C++调用opencv完成运动目标捕捉

C++调用opencv完成运动目标捕捉,第1张

使用编译器:Qt Creator 4.2.1  目录

一、原理说明:

二、过程详解:

1.将传入的两帧先进行灰度处理,转化将rgb类型图片转化为灰度图,可大大降低处理时间和资源消耗

2.将两帧图片进行差帧处理

3.将图像二值化,只有黑和白,便于计算机计算,但是会产生噪点(后续会进行简单的降噪 *** 作)

4.腐蚀处理,腐蚀掉*x方块大小的像素,我这里设置了4*4,清除大部分噪点

5. 膨胀处理,把去除过噪点的像素图像膨胀,变大,我这里膨胀了30*30

6.将变动过的像素目标打上标记(注意要在原帧上进行标记)

 三、代码

一、原理说明:

        差帧识别原理:将这一帧的图像和上一帧的图像进行比对,产生变化的即为运动的目标像素块

二、过程详解: 1.将传入的两帧先进行灰度处理,转化将rgb类型图片转化为灰度图,可大大降低处理时间和资源消耗

将转换后的图片转存至frontGray和afterGray

    cvtColor(frontFrame,frontGray,CV_BGR2GRAY);
    cvtColor(afterFrame,afterGray,CV_BGR2GRAY);
2.将两帧图片进行差帧处理

将有差别的像素转存至diff

    //帧差处理  找到两帧之间运动物体差异
    //缺点:会捕捉所有运动的物体,没办法专门捕捉某个目标
    absdiff(frontGray,afterGray,diff);

 效果如下:

3.将图像二值化,只有黑和白,便于计算机计算,但是会产生噪点(后续会进行简单的降噪 *** 作)
    //二值化: 使其变得更加黑白分明,便于计算,会产生噪点
    threshold(diff,diff,25,255,CV_THRESH_BINARY);

效果如下:

一个个单独的小白点就是噪点,是因为光线反光和树叶的晃动
4.腐蚀处理,腐蚀掉 //腐蚀处理:去除大部分的白色噪点 Mat element = cv::getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(4,4)); //小于4*4方块的白色噪点都会被腐蚀 erode(diff,diff,element);

效果如下,噪点确实少了很多,但是运动的物体也被腐蚀掉了很多,可能会出现漏掉运动物体的情况

可以发现,噪点几乎没有了,但是车辆的像素也被腐蚀了
 
5. 膨胀处理,把去除过噪点的像素图像膨胀,变大,我这里膨胀了30*30
    //膨胀处理:将白色区域变"胖",便于识别
    Mat element2=cv::getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(30,30));
    dilate(diff,diff,element2);

效果如下:

小像素变成“大果粒”了
6.将变动过的像素目标打上标记(注意要在原帧上进行标记)
//动态物体标记
    veclass="superseo">ctor>contours;//用于保存关键点
    findContours(diff,contours,CV_RETR_EXTERNAL,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE,Point(0,0));
    //提取关键点
    vector>contours_poly(contours.size());
    vectorboundRect(contours.size());
    int x,y,w,h;
    int num=contours.size();
    for(int i=0;i

效果如下:

实际效果,偶尔有树叶飘动会产生一点点干扰

 三、代码
#include 
#include 
using namespace cv;
using namespace std;

Mat moveCheck(Mat &frontFrame,Mat &afterFrame)
{
    Mat frontGray,afterGray,diff;
    Mat resFrame=afterFrame.clone();
    //灰度处理,节省运算时间
    cvtColor(frontFrame,frontGray,CV_BGR2GRAY);
    cvtColor(afterFrame,afterGray,CV_BGR2GRAY);
    //帧差处理  找到两帧之间运动物体差异
    //缺点:会捕捉所有运动的物体,没办法专门捕捉某个目标
    absdiff(frontGray,afterGray,diff);

    //二值化: 使其变得更加黑白分明,便于计算,会产生噪点
    threshold(diff,diff,25,255,CV_THRESH_BINARY);

    //腐蚀处理:去除大部分的白色噪点
    Mat element = cv::getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(4,4));//小于4*4方块的白色噪点都会被腐蚀
    erode(diff,diff,element);

    //膨胀处理:将白色区域变"胖",便于识别
    Mat element2=cv::getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(30,30));
    dilate(diff,diff,element2);
    //动态物体标记
    vector>contours;//用于保存关键点
    findContours(diff,contours,CV_RETR_EXTERNAL,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE,Point(0,0));
    //提取关键点
    vector>contours_poly(contours.size());
    vectorboundRect(contours.size());
    int x,y,w,h;
    int num=contours.size();
    for(int i=0;i

 QT下配置opencv可以看看这一篇:

Qt下配置opencv环境_一个不同的ID的博客-CSDN博客opencv在QT下调用,环境配置https://blog.csdn.net/baidu_38326512/article/details/124235789?spm=1001.2014.3001.5502

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原文地址: http://outofmemory.cn/langs/722165.html

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