Python+OpenCV目标跟踪实现基本的运动检测
5星 · 超过95%的资源 184 浏览量
2020-09-20
06:43:25
上传
评论 17
收藏 78KB PDF 举报 
Python+OpenCV目标跟踪实现基本的运动检测目标跟踪实现基本的运动检测
主要为大家详细介绍了Python+OpenCV目标跟踪实现基本的运动检测，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
目标跟踪是对摄像头视频中的移动目标进行定位的过程，有着非常广泛的应用。实时目标跟踪是许多计算机视觉应用的重要任务，如监控、基于感知的
用户界面、增强现实、基于对象的视频压缩以及辅助驾驶等。
有很多实现视频目标跟踪的方法，当跟踪所有移动目标时，帧之间的差异会变的有用；当跟踪视频中移动的手时，基于皮肤颜色的均值漂移方法是最好
的解决方案；当知道跟踪对象的一方面时，模板匹配是不错的技术。
本文代码是做一个基本的运动检测本文代码是做一个基本的运动检测
考虑的是“背景帧”与其它帧之间的差异
这种方法检测结果还是挺不错的，但是需要提前设置背景帧，如果是在室外，光线的变化就会引起误检测，还是很有局限性的。
import cv2
import numpy as np
camera = cv2.VideoCapture(0) # 参数0表示第一个摄像头
# 判断视频是否打开
if (camera.isOpened()):
print('Open')
else:
print('摄像头未打开')
# 测试用,查看视频size
size = (int(camera.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),
int(camera.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))
print('size:'+repr(size))
es = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (9, 4))
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
background = None
while True:
# 读取视频流
grabbed, frame_lwpCV = camera.read()
# 对帧进行预处理，先转灰度图，再进行高斯滤波。
# 用高斯滤波进行模糊处理，进行处理的原因：每个输入的视频都会因自然震动、光照变化或者摄像头本身等原因而产生噪声。对噪声进行平滑是为了避免在运动和跟踪时将其检测出来。
gray_lwpCV = cv2.cvtColor(frame_lwpCV, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray_lwpCV = cv2.GaussianBlur(gray_lwpCV, (21, 21), 0)
# 将第一帧设置为整个输入的背景
if background is None:
background = gray_lwpCV
continue
# 对于每个从背景之后读取的帧都会计算其与北京之间的差异，并得到一个差分图（different map）。
# 还需要应用阈值来得到一幅黑白图像，并通过下面代码来膨胀（dilate）图像，从而对孔（hole）和缺陷（imperfection）进行归一化处理
diff = cv2.absdiff(background, gray_lwpCV)
diff = cv2.threshold(diff, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] # 二值化阈值处理
diff = cv2.dilate(diff, es, iterations=2) # 形态学膨胀
# 显示矩形框
image, contours, hierarchy = cv2.findContours(diff.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 该函数计算一幅图像中目标的轮廓
for c in contours:
if cv2.contourArea(c) < 1500: # 对于矩形区域，只显示大于给定阈值的轮廓，所以一些微小的变化不会显示。对于光照不变和噪声低的摄像头可不设定轮廓最小尺寸的阈值
continue
(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c) # 该函数计算矩形的边界框
cv2.rectangle(frame_lwpCV, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow('contours', frame_lwpCV)
cv2.imshow('dis', diff)
key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
# 按'q'健退出循环
if key == ord('q'):
break
# When everything done, release the capture
camera.release()
cv2.destroyAllWindows()
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。
评论5
最新资源