直接上**
# coding: utf-8
import cv2
import psutil
import threading
video = cv2.videocapture(0)
# video = cv2.videocapture(r'e:\aicamera\6773897721212085802.mp4')
# knn背景分割器,設定陰影檢測
background =
none
while
true
: ret, frame = video.read(
)#將第一幀作為背景影象
if background is
none
: background = frame
continue
frame_gray = cv2.cvtcolor(frame, cv2.color_bgr2gray)
background_gray = cv2.cvtcolor(background, cv2.color_bgr2gray)
cv2.imshow(
'frame-gray'
, frame_gray)
cv2.imshow(
'background-gray'
, background_gray)
#影象與背景做減法
diff = cv2.absdiff(frame_gray, background_gray)
cv2.imshow(
'diff'
, diff)
#求做了減法之後的二值化處理
threshold = cv2.threshold(diff,20,
255, cv2.thresh_binary)[1
] cv2.imshow(
'threshold'
, threshold)
#影象腐蝕濾波降噪----取出影象中的小噪點,使得顏色更加突出
""" src 輸入的影象名字；通道的數目可以是任意的，但深度應該是cv_8u、cv_16u、cv_16、cv_32f或cv_64f。
dst 輸出與輸入相同大小和型別的影象.
kernel 用於侵蝕的結構元素；如果元素=mat()，則使用3 x 3矩形結構元素。可以使用getstructuringelement來建立結構元素。。
anchor 結構元素的錨點位置，預設值value(-1,-1)表示錨點位於結構元素中心
iterations 腐蝕操作被遞迴執行的次數
bordertype 推斷邊緣型別，可參考bordertypes
bordervalue 在邊框不變的情況下的邊界值
getstructuringelement()
矩形：morph_rect;
交叉形：morph_cross;
橢圓形：morph_ellipse;
第二和第三個引數分別是核心的尺寸以及錨點的位置。一般在呼叫erode以及dilate函式之前，先定義乙個mat型別的變數來獲得
"""kernel_ercode = cv2.getstructuringelement(cv2.morph_rect,(11
,11))
kernel_dilate = cv2.getstructuringelement(cv2.morph_rect,(5
,5))
# ercode = cv2.erode(threshold, none)
# cv2.imshow('ercode', ercode)
#高斯平滑濾波
gas = cv2.gaussianblur(threshold,(25
,25),
0)cv2.imshow(
'gas'
, gas)
#膨脹影象
dilate = cv2.dilate(gas, kernel_dilate, iterations=5)
cv2.imshow(
'dilate'
, dilate)
#查詢輪廓並且繪製出輪廓
contours, hierarchy = cv2.findcontours(diff.copy(
)for c in contours:
if cv2.contourarea(c)
>
2500
:# 繪製目標矩形框
(x, y, w, h)
= cv2.boundingrect(c)
cv2.rectangle(frame,
(x, y)
,(x+w, y+h),(
255,
255,0)
,2) cv2.imshow(
'frame'
, frame)
if cv2.waitkey(10)
&0xff
==ord
('q'):
break
video.release(
)cv2.destroyallwindows(
)
「」「
知識點：
腐蝕 ：
腐蝕操作會把前景物體的邊緣腐蝕掉。原理是卷積核沿著影象滑動，如果與卷積核對應的原影象畫素值都是1，那麼中心元素保持原值，否則為0
.效果，靠近前景的畫素被腐蝕為0，前景物體變小，影象白色區域減少，對於去除白雜訊很有用，可以斷開兩個連線在一起的物體。
膨脹 ：
與腐蝕相反，卷積核當中只要有乙個值是1，中心元素值就是1。此操作會增加前景中的白色區域，一般在去雜訊的時候都是先腐蝕再膨脹，腐蝕的過程會使得前景變小，使用膨脹操作使前景變換回來。膨脹也可以使相互分離的物體連線。
腐蝕的作用是消除物體的邊界點，使目標縮小，這個根據操作的過程可以顯然的想到，物體的邊界處畫素值肯定是有0和1，腐蝕操作後這些緊鄰著為1的畫素點都會變成0，所以腐蝕操作會消除那些小的且無意義的物體，使邊界向內部收縮的過程。
相反，膨脹(dilate)的作用當然是使目標增大，填充物體內細小的空洞，並且平滑物體的邊界，邊界向外部擴張的作用。
開運算是先腐蝕(erode)後膨脹(dilate)的過程，可以消除影象上細小的雜訊，並平滑物體的邊界
閉運算是先膨脹(dilate)後腐蝕(erode)的過程，可以填充物體內細小的空洞，並平滑物體邊界
」「」import cv2
video = cv2.videocapture(0)
# video = cv2.videocapture(r'e:\aicamera\6773897721212085802.mp4')
# knn背景分割器,設定陰影檢測
bs = cv2.createbackgroundsubtractorknn(detectshadows=
true
)while
true
: ret, frame = video.read(
) fgmask = bs.
(frame)
# 影象閾值化
th = cv2.threshold(fgmask.copy(),
244,
255, cv2.thresh_binary)[1
] erode = cv2.erode(th,(21
,21), iterations=1)
# 膨脹影象,減少錯誤
dilated = cv2.dilate(erode, cv2.getstructuringelement(cv2.morph_ellipse,(5
,5))
, iterations=2)
# 得到影象中的目標輪廓
for c in contours:
if cv2.contourarea(c)
>
1500
:# 繪製目標矩形框
(x, y, w, h)
= cv2.boundingrect(c)
cv2.rectangle(frame,
(x, y)
,(x+w, y+h),(
255,
255,0)
,2) cv2.imshow(
'mog'
, fgmask)
cv2.imshow(
'thresh'
, th)
cv2.imshow(
'erode'
, erode)
cv2.imshow(
'dilated'
, dilated)
cv2.imshow(
'detection'
, frame)
if cv2.waitkey(10)
&0xff
==ord
('q'):
break
video.release(
)cv2.destroyallwindows(
)
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