帧差法识别

定义:

视频通过闪过x帧画面来实现,帧差法就是利用两帧之间的差异找出。也就是移动目标识别

帧差法识别步骤:

1、灰度处理:将多通道变成双通道压缩图像数据。

cpp 复制代码
    cvtColor(before_frame,before_gray,CV_RGB2GRAY);
    cvtColor(after_frame,after_gray,CV_RGB2GRAY);

2、侦差计算

cpp 复制代码
absdiff(before_gray,after_gray,diff_frame);

3、二值化处理:将图片变成黑色和白色两种

cpp 复制代码
    /*
     * 25:灰度值在25以上为1,在25以下为0
     */
    threshold(diff_frame,diff_frame,25,255,CV_THRESH_BINARY);

4、降噪:去除噪点

开运算:先腐蚀再膨胀,用来消除小物体(图像周边白点)。

关键代码

cpp 复制代码
    // 腐蚀
    Mat ele1=getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(3,3));
    erode(diff_frame,diff_frame,ele1);
    // 膨胀
    Mat ele2=getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(20,20));
    dilate(diff_frame,diff_frame,ele2);

闭运算:先膨胀再腐蚀,用于排除小型黑洞(图像内部黑点)。

5、多边拟合:将相邻的点连成一块区域(绘制矩形的坐标)

6、获取坐标点,绘制矩形

cpp 复制代码
    // 5、多边拟合:将相邻的点连成一块区域(绘制矩形的坐标)
    // 原始的轮廓点集合
    vector<vector<Point>> contours;
    // 它能在二值图像diff_frame中检测出物体的轮廓
    findContours(diff_frame,contours,CV_RETR_EXTERNAL,CHAIN_APPROX_SIMPLE,Point(0,0));
    // 创建一个与 contours 大小相同的向量,用于存储每个轮廓的简化多边形表示
    vector<vector<Point>> contours_poly(contours.size());
    // 创建一个与 contours 大小相同的向量,用于存储每个简化多边形的外接矩形
    vector<Rect> boundRect(contours.size());
    // 6、获取坐标点,绘制矩形
    int x,y,w,h;
    int num=contours.size();
    for(int i=0;i<num;i++)
    {
        // 将复杂的轮廓曲线简化为近似的多边形
        approxPolyDP(Mat(contours[i]),contours_poly[i],3,true);
        // 计算外接矩形
        boundRect[i]=boundingRect(Mat(contours_poly[i]));
        x=boundRect[i].x;
        y=boundRect[i].y;
        w=boundRect[i].width;
        h=boundRect[i].height;
        rectangle(res_frame,Point(x,y),Point(x+w,y+h),Scalar(0,255,0));
    }

优点:

开销小,占用内存和CPU算力小,对硬件配置要求不高。

缺点:

检测时对画面要求高,且监测方要固定。

相关推荐
珊珊而川5 分钟前
MAC-SQL 论文翻译
人工智能
AI technophile11 分钟前
OpenCV计算机视觉实战(28)——深度学习初体验
深度学习·opencv·计算机视觉
hixiong12311 分钟前
C# OpencvSharp使用lpd_yunet进行车牌检测
开发语言·opencv·计算机视觉·c#
闻缺陷则喜何志丹16 分钟前
【超音速专利 CN118134841A】一种光伏产品缺陷检测AI深度学习算法
人工智能·深度学习·算法·专利·光伏·超音速
Coovally AI模型快速验证33 分钟前
超越传统3D生成:OccScene实现感知与生成的跨任务共赢
人工智能·深度学习·机器学习·计算机视觉·3d·目标跟踪
AiTop10041 分钟前
美团LongCat-Flash-Omni上线:5600亿参数实现音视频交互“零延迟”
人工智能·ai·aigc·音视频·交互
IT_陈寒1 小时前
Vite 5震撼发布!10个新特性让你的开发效率飙升200% 🚀
前端·人工智能·后端
万俟淋曦1 小时前
NVIDIA DriveOS 推动新一代智能汽车实现突破
人工智能·ai·汽车·nvidia·智能汽车·driveos·driveworks
rengang661 小时前
14-循环神经网络(RNN):分析RNN在序列数据中的表现和特点
人工智能·rnn·深度学习
Toky丶1 小时前
具身智能(一)关于VLA模型π0
人工智能