python读取摄像头 运动物体检测_OpenCV读取视频文件和运动物体检测

第一部分：C++与OpenCV

第二部分：Python3与OpenCV

C++实现:

/**************************************************

* 背景建模，运动物体检测

*

**************************************************/

/***********************************************************************

* OpenCV example

***********************************************************************/

#include

#include

#include

#include

#include

using namespace std;

using namespace cv;

int main( int argc, char** argv )

{

//声明IplImage指针

IplImage* pFrame = NULL;

IplImage* pFrImg = NULL;

IplImage* pBkImg = NULL;

CvMat* pFrameMat = NULL;

CvMat* pFrMat = NULL;

CvMat* pBkMat = NULL;

CvCapture* pCapture = NULL;

int nFrmNum = 0;

//创建窗口

cvNamedWindow("video", 1);

cvNamedWindow("background",1);

cvNamedWindow("foreground",1);

//使窗口有序排列

cvMoveWindow("video", 30, 0);

cvMoveWindow("background", 360, 0);

cvMoveWindow("foreground", 690, 0);

if( argc > 2 )

{

fprintf(stderr, "Usage: bkgrd [video_file_name]\n");

return -1;

}

//打开摄像头

if (argc ==1)

if( !(pCapture = cvCaptureFromCAM(-1)))

{

fprintf(stderr, "Can not open camera.\n");

return -2;

}

//打开视频文件

if(argc == 2)

if( !(pCapture = cvCaptureFromFile(argv[1])))

{

fprintf(stderr, "Can not open video file %s\n", argv[1]);

return -2;

}

//逐帧读取视频

while(pFrame = cvQueryFrame( pCapture ))

{

nFrmNum++;

//如果是第一帧，需要申请内存，并初始化

if(nFrmNum == 1)

{

pBkImg = cvCreateImage(cvSize(pFrame->width, pFrame->height), IPL_DEPTH_8U,1);

pFrImg = cvCreateImage(cvSize(pFrame->width, pFrame->height), IPL_DEPTH_8U,1);

pBkMat = cvCreateMat(pFrame->height, pFrame->width, CV_32FC1);

pFrMat = cvCreateMat(pFrame->height, pFrame->width, CV_32FC1);

pFrameMat = cvCreateMat(pFrame->height, pFrame->width, CV_32FC1);

//转化成单通道图像再处理

cvCvtColor(pFrame, pBkImg, CV_BGR2GRAY);

cvCvtColor(pFrame, pFrImg, CV_BGR2GRAY);

cvConvert(pFrImg, pFrameMat);

cvConvert(pFrImg, pFrMat);

cvConvert(pFrImg, pBkMat);

}

else

{

cvCvtColor(pFrame, pFrImg, CV_BGR2GRAY);

cvConvert(pFrImg, pFrameMat);

//高斯滤波先，以平滑图像

//cvSmooth(pFrameMat, pFrameMat, CV_GAUSSIAN, 3, 0, 0);

//当前帧跟背景图相减

cvAbsDiff(pFrameMat, pBkMat, pFrMat);

//二值化前景图

cvThreshold(pFrMat, pFrImg, 60, 255.0, CV_THRESH_BINARY);

//进行形态学滤波，去掉噪音

//cvErode(pFrImg, pFrImg, 0, 1);

//cvDilate(pFrImg, pFrImg, 0, 1);

//更新背景

cvRunningAvg(pFrameMat, pBkMat, 0.003, 0);

//将背景转化为图像格式，用以显示

cvConvert(pBkMat, pBkImg);

//显示图像

cvShowImage("video", pFrame);

cvShowImage("background", pBkImg);

cvShowImage("foreground", pFrImg);

//如果有按键事件，则跳出循环

//此等待也为cvShowImage函数提供时间完成显示

//等待时间可以根据CPU速度调整

if( cvWaitKey(2) >= 0 )

break;

}

}

//销毁窗口

cvDestroyWindow("video");

cvDestroyWindow("background");

cvDestroyWindow("foreground");

