《OpenCV 计算机视觉》—— 视频背景建模

还未写完!!!

  • 完整代码如下:

    python 复制代码
    import cv2
    
    cap = cv2.VideoCapture('test.avi')
    
    """
    getstructuringElement(shape,ksize,anchor=None)得到一个卷积核。主要用于后续的腐蚀、膨胀、开、闭等运算。
    参数:shape:设定卷积核的形状,可选如下三个参数:
                ①:MORPH_RECT(矩形卷积核)
                ②:MORPH_CROSS(十字形卷积核)
                ③:MORPH ELLIPSE(椭圆形卷积核)
        ksize:设定卷积核的大小、
        anchor:表示描点的位置:一般c=1,表示描点位于中心
    """
    
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (3, 3))
    
    # 创建混合高斯模型,用于背景建模
    fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()
    
    while (True):
        ret, frame = cap.read()     # ret:True表示正常读取到图像,frame:从视频中获取当前一帧图片
        cv2.imshow('frame', frame)
        fgmask = fgbg.apply(frame)  # 视频处理
        cv2.imshow('fgmask', fgmask)
        fgmask_new = cv2.morphologyEx(fgmask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)   # 开运算去噪点,先腐蚀后膨胀。
        cv2.imshow('fgmask_new', fgmask_new)
        # 寻找视频中行走人的轮廓
        _, contours, h = cv2.findContours(fgmask_new, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    
        for c in contours:
            # 计算各轮廓的周长
            perimeter = cv2.arcLength(c, True)
            if perimeter > 188:  # 找到人的矩形框
                x, y, w, h = cv2.boundingRect(c)
                # 画出这个短形
                fgmask_new_rect = cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
    
        cv2.imshow('fgmask_new_rect', fgmask_new_rect)
        k = cv2.waitKey(60)
        if k == 27:
            break
  • 结果如下:

相关推荐
吾在学习路7 小时前
SAMCT: Segment Any CT Allowing Labor-Free Task-Indicator Prompts
深度学习·计算机视觉
YYDataV数据可视化8 小时前
音视频呼叫完整时序图
音视频
I Promise349 小时前
BEV视角智驾方案业务需求分类与主流技术全解
人工智能·深度学习·计算机视觉
mseaspring9 小时前
35.7k Star的开源项目,用Claude Code 调用Remotion 以编程的方式自动生成视频
音视频
BryanGG11 小时前
[教程]通用稳定器运镜技巧
音视频·稳定器·运镜
Humbunklung11 小时前
深入解析PPTX:编程实现批量字体替换的原理与实践
人工智能·python·计算机视觉·manus
YYDataV数据可视化12 小时前
【音视频通话系统】架构详解
音视频·webrtc·实时音视频
linux_cfan12 小时前
打造智慧校园视听新基建:高校与在线教育平台 Web 视频播放器选型指南 (2026版)
前端·学习·音视频·教育电商
啊阿狸不会拉杆13 小时前
《计算机视觉:模型、学习和推理》第 8 章-回归模型
人工智能·python·学习·机器学习·计算机视觉·回归·回归模型
咚咚王者13 小时前
人工智能之视觉领域 计算机视觉 第十四章 人脸检测
人工智能·计算机视觉