[OpenCV] Samples 13: opencv_version
不错的草稿。但进一步处理是必然的,也是难点所在。
Extended:
固定摄像头,采用Gaussian mixture models对背景建模。
OpenCV 中实现了两个版本的高斯混合背景/前景分割方法(Gaussian Mixture-based Background/Foreground Segmentation Algorithm),调用接口很明朗,效果也很好。
参见:[Scikit-learn] 2.1 Gaussian mixture models & EM
[1] 有趣的应用 之 背景替换:http://www.360doc.com/content/16/0709/07/7863900_574170269.shtml
[2] 手势识别(code, demo):FingerCounter_withMOG2_BGsubtractor

理论:http://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/26278725
混合高斯背景建模是基于像素样本统计信息的背景表示方法,
利用像素在较长时间内大量样本值的概率密度等统计信息(如模式数量、每个模式的均值和标准差)表示背景,
然后使用统计差分(如3σ原则)进行目标像素判断,可以对复杂动态背景进行建模,计算量较大。
在混合高斯背景模型中,认为像素之间的颜色信息互不相关,对各像素点的处理都是相互独立的。
对于视频图像中的每一个像素点,其值在序列图像中的变化可看作是不断产生像素值的随机过程,即用高斯分布来描述每个像素点的颜色呈现规律【单模态(单峰),多模态(多峰)】。
对于多峰高斯分布模型,图像的每一个像素点按不同权值的多个高斯分布的叠加来建模,每种高斯分布对应一个可能产生像素点所呈现颜色的状态,各个高斯分布的权值和分布参数随时间更新。
当处理彩色图像时,假定图像像素点R、G、B三色通道相互独立并具有相同的方差。对于随机变量X的观测数据集{x1,x2,…,xN},xt=(rt,gt,bt)为t时刻像素的样本,则单个采样点xt其服从的混合高斯分布概率密度函数:
其中k为分布模式总数,η(xt,μi,t, τi,t)为t时刻第i个高斯分布,μi,t为其均值,τi,t为其协方差矩阵,δi,t为方差,I为三维单位矩阵,ωi,t为t时刻第i个高斯分布的权重。
详细算法流程:http://www.cnblogs.com/yingying0907/archive/2012/07/22/2603452.html
混合高斯模型使用K(基本为3到5个)个高斯模型来表征图像中各个像素点的特征,在新一帧图像获得后更新混合高斯模型, 用当前图像中的每个像素点与混合高斯模型匹配:如果成功则判定该点为背景点, 否则为前景点。
通观整个高斯模型,主要是有方差和均值两个参数决定,对均值和方差的学习,采取不同的学习机制,将直接影响到模型的稳定性、精确性和收敛性 。
由于我们是对运动目标的背景提取建模,因此需要对高斯模型中方差和均值两个参数实时更新。
为提高模型的学习能力,改进方法对均值和方差的更新采用不同的学习率;
为提高在繁忙的场景下,大而慢的运动目标的检测效果,引入权值均值的概念,建立背景图像并实时更新,然后结合权值、权值均值和背景图像对像素点进行前景和背景的分类。
到这里为止,混合高斯模型的建模基本完成,我在归纳一下其中的流程:
- 首先初始化预先定义的几个高斯模型,对高斯模型中的参数进行初始化,并求出之后将要用到的参数。
- 其次,对于每一帧中的每一个像素进行处理,看其是否匹配某个模型,
- 若匹配,则将其归入该模型中,并对该模型根据新的像素值进行更新,
- 若不匹配,则以该像素建立一个高斯模型,初始化参数,代理原有模型中最不可能的模型。
- 最后选择前面几个最有可能的模型作为背景模型,为背景目标提取做铺垫。
From: http://docs.opencv.org/master/d1/dc5/tutorial_background_subtraction.html#gsc.tab=0
//opencv
#include "opencv2/imgcodecs.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include "opencv2/videoio.hpp"
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/video.hpp>
//C
#include <stdio.h>
//C++
#include <iostream>
#include <sstream>
using namespace cv;
using namespace std;
// Global variables
Mat frame; //current frame
Mat fgMaskMOG2; //fg mask fg mask generated by MOG2 method
Ptr<BackgroundSubtractor> pMOG2; //MOG2 Background subtractor
int keyboard; //input from keyboard
void help();
void processVideo(char* videoFilename);
void processImages(char* firstFrameFilename);
void help()
{
cout
<< "--------------------------------------------------------------------------" << endl
<< "This program shows how to use background subtraction methods provided by " << endl
<< " OpenCV. You can process both videos (-vid) and images (-img)." << endl
<< endl
<< "Usage:" << endl
<< "./bg_sub {-vid <video filename>|-img <image filename>}" << endl
<< "for example: ./bg_sub -vid video.avi" << endl
<< "or: ./bg_sub -img /data/images/1.png" << endl
<< "--------------------------------------------------------------------------" << endl
<< endl;
}
int main(int argc, char* argv[])
{
//print help information
help();
//check for the input parameter correctness
if(argc != 3) {
cerr <<"Incorret input list" << endl;
cerr <<"exiting..." << endl;
return EXIT_FAILURE;
}
//create GUI windows
namedWindow("Frame");
namedWindow("FG Mask MOG 2");
//create Background Subtractor objects
pMOG2 = createBackgroundSubtractorMOG2(); //MOG2 approach
if(strcmp(argv[1], "-vid") == 0) {
//input data coming from a video
processVideo(argv[2]);
}
