OpenCV如何實現幀間差分法

這篇文章主要介紹OpenCV如何實現幀間差分法，文中介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

具體內容如下

一.基本概念

基于視頻的車輛檢測算法種類很多：光流法檢測，幀差法，背景消除法（其中包括：直方圖法，平均值法，單分布和混合高斯分布背景模型，Kalman濾波等），邊緣檢測法，運動矢量檢測法...下面分享的是運動目標檢測算法中最基本的方法—幀間差分法。

相鄰幀間圖像差分思想：檢測出了相鄰兩幀圖像中發生變化的區域。該方法是用圖像序列中的連續兩幀圖像進行差分，然后二值化該灰度差分圖像來提取運動信息。由幀間變化區域檢測分割得到的圖像，區分出背景區域和運動車輛區域，進而提取要檢測的車輛目標。

它是通過比較圖像序列中前后兩幀圖像對應像素點灰度值的不同，通過兩幀相減，如果灰度值很小，可以認為該點無運動物體經過；反之灰度變化很大，則認為有物體經過。第k幀和k+1幀圖像fk(x，y)，fk+l(x，y)之間的變化用一個二值差分圖像D(x，y)表示，如式:

二值圖中0對應前后未變化的地方，1對應變化的地方。流程圖如下圖所示：

幀差法的特點是實現簡單，運算速度快，對于動態環境自適應性是很強的，對光線的變化不是十分的敏感。但是在運動體內易產生空洞．特別是目標運動速度較快時，影響目標區域準確提取。我們以年輛檢測為例，車輛檢測除了要檢測出運動車輛．同時還要檢測出暫時停止的車輛，在這個方面，此類方法無能為力。而且如果車輛的體積較大，那么車輛在前后幀中根容易產生重疊部分，尤其是大貨車，這使得幀問差分的結果主要為車頭和車尾。車輛中間部分的差分值相對報小．形成空洞，不利于檢測。

二.程序源代碼

#include "stdafx.h"
#include "highgui.h"
#include "cxcore.h"
#include "ml.h"
#include "cv.h"
 
void main()
{
 CvCapture* capture;
 capture=cvCaptureFromFile("video.avi");//獲取視頻
 cvNamedWindow("camera",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
 cvNamedWindow("moving area",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
 
 
 IplImage* tempFrame;//用于遍歷capture中的幀，通道數為3，需要轉化為單通道才可以處理
 IplImage* currentFrame;//當前幀
 IplImage* previousFrame;//上一幀
 /*
 CvMat結構，本質上和IplImage差不多，但是因為IplImage里的數據只能用uchar的形式存放，當需要這些圖像數據看作數據矩陣來運算時，0~255的精度顯然滿足不了要求；
然而CvMat里卻可以存放任意通道數、任意格式的數據
 */
 CvMat* tempFrameMat;
 CvMat* currentFrameMat; //IplImage要轉成CvMat進行處理
 CvMat* previousFrameMat;
 
 int frameNum=0;
 while(tempFrame=cvQueryFrame(capture))
 {
 //tempFrame=cvQueryFrame(capture);
 frameNum++;
 if(frameNum==1)
 {
 //第一幀先初始化各個結構，為它們分配空間
 previousFrame=cvCreateImage(cvSize(tempFrame->width,tempFrame->height),IPL_DEPTH_8U,1);
 currentFrame=cvCreateImage(cvSize(tempFrame->width,tempFrame->height),IPL_DEPTH_8U,1);
 currentFrameMat=cvCreateMat(tempFrame->height, tempFrame->width, CV_32FC1);
 previousFrameMat=cvCreateMat(tempFrame->height, tempFrame->width, CV_32FC1);
 tempFrameMat=cvCreateMat(tempFrame->height, tempFrame->width, CV_32FC1);
 //此時這些IplImage和CvMat都是空的，沒有存有數據
 }
 if(frameNum>=2)
 {
 cvCvtColor(tempFrame, currentFrame, CV_BGR2GRAY);//轉化為單通道灰度圖，此時currentFrame已經存了tempFrame的內容
 /*
 用cvConvert將IplImage轉為CvMat，接下來用cvAbsDiff對它們處理
 經過轉換后，currentFrame沒有改變，但是tempFrameMat已經存了currentFrame的內容
 */
 cvConvert(currentFrame,tempFrameMat);
 cvConvert(previousFrame,previousFrameMat);
 
 cvAbsDiff(tempFrameMat,previousFrameMat,currentFrameMat);//做差求絕對值
 /*
 在currentFrameMat中找大于20（閾值）的像素點，把currentFrame中對應的點設為255
 此處閾值可以幫助把車輛的陰影消除掉
 */
 cvThreshold(currentFrameMat,currentFrame,20,255.0,CV_THRESH_BINARY);
  //cvConvert(currentFrameMat,currentFrame); //觀察不二值化的情況
 
 cvDilate(currentFrame,currentFrame); //膨脹
 cvErode(currentFrame,currentFrame); //腐蝕
 cvFlip(currentFrame, NULL, 0); //垂直翻轉
 //顯示圖像
 cvShowImage("camera",tempFrame);
 cvShowImage("moving area",currentFrame);
 }
 //把當前幀保存作為下一次處理的前一幀
 cvCvtColor(tempFrame, previousFrame, CV_BGR2GRAY);
 cvWaitKey(33);
 
 }//end while
 
 //釋放資源
 cvReleaseImage(&tempFrame);
 cvReleaseImage(&previousFrame);
 cvReleaseImage(&currentFrame);
 
 cvReleaseCapture(&capture);
 cvReleaseMat(&previousFrameMat);
 cvReleaseMat(&currentFrameMat);
 cvDestroyWindow("camera");
 cvDestroyWindow("moving area");
}

以上是“OpenCV如何實現幀間差分法”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！希望分享的內容對大家有幫助，更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！