使用opencv怎么解析三幀差法

使用opencv怎么解析三幀差法？很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細講解，有這方面需求的人可以來學習下，希望你能有所收獲。

#include<iostream>
#include<opencv2\core\core.hpp>
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include<opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
const unsigned char FORE_GROUD = 255;int thresh = 10;
int main(int argc,char*argv[])
{   
 VideoCapture video(argv[1]); //判斷如果video是否可以打開 
 if(!video.isOpened())  
 return -1;  

//用于保存當前幀的圖片 

 Mat currentBGRFrame;  
//用來保存上一幀和當前幀的灰度圖片 
 Mat previousSecondGrayFrame; Mat previousFirstGrayFrame; Mat currentGaryFrame; 
 //保存兩次的幀差 
Mat previousFrameDifference; //previousFrameFirst - previousFrameSecond的差分 
Mat currentFrameDifference;  //currentFrame - previousFrameFirst; 
 //用來保存幀差的絕對值 
Mat absFrameDifferece; 
//用來顯示前景 
 Mat previousSegmentation; Mat currentSegmentation; Mat segmentation; 
 //顯示前景 
 namedWindow("segmentation",1); 
 createTrackbar("閾值:","segmentation",&thresh,FORE_GROUD,NULL); 
 //幀數 
 int numberFrame = 0; 
//形態學處理用到的算子 
 Mat morphologyKernel = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(3,3),Point(-1,-1));  
 for(;;) 
 {  //讀取當前幀  
 video >> currentBGRFrame;  
 //判斷當前幀是否存在  
 if(!currentBGRFrame.data)   
 break;   
  numberFrame++;  
 //顏色空間的轉換  
 cvtColor(currentBGRFrame,currentGaryFrame,COLOR_BGR2GRAY);   
 if( numberFrame == 1)  {  
 //保存當前幀的灰度圖   
 previousSecondGrayFrame = currentGaryFrame.clone();    
  //顯示視頻  
 imshow("video",currentBGRFrame);   continue;  }  
 else if( numberFrame == 2)  
 {   
 //保存當前幀的灰度圖  
  previousFirstGrayFrame = currentGaryFrame.clone();   
 //previousFirst - previousSecond   
 subtract(previousFirstGrayFrame,previousSecondGrayFrame,previousFrameDifference,Mat(),CV_16SC1);   
 //取絕對值   
 absFrameDifferece = abs(previousFrameDifference);      
 //位深的改變   
 absFrameDifferece.convertTo(absFrameDifferece,CV_8UC1,1,0);   
 //閾值處理  
 threshold(absFrameDifferece,previousSegmentation,double(thresh),double(FORE_GROUD),THRESH_BINARY);    
  //顯示視頻  
 imshow("video",currentBGRFrame);   
 continue;  }  
 else  
 {   
 //src1-src2   
subtract(currentGaryFrame,previousFirstGrayFrame,currentFrameDifference,Mat(),CV_16SC1);    
   //取絕對值  
  absFrameDifferece = abs(currentFrameDifference);      
 //位深的改變   absFrameDifferece.convertTo(absFrameDifferece,CV_8UC1,1,0); 
   //閾值處理   
 threshold(absFrameDifferece,currentSegmentation,double(thresh),double(FORE_GROUD),THRESH_BINARY);  //與運算   
 bitwise_and(previousSegmentation,currentSegmentation,segmentation);    //中值濾波   
medianBlur(segmentation,segmentation,3); //形態學處理(開閉運算)   
 //morphologyEx(segmentation,segmentation,MORPH_OPEN,morphologyKernel,Point(-1,-1),1,BORDER_REPLICATE);   
 morphologyEx(segmentation,segmentation,MORPH_CLOSE,morphologyKernel,Point(-1,-1),2,BORDER_REPLICATE);      
      //找邊界   
 vector< vector<oint> > contours;   
 vector<Vec4i> hierarchy;   
 //復制segmentation  
  Mat tempSegmentation = segmentation.clone();  
  findContours( segmentation, contours, hierarchy, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0) );//CV_RETR_TREE  
  vector< vector<oint> > contours_poly( contours.size() );     
  /*存儲運動物體*/   
  vector<Rect> boundRect;   
  boundRect.clear();      
 //畫出運動物體   
 for(int index = 0;index < contours.size() ;index++)   
 {   
 approxPolyDP( Mat(contours[index]), contours_poly[index], 3, true );   
  Rect rect = boundingRect( Mat(contours_poly[index]) );    
 rectangle(currentBGRFrame,rect,Scalar(0,255,255),2);   }  
 //顯示視頻  
 imshow("video",currentBGRFrame);      
 //前景檢測   
imshow("segmentation",segmentation);   
 //保存當前幀的灰度圖   
 previousFirstGrayFrame = currentGaryFrame.clone();      
 //保存當前的前景檢測   
 previousSegmentation = currentSegmentation.clone();  
 }    
 if(waitKey(33) == 'q')   
 break; 
 } 
 return 0;
}

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