读视频文件和运动物体检测

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例程

来自于仕琪的讲稿《使用OpenCV进行图像处理》中的例程

简要说明:本程序 尝试打开本电脑上的摄像头作为视频输入设备,或者将命令行的输入参数作为文件名来打开的视频文件。不管是哪一种方法,最后都是不断的循环处理一帧一帧地处理,涉及到的图像处理有 背景擦除,平滑滤波,二值化等。

<source lang="c">/**************************************************

* 背景建模,运动物体检测
*      
**************************************************/

/***********************************************************************

* OpenCV example
* By Shiqi Yu 2006
***********************************************************************/


  1. include <stdio.h>
  1. include <cv.h>
  2. include <cxcore.h>
  3. include <highgui.h>

int main( int argc, char** argv ) {

 //声明IplImage指针
 IplImage* pFrame = NULL; 
 IplImage* pFrImg = NULL;
 IplImage* pBkImg = NULL;
 CvMat* pFrameMat = NULL;
 CvMat* pFrMat = NULL;
 CvMat* pBkMat = NULL;
 
 CvCapture* pCapture = NULL;
 
 int nFrmNum = 0;
 //创建窗口
 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);


 if( argc > 2 )
   {
     fprintf(stderr, "Usage: bkgrd [video_file_name]\n");
     return -1;
   }
 //打开摄像头
 if (argc ==1)
   if( !(pCapture = cvCaptureFromCAM(-1)))
     {

fprintf(stderr, "Can not open camera.\n"); return -2;

     }
 //打开视频文件
 if(argc == 2)
   if( !(pCapture = cvCaptureFromFile(argv[1])))
     {

fprintf(stderr, "Can not open video file %s\n", argv[1]); return -2;

     }
 
 //逐帧读取视频
 while(pFrame = cvQueryFrame( pCapture ))
   {
     nFrmNum++;
     
     //如果是第一帧,需要申请内存,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);

//转化成单通道图像再处理 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); //高斯滤波先,以平滑图像 //cvSmooth(pFrameMat, pFrameMat, CV_GAUSSIAN, 3, 0, 0);

//当前帧跟背景图相减 cvAbsDiff(pFrameMat, pBkMat, pFrMat);

//二值化前景图 cvThreshold(pFrMat, pFrImg, 60, 255.0, CV_THRESH_BINARY);

//进行形态学滤波,去掉噪音 //cvErode(pFrImg, pFrImg, 0, 1); //cvDilate(pFrImg, pFrImg, 0, 1);

//更新背景 cvRunningAvg(pFrameMat, pBkMat, 0.003, 0); //将背景转化为图像格式,用以显示 cvConvert(pBkMat, pBkImg);

//显示图像 cvShowImage("video", pFrame); cvShowImage("background", pBkImg); cvShowImage("foreground", pFrImg);

//如果有按键事件,则跳出循环 //此等待也为cvShowImage函数提供时间完成显示 //等待时间可以根据CPU速度调整 if( cvWaitKey(2) >= 0 ) break;


}

   }



 //销毁窗口
 cvDestroyWindow("video");
 cvDestroyWindow("background");
 cvDestroyWindow("foreground");
 //释放图像和矩阵
 cvReleaseImage(&pFrImg);
 cvReleaseImage(&pBkImg);
 cvReleaseMat(&pFrameMat);
 cvReleaseMat(&pFrMat);
 cvReleaseMat(&pBkMat);
 cvReleaseCapture(&pCapture);
 return 0;

} </source>

Python2.4@windowsxp

<source lang="python">

  1. -*- coding: cp936 -*-
  2. 背景建模,运动物体检测


import sys

  1. import the necessary things for OpenCV

from opencv.cv import * from opencv.highgui import *

if __name__ == '__main__':

   pBkImg = None
   pFrImg = None
   pBkMat = None
   pFrMat = None
   pFrameMat = None
   nFrmNum = 0
   #创建窗口
   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)
   #打开摄像头
   pCapture = cvCreateCameraCapture(0)
   if not pCapture:
       print("Can not open camera.")
       sys.exit(1)
   #打开视频文件
#   pCapture = cvCaptureFromFile(sys.argv[1]) if not pCapture:
#   print("Can not open video file.") sys.exit(1)
   #逐帧读取视频
   while 1:
       pFrame = cvQueryFrame( pCapture )
       if not pFrame:
           print("Can not open frame.")
           sys.exit(1)
                 
       nFrmNum = nFrmNum+1
       print(nFrmNum)
       #如果是第一帧,需要申请内存,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)
           #转化成单通道图像再处理
           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)
           
           #高斯滤波先,以平滑图像
           cvSmooth(pFrameMat, pFrameMat, CV_GAUSSIAN, 3, 0, 0)
           #当前帧跟背景图相减
           cvAbsDiff(pFrameMat, pBkMat, pFrMat)
           #二值化前景图
           cvThreshold(pFrMat, pFrImg, 60, 255.0, CV_THRESH_BINARY)
           #进行形态学滤波,去掉噪音
           cvErode(pFrImg, pFrImg, None, 1)
           cvDilate(pFrImg, pFrImg, None, 1)
           #更新背景
           cvRunningAvg(pFrameMat, pBkMat, 0.003, None)
           #将背景转化为图像格式,用以显示
           cvConvert(pBkMat, pBkImg)
           #显示图像
           cvFlip(pFrame, None, 0)
           cvFlip(pBkImg, None, 0)
           cvFlip(pFrImg, None, 0)
           cvShowImage("video", pFrame)
           cvShowImage("background", pBkImg)
           cvShowImage("foreground", pFrImg)
           #如果有按键事件,则跳出循环 此等待也为cvShowImage函数提供时间完成显示 等待时间可以根据CPU速度调整
           if cvWaitKey(2) >= 0 :
               break



   #销毁窗口
   cvDestroyWindow("video")
   cvDestroyWindow("background")
   cvDestroyWindow("foreground")
   #释放图像和矩阵
   cvReleaseImage(pFrImg)
   cvReleaseImage(pBkImg)
   cvReleaseMat(pFrameMat)
   cvReleaseMat(pFrMat)
   cvReleaseMat(pBkMat)
   cvReleaseCapture(pCapture)
   sys.exit(0)

</source>