OpenCV之帧差法检测运动目标

来源：互联网发布：淘宝在线装修工具编辑：程序博客网时间：2024/05/24 07:35

今天的目标是用OpenCV实现对运动目标的检测，这里选用三帧帧差法。代码如下：

#include <opencv2/opencv.hpp>#include <cv.h>#include <highgui.h>#include <stdio.h>#include <ctype.h>double Threshold_index=0;const int CONTOUR_MAX_AERA = 200;void trackbar(int pos){Threshold_index=(double)pos;}int main(int argc, char* argv[]){CvCapture *capture=cvCaptureFromCAM(0);int n_cnt=0;IplImage *img=NULL,*img_gray1=NULL,*img_gray2=NULL,*img_gray3=NULL,*img_diff1=NULL,*img_diff2=NULL,*img_diff_and=NULL,*img_binary=NULL,*img_dilate=NULL;CvMemStorage *stor;CvSeq *cont;stor=cvCreateMemStorage(0);cont=cvCreateSeq(CV_SEQ_ELTYPE_POINT,sizeof(CvSeq),sizeof(CvPoint),stor);cvNamedWindow("test",CV_WINDOW_AUTOSIZE);cvNamedWindow("dilate",CV_WINDOW_AUTOSIZE);img=cvQueryFrame(capture);img_gray1=cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,1);img_gray2=cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,1);img_gray3=cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,1);img_diff1=cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,1);img_diff2=cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,1);img_diff_and=cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,1);img_binary=cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,1);img_dilate=cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,1);int index=1;cvCreateTrackbar("Threshold","test",&index,255,trackbar);while(img=cvQueryFrame(capture)){if(n_cnt%3==0)cvCvtColor(img,img_gray1,CV_BGR2GRAY);else if(n_cnt%3==1)cvCvtColor(img,img_gray2,CV_BGR2GRAY);else if(n_cnt%3==2)cvCvtColor(img,img_gray3,CV_BGR2GRAY);char c=(char)cvWaitKey(25);if(c==27)break;if(n_cnt>3){cvAbsDiff(img_gray1,img_gray2,img_diff1);cvAbsDiff(img_gray2,img_gray3,img_diff2);cvAnd(img_diff1,img_diff2,img_diff_and);cvThreshold(img_diff_and,img_binary,Threshold_index,255,CV_THRESH_BINARY);cvShowImage("test",img_binary);cvDilate(img_binary,img_dilate);//cvShowImage("dilate",img_dilate);cvFindContours(img_dilate,stor,&cont,sizeof(CvContour),CV_RETR_LIST,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE,cvPoint(0,0));for(;cont;cont = cont->h_next){CvRect r = ((CvContour*)cont)->rect;//子类转换为父类例子if(r.height * r.width > CONTOUR_MAX_AERA) // 面积小的方形抛弃掉{cvRectangle(img, cvPoint(r.x,r.y), cvPoint(r.x + r.width, r.y + r.height),CV_RGB(255,0,0), 1, CV_AA,0);}}cvShowImage("dilate",img);}if(c=='s'){cvSaveImage("d:/img.bmp",img);cvSaveImage("d:/img_binary.bmp",img_dilate);}n_cnt++;}cvDestroyAllWindows();cvReleaseCapture(&capture);cvReleaseImage(&img_gray1);cvReleaseImage(&img_gray2);cvReleaseImage(&img_gray3);cvReleaseImage(&img_diff1);cvReleaseImage(&img_diff2);cvReleaseImage(&img_diff_and);cvReleaseImage(&img_binary);cvReleaseImage(&img_dilate);cvReleaseMemStorage(&stor);return 0;}

下图是检测的运动目标二值化图像以及在实际图像中叠加的矩形框效果图。

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