基于OpenCv的運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)算法
基于一個(gè)實(shí)現(xiàn)的基于OpenCv的運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)算法,可以用于檢測(cè)行人或者其他運(yùn)動(dòng)物體。
#include <stdio.h>
#include <cv.h>
#include <cxcore.h>
#include <highgui.h>
int main( int argc, char** argv )
//聲明IplImage指針
IplImage* pFrame = NULL;
IplImage* pFrImg = NULL;
IplImage* pBkImg = NULL;
CvMat* pFrameMat = NULL;
CvMat* pFrMat = NULL;
CvMat* pBkMat = NULL;
CvCapture* pCapture = NULL;
int nFrmNum = 0;
//創(chuàng)建窗口
cvNamedWindow("video", 1);
cvNamedWindow("background",1);
cvNamedWindow("foreground",1);
//使窗口有序排列
cvMoveWindow("video", 30, 0);
cvMoveWindow("background", 360, 0);
cvMoveWindow("foreground", 690, 0);
argc = 1;
if( argc > 2 )
{
fprintf(stderr, "Usage: bkgrd [video_file_name]\n");
return -1;
}
//打開(kāi)攝像頭
if (argc ==1)
if( !(pCapture = cvCaptureFromCAM(-1)))
{
fprintf(stderr, "Can not open camera.\n");
return -2;
}
//打開(kāi)視頻文件
if(argc == 2)
if( !(pCapture = cvCaptureFromFile(argv[1])))
{
fprintf(stderr, "Can not open video file %s\n", argv[1]);
return -2;
}
//逐幀讀取視頻
while(pFrame = cvQueryFrame( pCapture ))
{
nFrmNum++;
//如果是第一幀,需要申請(qǐng)內(nèi)存,并初始化
if(nFrmNum == 1)
{
pBkImg = cvCreateImage(cvSize(pFrame->width, pFrame->height), IPL_DEPTH_8U,1);
pFrImg = cvCreateImage(cvSize(pFrame->width, pFrame->height), IPL_DEPTH_8U,1);
pBkMat = cvCreateMat(pFrame->height, pFrame->width, CV_32FC1);
pFrMat = cvCreateMat(pFrame->height, pFrame->width, CV_32FC1);
pFrameMat = cvCreateMat(pFrame->height, pFrame->width, CV_32FC1);
//轉(zhuǎn)化成單通道圖像再處理
cvCvtColor(pFrame, pBkImg, CV_BGR2GRAY);
cvCvtColor(pFrame, pFrImg, CV_BGR2GRAY);
cvConvert(pFrImg, pFrameMat);
cvConvert(pFrImg, pFrMat);
cvConvert(pFrImg, pBkMat);
}
else
{
cvCvtColor(pFrame, pFrImg, CV_BGR2GRAY);
cvConvert(pFrImg, pFrameMat);
//先高斯濾波,以平滑圖像
//cvSmooth(pFrameMat, pFrameMat, CV_GAUSSIAN, 3, 0, 0);
//當(dāng)前幀跟背景圖相減
cvAbsDiff(pFrameMat, pBkMat, pFrMat);
//二值化前景圖
cvThreshold(pFrMat, pFrImg, 60, 255.0, CV_THRESH_BINARY);
//進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波,去掉噪音
//cvErode(pFrImg, pFrImg, 0, 1);
//cvDilate(pFrImg, pFrImg, 0, 1);
//更新背景
cvRunningAvg(pFrameMat, pBkMat, 0.003, 0);
//將背景轉(zhuǎn)化為圖像格式,用以顯示
cvConvert(pBkMat, pBkImg);
//顯示圖像
cvShowImage("video", pFrame);
cvShowImage("background", pBkImg);
cvShowImage("foreground", pFrImg);
//如果有按鍵事件,則跳出循環(huán)
//此等待也為cvShowImage函數(shù)提供時(shí)間完成顯示
//等待時(shí)間可以根據(jù)CPU速度調(diào)整
if( cvWaitKey(2) >= 0 )
break;
}
}
//銷毀窗口
cvDestroyWindow("video");
cvDestroyWindow("background");
cvDestroyWindow("foreground");
//釋放圖像和矩陣
cvReleaseImage(&pFrImg);
cvReleaseImage(&pBkImg);
cvReleaseMat(&pFrameMat);
cvReleaseMat(&pFrMat);
cvReleaseMat(&pBkMat);
cvReleaseCapture(&pCapture);
return 0;
}
以上就是本文的全部?jī)?nèi)容,希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持我們。
上一篇:Opencv使用Stitcher類圖像拼接生成全景圖像
欄 目:C語(yǔ)言
本文標(biāo)題:基于OpenCv的運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)算法
本文地址:http://www.jygsgssxh.com/a1/Cyuyan/926.html
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