else if(strcmp(argv[1], "-img") == 0) {
//input data coming from a sequence of images
processImages(argv[2]);
}
else {
//error in reading input parameters
cerr <<"Please, check the input parameters." << endl;
cerr <<"Exiting..." << endl;
return EXIT_FAILURE;
}
//destroy GUI windows
destroyAllWindows();
return EXIT_SUCCESS;
} void processVideo(char* videoFilename) {
//create the capture object
VideoCapture capture(videoFilename);
if(!capture.isOpened()){
//error in opening the video input
cerr << "Unable to open video file: " << videoFilename << endl;
exit(EXIT_FAILURE);
}
//read input data. ESC or 'q' for quitting
while( (char)keyboard != 'q' && (char)keyboard != 27 ){
//read the current frame
if(!capture.read(frame)) {
cerr << "Unable to read next frame." << endl;
cerr << "Exiting..." << endl;
exit(EXIT_FAILURE);
}
//update the background model
pMOG2->apply(frame, fgMaskMOG2);
//get the frame number and write it on the current frame
stringstream ss;
rectangle(frame, cv::Point(10, 2), cv::Point(100,20),
cv::Scalar(255,255,255), -1);
ss << capture.get(CAP_PROP_POS_FRAMES);
string frameNumberString = ss.str();
putText(frame, frameNumberString.c_str(), cv::Point(15, 15),
FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5 , cv::Scalar(0,0,0));
//show the current frame and the fg masks
imshow("Frame", frame);
imshow("FG Mask MOG 2", fgMaskMOG2);
//get the input from the keyboard
keyboard = waitKey( 30 );
}
//delete capture object
capture.release();
} void processImages(char* fistFrameFilename) {
//read the first file of the sequence
frame = imread(fistFrameFilename);
if(frame.empty()){
//error in opening the first image
cerr << "Unable to open first image frame: " << fistFrameFilename << endl;
exit(EXIT_FAILURE);
}
//current image filename
string fn(fistFrameFilename);
//read input data. ESC or 'q' for quitting
while( (char)keyboard != 'q' && (char)keyboard != 27 ){
//update the background model
pMOG2->apply(frame, fgMaskMOG2);
//get the frame number and write it on the current frame
size_t index = fn.find_last_of("/");
if(index == string::npos) {
index = fn.find_last_of("\\");
}
size_t index2 = fn.find_last_of(".");
string prefix = fn.substr(0,index+1);
string suffix = fn.substr(index2);
string frameNumberString = fn.substr(index+1, index2-index-1);
istringstream iss(frameNumberString);
int frameNumber = 0;
iss >> frameNumber;
rectangle(frame, cv::Point(10, 2), cv::Point(100,20),
cv::Scalar(255,255,255), -1);
putText(frame, frameNumberString.c_str(), cv::Point(15, 15),
FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5 , cv::Scalar(0,0,0));
//show the current frame and the fg masks
imshow("Frame", frame);
imshow("FG Mask MOG 2", fgMaskMOG2);
//get the input from the keyboard
keyboard = waitKey( 30 );
//search for the next image in the sequence
ostringstream oss;
oss << (frameNumber + 1);
string nextFrameNumberString = oss.str();
string nextFrameFilename = prefix + nextFrameNumberString + suffix;
//read the next frame
frame = imread(nextFrameFilename);
if(frame.empty()){
//error in opening the next image in the sequence
cerr << "Unable to open image frame: " << nextFrameFilename << endl;
exit(EXIT_FAILURE);
}
//update the path of the current frame
fn.assign(nextFrameFilename);
}
}
[OpenCV] Samples 13: opencv_version的更多相关文章
- [OpenCV] Samples 10: imagelist_creator
yaml写法的简单例子.将 $ ./ 1 2 3 4 5 命令的参数(代表图片地址)写入yaml中. 写yaml文件. 参考:[OpenCV] Samples 06: [ML] logistic re ...