//释放图像和矩阵

cvReleaseImage(&pFrImg);

cvReleaseImage(&pBkImg);

cvReleaseMat(&pFrameMat);

cvReleaseMat(&pFrMat);

cvReleaseMat(&pBkMat);

cvReleaseCapture(&pCapture);

return 0;

}

Python3实现：

#!/usr/bin/env python

# -*- coding: utf-8 -*-

# @Software: PyCharm

#

######################

#

# 背景建模，运动物体检测

#

######################

import sys

# import the necessary things for OpenCV

import cv2 as cv

if __name__ == '__main__':

pBkImg = None

pFrImg = None

pBkMat = None

pFrMat = None

pFrameMat = None

nFrmNum = 0

#创建窗口

cvNamedWindow("video", 1)

cvNamedWindow("background",1)

cvNamedWindow("foreground",1)

#使窗口有序排列

cvMoveWindow("video", 30, 0)

cvMoveWindow("background", 360, 0)

cvMoveWindow("foreground", 690, 0)

#打开摄像头

pCapture = cvCreateCameraCapture(0)

if not pCapture:

print("Can not open camera.")

sys.exit(1)

#打开视频文件

# pCapture = cvCaptureFromFile(sys.argv[1]) if not pCapture:

# print("Can not open video file.") sys.exit(1)

#逐帧读取视频

while 1:

pFrame = cvQueryFrame( pCapture )

if not pFrame:

print("Can not open frame.")

sys.exit(1)

nFrmNum = nFrmNum+1

print(nFrmNum)

#如果是第一帧，需要申请内存，并初始化

if nFrmNum == 1:

pBkImg = cvCreateImage(cvSize(pFrame.width,pFrame.height), IPL_DEPTH_8U,1)

pFrImg =cvCreateImage(cvSize(pFrame.width, pFrame.height), IPL_DEPTH_8U,1)

pBkMat = cvCreateMat(pFrame.height, pFrame.width, CV_32FC1)

pFrMat = cvCreateMat(pFrame.height, pFrame.width, CV_32FC1)

pFrameMat = cvCreateMat(pFrame.height, pFrame.width, CV_32FC1)

#转化成单通道图像再处理

cvCvtColor(pFrame, pBkImg, CV_BGR2GRAY)

cvCvtColor(pFrame, pFrImg, CV_BGR2GRAY)

cvConvert(pFrImg, pFrameMat)

cvConvert(pFrImg, pFrMat)

cvConvert(pFrImg, pBkMat)

else:

cvCvtColor(pFrame, pFrImg, CV_BGR2GRAY)

cvConvert(pFrImg, pFrameMat)

#高斯滤波先，以平滑图像

cvSmooth(pFrameMat, pFrameMat, CV_GAUSSIAN, 3, 0, 0)

#当前帧跟背景图相减

cvAbsDiff(pFrameMat, pBkMat, pFrMat)

#二值化前景图

cvThreshold(pFrMat, pFrImg, 60, 255.0, CV_THRESH_BINARY)

#进行形态学滤波，去掉噪音

cvErode(pFrImg, pFrImg, None, 1)

cvDilate(pFrImg, pFrImg, None, 1)

#更新背景

cvRunningAvg(pFrameMat, pBkMat, 0.003, None)

#将背景转化为图像格式，用以显示

cvConvert(pBkMat, pBkImg)

#显示图像

cvFlip(pFrame, None, 0)

cvFlip(pBkImg, None, 0)

cvFlip(pFrImg, None, 0)

cvShowImage("video", pFrame)

cvShowImage("background", pBkImg)

cvShowImage("foreground", pFrImg)

#如果有按键事件，则跳出循环 此等待也为cvShowImage函数提供时间完成显示 等待时间可以根据CPU速度调整

if cvWaitKey(2) >= 0 :

break

#销毁窗口

cvDestroyWindow("video")

cvDestroyWindow("background")

cvDestroyWindow("foreground")

#释放图像和矩阵

cvReleaseImage(pFrImg)

cvReleaseImage(pBkImg)

cvReleaseMat(pFrameMat)

cvReleaseMat(pFrMat)

cvReleaseMat(pBkMat)

cvReleaseCapture(pCapture)

sys.exit(0)