OpenCV4入门教程149:背景前景提取

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前景背景介绍:前景与背景介绍

本文介绍如何将背景和前景分割开来。

MOG2版

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//---------------------------------【头文件、命名空间包含部分】----------------------------
// 描述:包含程序所使用的头文件和命名空间
//------------------------------------------------------------------------------------------------
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/video/background_segm.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include <stdio.h>
using namespace std;
using namespace cv;

static void help()
{
printf("\n\n\t此程序展示了视频前后背景分离的方法,采用cvUpdateBGStatModel()方法.\n"
"\n\n\t程序首先会“学习背景”,然后进行分割。\n"
"\n\n\t可以用过【Space】空格进行功能切换。\n\n");
}


//-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
// 描述:控制台应用程序的入口函数,我们的程序从这里开始
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
int main(int argc, const char** argv)
{
help();
VideoCapture cap;
bool update_bg_model = true;

cap.open(0);

if( !cap.isOpened() )
{
printf("can not open camera or video file\n");
return -1;
}

namedWindow("image", WINDOW_AUTOSIZE);
namedWindow("foreground mask", WINDOW_AUTOSIZE);
namedWindow("foreground image", WINDOW_AUTOSIZE);
namedWindow("mean background image", WINDOW_AUTOSIZE);

Ptr<BackgroundSubtractorMOG2> bg_model = createBackgroundSubtractorMOG2();//(100, 3, 0.3, 5);

Mat img, fgmask, fgimg;

for(;;)
{
cap >> img;

if( img.empty() )
break;

//cvtColor(_img, img, COLOR_BGR2GRAY);

if( fgimg.empty() )
fgimg.create(img.size(), img.type());

//更新模型
bg_model->apply(img, fgmask, update_bg_model ? -1 : 0);

fgimg = Scalar::all(0);
img.copyTo(fgimg, fgmask);

Mat bgimg;
bg_model->getBackgroundImage(bgimg);

imshow("image", img);
imshow("foreground mask", fgmask);
imshow("foreground image", fgimg);
if(!bgimg.empty())
imshow("mean background image", bgimg );

char k = (char)waitKey(1);
if( k == 27 ) break;
if( k == ' ' )
{
update_bg_model = !update_bg_model;
if(update_bg_model)
printf("\t>背景更新(Background update)已打开\n");
else
printf("\t>背景更新(Background update)已关闭\n");
}
}

return 0;
}

效果为

background

KNN版

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#include "opencv2/opencv.hpp"

using namespace std;
using namespace cv;

int main() {
VideoCapture cam(0);
if (!cam.isOpened())
return -1;

int history = 500;
double dist2Threshold = 400.0;
bool detectShadows = true;
Ptr<BackgroundSubtractorKNN> bgs =
createBackgroundSubtractorKNN(history, dist2Threshold, detectShadows);

while (true) {
Mat frame;
cam >> frame;
if (frame.empty())
break;

Mat fgMask;
bgs->apply(frame, fgMask);

medianBlur(fgMask, fgMask, 3);

Mat fg;
bitwise_and(frame, frame, fg, fgMask);

Mat bg;
bgs->getBackgroundImage(bg);

imshow("Video", frame);
imshow("Background", bg);
imshow("Foreground Mask", fgMask);
imshow("Foreground Image", fg);

int key = waitKey(10);
if (key == 27) // escape key
break;
}

cam.release();

return 0;
}

效果

knn

用法和MOG2版一样,只是参数不同。

除了这两个,OpenCV还提供了GMM/CNT/KNN/MOG/MOG2/GSOC/LSBP。

上面两个例子获得的是前景,如果需要背景就使用掩膜的方法把前景从原始图片中删除。


OpenCV4入门教程149:背景前景提取
https://blog.jackeylea.com/opencv/opencv-get-background-and-foreground/
作者
JackeyLea
发布于
2020年11月10日
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