- [OpenCV] Samples 16: Decompose and Analyse RGB channels
物体的颜色特征决定了灰度处理不是万能,对RGB分别处理具有相当的意义. #include <iostream> #include <stdio.h> #include &quo ...
- [OpenCV] Samples 06: [ML] logistic regression
logistic regression,这个算法只能解决简单的线性二分类,在众多的机器学习分类算法中并不出众,但它能被改进为多分类,并换了另外一个名字softmax, 这可是深度学习中响当当的分类算法 ...
- [OpenCV] Samples 06: logistic regression
logistic regression,这个算法只能解决简单的线性二分类,在众多的机器学习分类算法中并不出众,但它能被改进为多分类,并换了另外一个名字softmax, 这可是深度学习中响当当的分类算法 ...
- [OpenCV] Samples 12: laplace
先模糊再laplace,也可以替换为sobel等. 变换效果后录成视频,挺好玩. #include "opencv2/videoio/videoio.hpp" #include & ...
- [OpenCV] Samples 05: convexhull
得到了复杂轮廓往往不适合特征的检测,这里再介绍一个点集凸包络的提取函数convexHull,输入参数就可以是contours组中的一个轮廓,返回外凸包络的点集 ---- 如此就能去掉凹进去的边. 对于 ...
- [OpenCV] Samples 03: cout_mat
操作Mat元素时:I.at<double>(1,1) = CV_PI; /* * * cvout_sample just demonstrates the serial out capab ...
- [OpenCV] Samples 02: [ML] kmeans
注意Mat作为kmeans的参数的含义. 扩展:高维向量的聚类. #include "opencv2/highgui.hpp" #include "opencv2/cor ...
- [OpenCV] Samples 01: drawing
基本的几何图形,标注功能. commondLineParser的使用参见:http://blog.csdn.net/u010305560/article/details/8941365 #includ ...
随机推荐
- 【Beta】Daily Scrum Meeting第七次
1.任务进度 学号 已完成 接下去要做 502 发布任务到服务器 测试 509 将各api的处理逻辑放到类里面 让主api调用这些类 517 删除任务和教师的控件及逻辑 提交报课审核信息 530 完善 ...
- sublime下安装ctags
sublime下安装ctags 标签: sublime 当我们阅读代码时, 会遇到很多不明确的函数名, 此时, 我们需要查看这个函数的定义的地方, 在sublime下我们需要安装一个插件, Cta ...
- iOS 琐碎点------切某个或某几个角的圆角
不说废话----------> 1.如果是切四个角的圆角,代码示例: self.picImage.layer.cornerRadius = 8; self.picImage.layer.mask ...
- Linux VMware 克隆后无法启动eth0网卡
引: VMware 下LINUX出现:Device eth0 does not seem to be present, delaying initialization.解决办法 VMWare 克隆 复 ...
- mysql之触发器trigger
触发器(trigger):监视某种情况,并触发某种操作. 触发器创建语法四要素:1.监视地点(table) 2.监视事件(insert/update/delete) 3.触发时间(after/befo ...
- 如何让PowerShell显示中文不乱码
故障描述: 这两天有个部门做了个Survey用来调查一些信息,由于对最后的结果报表有些特殊要求,不得不决定弃用SharePoint Survey自带的Export to spreadsheet功能,改 ...
- 【腾讯优测干货分享】Android 相机预览方向及其适配探索
本文来自于腾讯bugly开发者社区,未经作者同意,请勿转载,原文地址:http://dev.qq.com/topic/583ba1df25d735cd2797004d 由于Android系统的开放策略 ...
- 【CSS3进阶】酷炫的3D旋转透视
之前学习 react+webpack ,偶然路过 webpack 官网 ,看到顶部的 LOGO ,就很感兴趣. 最近觉得自己 CSS3 过于薄弱,想着深入学习一番,遂以这个 LOGO 为切入口,好好研 ...
- OOAD利器之UML基础
UML:Unified Modeling Language,即统一建模语言,简单地说就是一种有特殊用处的语言.本文是我初步学习UML的学习笔记,对于我们菜鸟码农来说,让我们做设计的可能性不大,但至少能 ...
- Linux下的.NET之旅:第一站,CentOS+Mono+Xsp构建最简单的ASP.NET服务器
一.Mono产生的背景 由于Linux/Unix等有更强的安全性.运行效率高.拥有大量优秀的开源组件,而.Net则有着其他语言无与伦比的开发效率,因此在非微软平台下运行.Net程序的需求很强烈.Mon ...