【Python3-OpenCV】实现基本的运动检测

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【Python3-OpenCV】实现基本的运动检测

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OpenCV是一个C++库,目前流行的计算机视觉编程库,用于实时处理计算机视觉方面的问题,它涵盖了很多计算机视觉领域的模块。在Python中常使用OpenCV库实现图像处理。

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本文将介绍如何在Python3中使用OpenCV实现基本的运动检测:

帧间差分法

目标跟踪是对摄像头视频中的移动目标进行定位的过程,有着非常广泛的应用。实时目标跟踪是许多计算机视觉应用的重要任务,如监控、基于感知的用户界面、增强现实以及辅助驾驶等。

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当下有很多实现视频目标跟踪的方法,例如帧间差分法

帧间差分法是一种通过对视频图像序列中相邻两帧作差分运算来获得运动目标轮廓的方法,它可以很好地适用于存在多个运动目标和摄像机移动的情况。当监控场景中出现异常物体运动时,帧与帧之间会出现较为明显的差别,两帧相减,得到两帧图像亮度差的绝对值,判断它是否大于阈值来分析视频或图像序列的运动特性,确定图像序列中有无物体运动。

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实现代码

本文的代码正是基于帧间差分法做的一个基本运动检测功能。

import cv2
import numpy as np

camera = cv2.VideoCapture(0) # 参数0表示第一个摄像头
# 判断视频是否打开
if (camera.isOpened()):
    print('Open')
else:
    print('摄像头未打开')
    
# 测试用,查看视频size
size = (int(camera.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(camera.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))
print('size:'+repr(size))

es = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (9, 4))
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
background = None

while True:
# 读取视频流
    grabbed, frame_lwpCV = camera.read()
# 对帧进行预处理,先转灰度图,再进行高斯滤波。
# 用高斯滤波进行模糊处理,进行处理的原因:每个输入的视频都会因自然震动、光照变化或者摄像头本身等原因而产生噪声。对噪声进行平滑是为了避免在运动和跟踪时将其检测出来。
    gray_lwpCV = cv2.cvtColor(frame_lwpCV, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray_lwpCV = cv2.GaussianBlur(gray_lwpCV, (21, 21), 0)
# 将第一帧设置为整个输入的背景
    if background is None:
        background = gray_lwpCV
        continue
# 对于每个从背景之后读取的帧都会计算其与北京之间的差异,并得到一个差分图(different map)。
# 还需要应用阈值来得到一幅黑白图像,并通过下面代码来膨胀(dilate)图像,从而对孔(hole)和缺陷(imperfection)进行归一化处理
    diff = cv2.absdiff(background, gray_lwpCV)
    diff = cv2.threshold(diff, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] # 二值化阈值处理
    diff = cv2.dilate(diff, es, iterations=2) # 形态学膨胀
# 显示矩形框
    contours, hierarchy = cv2.findContours(diff.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 该函数计算一幅图像中目标的轮廓
    for c in contours:
        if cv2.contourArea(c) < 1500: # 对于矩形区域,只显示大于给定阈值的轮廓,所以一些微小的变化不会显示。对于光照不变和噪声低的摄像头可不设定轮廓最小尺寸的阈值
            continue
        (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c) # 该函数计算矩形的边界框
        cv2.rectangle(frame_lwpCV, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

    cv2.imshow('contours', frame_lwpCV)
    cv2.imshow('dis', diff)
    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
# 按'L'健退出循环
    if key == ord('L'):
        break


camera.release()
cv2.destroyAllWindows()

输出为:

image.png

结果分析

从结果来看,利用帧间差分法进行目标跟踪有以下优缺点。

  • 优点:算法实现简单,程序设计复杂度低,运行速度快;动态环境自适应性强,对场景光线变化不敏感。

  • 缺点:不能提取出运动对象的完整区域,仅能提取轮廓;算法效果严重依赖所选取的帧间时间间隔和分割阈值。

本月将陆续推出相关系列文章,

篇篇精彩,尽请关注。

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