C++如何調(diào)用opencv完成運動目標(biāo)捕捉詳解

更新時間：2022年05月07日 09:57:28 作者：一個不同的ID

OpenCV作為機器視覺開源庫,使用起來非常不錯,這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于C++如何調(diào)用opencv完成運動目標(biāo)捕捉的相關(guān)資料,文中通過實例代碼介紹的非常詳細,需要的朋友可以參考下

一、原理說明：

差幀識別原理：將這一幀的圖像和上一幀的圖像進行比對，產(chǎn)生變化的即為運動的目標(biāo)像素塊

二、過程詳解：

1.將傳入的兩幀先進行灰度處理，轉(zhuǎn)化將rgb類型圖片轉(zhuǎn)化為灰度圖，可大大降低處理時間和資源消耗

將轉(zhuǎn)換后的圖片轉(zhuǎn)存至frontGray和afterGray

    cvtColor(frontFrame,frontGray,CV_BGR2GRAY);
    cvtColor(afterFrame,afterGray,CV_BGR2GRAY);

2.將兩幀圖片進行差幀處理

將有差別的像素轉(zhuǎn)存至diff

    //幀差處理  找到兩幀之間運動物體差異
    //缺點:會捕捉所有運動的物體,沒辦法專門捕捉某個目標(biāo)
    absdiff(frontGray,afterGray,diff);

效果如下：

3.將圖像二值化，只有黑和白，便于計算機計算，但是會產(chǎn)生噪點（后續(xù)會進行簡單的降噪操作）

    //二值化: 使其變得更加黑白分明,便于計算,會產(chǎn)生噪點
    threshold(diff,diff,25,255,CV_THRESH_BINARY);

效果如下：

小白點就是噪點，產(chǎn)生是因為光線的照射和樹葉的晃動

一個個單獨的小白點就是噪點，是因為光線反光和樹葉的晃動

4.腐蝕處理，腐蝕掉<x*x方塊大小的像素，我這里設(shè)置了4*4,清除大部分噪點

    //腐蝕處理:去除大部分的白色噪點
    Mat element = cv::getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(4,4));
    //小于4*4方塊的白色噪點都會被腐蝕
    erode(diff,diff,element);

效果如下，噪點確實少了很多，但是運動的物體也被腐蝕掉了很多，可能會出現(xiàn)漏掉運動物體的情況

可以發(fā)現(xiàn)，噪點幾乎沒有了，但是車輛的像素也被腐蝕了

5. 膨脹處理，把去除過噪點的像素圖像膨脹，變大，我這里膨脹了30*30

    //膨脹處理:將白色區(qū)域變"胖",便于識別
    Mat element2=cv::getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(30,30));
    dilate(diff,diff,element2);

效果如下：

小像素變成“大果粒”了

6.將變動過的像素目標(biāo)打上標(biāo)記（注意要在原幀上進行標(biāo)記）

//動態(tài)物體標(biāo)記
    vector<vector<Point>>contours;//用于保存關(guān)鍵點
    findContours(diff,contours,CV_RETR_EXTERNAL,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE,Point(0,0));
    //提取關(guān)鍵點
    vector<vector<Point>>contours_poly(contours.size());
    vector<Rect>boundRect(contours.size());
    int x,y,w,h;
    int num=contours.size();
    for(int i=0;i<num;i++)
    {
        approxPolyDP(Mat(contours[i]),contours_poly[i],3,true);
        boundRect[i]=boundingRect(Mat(contours_poly[i]));
        x=boundRect[i].x;
        y=boundRect[i].y;
        w=boundRect[i].width;
        h=boundRect[i].height;
        //繪制
        rectangle(resFrame,Point(x,y),Point(x+w,y+h),Scalar(0,255,0),2);
    }

效果如下：

實際效果,偶爾有樹葉飄動會產(chǎn)生一點點干擾

三、代碼

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
 
Mat moveCheck(Mat &frontFrame,Mat &afterFrame)
{
    Mat frontGray,afterGray,diff;
    Mat resFrame=afterFrame.clone();
    //灰度處理,節(jié)省運算時間
    cvtColor(frontFrame,frontGray,CV_BGR2GRAY);
    cvtColor(afterFrame,afterGray,CV_BGR2GRAY);
    //幀差處理  找到兩幀之間運動物體差異
    //缺點:會捕捉所有運動的物體,沒辦法專門捕捉某個目標(biāo)
    absdiff(frontGray,afterGray,diff);
 
    //二值化: 使其變得更加黑白分明,便于計算,會產(chǎn)生噪點
    threshold(diff,diff,25,255,CV_THRESH_BINARY);
 
    //腐蝕處理:去除大部分的白色噪點
    Mat element = cv::getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(4,4));//小于4*4方塊的白色噪點都會被腐蝕
    erode(diff,diff,element);
 
    //膨脹處理:將白色區(qū)域變"胖",便于識別
    Mat element2=cv::getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(30,30));
    dilate(diff,diff,element2);
    //動態(tài)物體標(biāo)記
    vector<vector<Point>>contours;//用于保存關(guān)鍵點
    findContours(diff,contours,CV_RETR_EXTERNAL,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE,Point(0,0));
    //提取關(guān)鍵點
    vector<vector<Point>>contours_poly(contours.size());
    vector<Rect>boundRect(contours.size());
    int x,y,w,h;
    int num=contours.size();
    for(int i=0;i<num;i++)
    {
        approxPolyDP(Mat(contours[i]),contours_poly[i],3,true);
        boundRect[i]=boundingRect(Mat(contours_poly[i]));
        x=boundRect[i].x;
        y=boundRect[i].y;
        w=boundRect[i].width;
        h=boundRect[i].height;
        //繪制
        rectangle(resFrame,Point(x,y),Point(x+w,y+h),Scalar(0,255,0),2);
    }
    return resFrame;
}
 
int main(int argc, char *argv[])
{
    Mat frame;
 
    Mat temp;
    Mat res;
    int num=0;
    VideoCapture cap("D:/VideoTraining/carMove.mp4");
    while (cap.read(frame))
    {
        num++;
        if(num==1)
        {//如果為第一幀則把當(dāng)前幀傳入(即不產(chǎn)生效果)
 
            res=moveCheck(frame,frame);
        }
        else
        {//從第二幀開始才有差幀
            res=moveCheck(temp,frame);
 
        }
        temp=frame.clone();//此處注意要調(diào)用.clone深拷貝,否則會出現(xiàn)兩個畫面一樣的情況
        imshow("frame",frame);
        imshow("res",res);
        waitKey(25);
    }
    return 0;
}

QT下配置opencv可以看看這一篇：

Qt下配置opencv環(huán)境

識別特定目標(biāo)可以看看這一篇:

C++使用opencv調(diào)用級聯(lián)分類器來識別目標(biāo)物體