#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include <time.h>
#include <math.h>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
// various tracking parameters (in seconds) //跟踪的参数(单位为秒)
const double MHI_DURATION = 0.5;//0.5s为运动跟踪的最大持续时间
const double MAX_TIME_DELTA = 0.5; //最大时间增量为0.5s
const double MIN_TIME_DELTA = 0.05; //最小时间增量0.05s
const int N = 3;
//
const int CONTOUR_MAX_AERA = 16;
// ring image buffer 圈出图像缓冲
IplImage **buf = 0;//指针的指针
int last = 0;
// temporary images临时图像
IplImage *mhi = 0; // MHI: motion history image 运动历史图像
CvConnectedComp *cur_comp, min_comp; //连接部件
CvConnectedComp comp;
CvMemStorage *storage; //内存存储器
CvPoint pt[4]; //二维坐标系下的点,类型为整型 ,通常以0点为原点,有x坐标和y坐标
int nCurFrameIndex = 0;
// 参数:
// img - 输入视频帧 // dst - 检测结果
void update_mhi( IplImage* img, IplImage* dst, int diff_threshold )
{
double timestamp = clock()/100.; // get current time in seconds 时间戳
CvSize size = cvSize(img->width,img->height); // get current frame size,得到当前帧的尺寸
int i, idx1, idx2;
IplImage* silh;
IplImage* pyr = cvCreateImage( cvSize((size.width & -2)/2, (size.height & -2)/2), 8, 1 );
CvMemStorage *stor;
CvSeq *cont;
/*先进行数据的初始化*/
if( !mhi || mhi->width != size.width || mhi->height != size.height )
{
if( buf == 0 ) //若尚没有初始化则分配内存给他
{
buf = (IplImage**)malloc(N*sizeof(buf[0]));
memset( buf, 0, N*sizeof(buf[0]));
}
for( i = 0; i < N; i++ )
{
cvReleaseImage( &buf[i] );
buf[i] = cvCreateImage( size, IPL_DEPTH_8U, 1 );
cvZero( buf[i] );// clear Buffer Frame at the beginning
}
cvReleaseImage( &mhi );
mhi = cvCreateImage( size, IPL_DEPTH_32F, 1 );
cvZero( mhi ); // clear MHI at the beginning
} // end of if(mhi)
/*将当前要处理的帧转化为灰度放到buffer的最后一帧中*/
cvCvtColor( img, buf[last], CV_BGR2GRAY ); // convert frame to grayscale
/*设定帧的序号*/
idx1 = last;
idx2 = (last + 1) % N; // index of (last - (N-1))th frame
last = idx2;
// 做帧差
silh = buf[idx2];//差值的指向idx2
cvAbsDiff( buf[idx1], buf[idx2], silh ); // get difference between frames
// 对差图像做二值化
cvThreshold( silh, silh, 50, 255, CV_THRESH_BINARY ); //threshold it,二值化
//去掉超时的影像以更新运动历史图像
cvUpdateMotionHistory( silh, mhi, timestamp, MHI_DURATION ); // update MHI
cvConvert( mhi, dst );//将mhi转化为dst,dst=mhi
// 中值滤波,消除小的噪声
cvSmooth( dst, dst, CV_MEDIAN, 3, 0, 0, 0 );
cvPyrDown( dst, pyr, CV_GAUSSIAN_5x5 );// 向下采样,去掉噪声,图像是原图像的四分之一
cvDilate( pyr, pyr, 0, 1 ); // 做膨胀操作,消除目标的不连续空洞
cvPyrUp( pyr, dst, CV_GAUSSIAN_5x5 );// 向上采样,恢复图像,图像是原图像的四倍
// 下面的程序段用来找到轮廓
// Create dynamic structure and sequence.
stor = cvCreateMemStorage(0);
cont = cvCreateSeq(CV_SEQ_ELTYPE_POINT, sizeof(CvSeq), sizeof(CvPoint) , stor);
// 找到所有轮廓
cvFindContours( dst, stor, &cont, sizeof(CvContour),
CV_RETR_LIST, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, cvPoint(0,0));
// 直接使用CONTOUR中的矩形来画轮廓
for(;cont;cont = cont->h_next)
{
CvRect r = ((CvContour*)cont)->rect;
if(r.height * r.width > CONTOUR_MAX_AERA) // 面积小的方形抛弃掉
{
cvRectangle( img, cvPoint(r.x,r.y),
cvPoint(r.x + r.width, r.y + r.height),
CV_RGB(255,0,0), 1, CV_AA,0);
}
}
// free memory
cvReleaseMemStorage(&stor);
cvReleaseImage( &pyr );
}
int main(int argc, char** argv)
{
//保存视频文件
//!将保存视频文件的名字设置成"F://VideoSave.avi"
char szVideoSaveName[] = "F://testSave.avi";
CvVideoWriter * pVideoWriter = NULL; //用于保存视频文件
//IplImage * pFrame = NULL;
//IplImage * pImage = NULL;
IplImage* motion = 0;
CvCapture* capture = 0;
capture = cvCaptureFromAVI("E:\occlusion_1.avi" );//AVI为视频来源
if( capture )
{
cvNamedWindow( "Motion", 1 );//建立窗口
//创建视频写入器
pVideoWriter=cvCreateVideoWriter(/*"VideoSave.avi"*/szVideoSaveName,/*CV_FOURCC ('M','J', 'P', 'G')*/-1 ,25,cvSize(640,480),1);
for( ; ; )
{
IplImage* image;
if( !cvGrabFrame( capture ))//捕捉一桢
break;
image = cvRetrieveFrame( capture );//取出这个帧
if( image )//若取到则判断motion是否为空
{
if( !motion )
{
motion = cvCreateImage( cvSize(image->width,image->height), 8, 1 ); //创建motion帧,八位,一通道
cvZero( motion ); //零填充motion
motion->origin = image->origin; //内存存储的顺序和取出的帧相同
}
}
update_mhi( image, motion, 60 );//更新历史图像
cvShowImage( "Motion", image );//显示处理过的图像
// pVideoWriter = cvCreateVideoWriter(/*"VideoSave.avi"*/szVideoSaveName,-1 ,10,cvSize(640,480),1);//放在里有视频只会有一帧注意
cvWriteFrame(pVideoWriter,image);
// cvReleaseVideoWriter(&pVideoWriter);
if( cvWaitKey(10) >= 0 )//10ms中按任意键退出
break;
}
cvReleaseVideoWriter(&pVideoWriter);//释放写入器
cvReleaseCapture( &capture );//释放设备
cvDestroyWindow( "Motion" );//销毁窗口
}
return 0;
}
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运动图像识别跟踪帧间差分法
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提取背景 可以静态的 一开始指定一个背景 还有一种方法叫 高斯背景跟踪 可以动态的更新背景 见过一篇论文: 一种基于背景减除与三帧差分的运动目标检测算法 pdf 里面用的三帧差分找运动物体 背景嘛 也可以自动更新喔 ">提取背景 可以静态的 一开始指定一个背景 还有一种方法叫 高斯背景跟踪 可以动态的更新背景 见过一篇论文: 一种基于背景减除与三帧差分的运动目标检测算法 pdf 里面用的三帧差分找运动物体 背景嘛 也可以 [更多]
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风雨后的李爷
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