Vibe-CPP.rar_ViBe_ViBe前景检测_vibe_视频背景建模资源-CSDN文库

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4 浏览量 2022-09-23 16:56:34 上传评论收藏 2KB RAR 举报

**正文** ViBe（Visual Background Estimation）是一种高效且效果出色的像素级视频背景建模算法，主要用于视频中的前景检测。这种技术在视频监控、智能交通系统、运动目标检测等领域具有广泛应用。ViBe算法以其较低的硬件内存需求和相对简单的实现方式而受到关注。 **一、背景建模的基本概念** 背景建模是视频分析中的关键技术之一，其目的是通过识别视频序列中的静态背景，从而区分出运动的前景物体。背景模型通常包含静止环境的静态信息，而前景检测则是通过对比当前帧与背景模型来确定可能的运动物体。 **二、ViBe算法原理** ViBe算法基于像素级别的更新策略，它将每个像素视为独立的背景模型。在每一帧中，每个像素都会根据其邻域信息来决定是否更新自己的背景模型。这种方法避免了全局背景模型更新时可能出现的噪声干扰，提高了背景建模的准确性。 **三、ViBe算法的优势** 1. **低内存占用**：ViBe算法只存储每个像素的最近背景值，因此内存需求相对较小，适合资源有限的嵌入式设备。 2. **鲁棒性**：由于每个像素都有独立的背景模型，ViBe对光照变化、阴影以及缓慢移动的背景对象有较好的适应性。 3. **实时性能**：ViBe算法的计算效率高，可以实现实时的背景建模和前景检测。 4. **简单实现**：ViBe算法的实现逻辑相对简洁，代码量小，便于理解和调试。 **四、源代码解析** 在提供的压缩包文件中，包含了三个主要的源文件： 1. **Vibe.cpp**：这是ViBe算法的主要实现文件，其中包含了ViBe算法的核心函数和逻辑，如像素模型的更新、前景检测等。 2. **main.cpp**：这是应用程序的主入口点，通常会读取视频流，调用ViBe算法进行背景建模和前景检测，并显示结果。 3. **Vibe.h**：这是一个头文件，定义了ViBe算法相关的数据结构和函数声明，供其他文件引用。这些源代码为理解ViBe算法提供了实践基础，开发者可以通过阅读和修改代码，进一步优化算法或者将其应用于特定项目。 **五、应用场景及拓展** ViBe算法不仅限于基本的背景建模和前景检测，还可以与其他计算机视觉技术结合，用于目标追踪、行为分析、入侵检测等。例如，通过结合物体检测算法，可以提升运动目标的识别精度；与深度学习方法结合，可以提高在复杂环境下的性能。总结来说，ViBe算法是视频处理领域的一个重要工具，它以高效、低内存占用的特性在实际应用中展现出优势。掌握并理解ViBe算法的原理和实现，对于从事相关领域的开发者来说，有助于提升项目实施的效果和效率。

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Vibe-CPP.rar （3个子文件）

Vibe.h 748B

Vibe.cpp 4KB

main.cpp 1003B

#include "ViBe.h" using namespace std; using namespace cv; int c_xoff[9] = {-1, 0, 1, -1, 1, -1, 0, 1, 0}; //x的邻居点 int c_yoff[9] = {-1, 0, 1, -1, 1, -1, 0, 1, 0}; //y的邻居点 ViBe_BGS::ViBe_BGS(void) { } ViBe_BGS::~ViBe_BGS(void) { } /**************** Assign space and init ***************************/ void ViBe_BGS::init(const Mat _image) { //动态分配三维数组，samples[][][NUM_SAMPLES]存储前景被连续检测的次数 samples=new unsigned char **[_image.rows]; for (int i=0;i<_image.rows;i++) { samples[i]=new unsigned char *[1024]; for (int j=0;j<_image.cols;j++) { samples[i][j]=new unsigned char [NUM_SAMPLES+1]; for (int k=0;k<NUM_SAMPLES+1;k++) { samples[i][j][k]=0; } } } m_mask = Mat::zeros(_image.size(),CV_8UC1); } /**************** Init model from first frame ********************/ void ViBe_BGS::processFirstFrame(const Mat _image) { RNG rng; int row, col; for(int i = 0; i < _image.rows; i++) { for(int j = 0; j < _image.cols; j++) { for(int k = 0 ; k < NUM_SAMPLES; k++) { // Random pick up NUM_SAMPLES pixel in neighbourhood to construct the model int random = rng.uniform(0, 9); row = i + c_yoff[random]; if (row < 0) row = 0; if (row >= _image.rows) row = _image.rows - 1; col = j + c_xoff[random]; if (col < 0) col = 0; if (col >= _image.cols) col = _image.cols - 1; samples[i][j][k]=_image.at<uchar>(row, col); } } } } /**************** Test a new frame and update model ********************/ void ViBe_BGS::testAndUpdate(const Mat _image) { RNG rng; for(int i = 0; i < _image.rows; i++) { for(int j = 0; j < _image.cols; j++) { int matches(0), count(0); int dist; while(matches < MIN_MATCHES && count < NUM_SAMPLES) { dist = abs(samples[i][j][count] - _image.at<uchar>(i, j)); if (dist < RADIUS) matches++; count++; } if (matches >= MIN_MATCHES) { // It is a background pixel samples[i][j][NUM_SAMPLES]=0; // Set background pixel to 0 m_mask.at<uchar>(i, j) = 0; // 如果一个像素是背景点，那么它有 1 / defaultSubsamplingFactor 的概率去更新自己的模型样本值 int random = rng.uniform(0, SUBSAMPLE_FACTOR); if (random == 0) { random = rng.uniform(0, NUM_SAMPLES); samples[i][j][random]=_image.at<uchar>(i, j); } // 同时也有 1 / defaultSubsamplingFactor 的概率去更新它的邻居点的模型样本值 random = rng.uniform(0, SUBSAMPLE_FACTOR); if (random == 0) { int row, col; random = rng.uniform(0, 9); row = i + c_yoff[random]; if (row < 0) row = 0; if (row >= _image.rows) row = _image.rows - 1; random = rng.uniform(0, 9); col = j + c_xoff[random]; if (col < 0) col = 0; if (col >= _image.cols) col = _image.cols - 1; random = rng.uniform(0, NUM_SAMPLES); samples[i][j][random]=_image.at<uchar>(i, j); } } else { // It is a foreground pixel samples[i][j][NUM_SAMPLES]++; // Set background pixel to 255 m_mask.at<uchar>(i, j) = 255; //如果某个像素点连续N次被检测为前景，则认为一块静止区域被误判为运动，将其更新为背景点 if(samples[i][j][NUM_SAMPLES]>50) { int random = rng.uniform(0, NUM_SAMPLES); if (random == 0) { random = rng.uniform(0, NUM_SAMPLES); samples[i][j][random]=_image.at<uchar>(i, j); } } } } } }