帧间差分法python代码_【算法/图像处理】运动检测--帧间差分法

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帧间差分法顾名思义，就是将视频的前后帧对应的像素点进行差运算得出差值。

0x01 原理

首先将视频每帧画面转为二值图(即只有“白”与“黑”两种颜色的图)，再将前后帧进行差运算。当前后帧的同一个像素点的差值不为零，并且差值的绝对值超过设定的阈值时，就可以判断画面发生了移动。

0x02 优点算法简单，程序实现的难度不高

对光线的变化感知不明显(只要光线变化不是太大，二值化后的图像基本相同)

能够适应各种动态变化的图像，稳健性较强

0x03 缺点对于快速移动的物体，画面容易变“糊”，过快的话甚至会被认为是两个物体

对于慢速移动的物体，由于速度过慢导致前后帧几乎重合，而检测不到物体

检测出的物体有“空洞”，只能检测出移动物体的外边，而且检测出来的外边要比物体实际的轮廓大

0x10 相邻帧间差分法

相邻帧间差分法就是二帧法，对相邻的两帧图像做差运算，取差值的绝对值构成移动物体。

其优点是实时性高，运算快速。但光照突变的情况下效果不好。

0x11 代码实现

使用 opencv-python进行演示import cv2

#上一帧

lastFram = None

#我这的视频源是使用网络摄像头

cap = cv2.VideoCapture("rtsp://admin:[email protected]:8445/live")

while (cap.isOpened()):

#逐帧读取摄像头画面

ret, fram = cap.read()

#转为灰度图

fram = cv2.cvtColor(fram, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#转为二值图

fram = cv2.threshold(fram, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]

#初始帧

if lastFram is None:

lastFram = fram

continue

#将上一帧与当前帧做差运算

frameDelta = cv2.absdiff(lastFram, fram)

#当前帧设为上一帧

lastFram = fram.copy()

#显示

cv2.imshow("f", fram)

if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):

break

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()

0x20 三帧法

三帧就是在二帧让的基础上，进行与运算。

假设有A、B、C三帧，AB做差运算，BC做差运算，再将两个差运算做与运算。

相比二帧更适用于移动较快的情况。

0x21 程序实现import cv2

#A帧

aFram = None

#B帧

bFram = None

#我这的视频源是使用网络摄像头

cap = cv2.VideoCapture("rtsp://admin:[email protected]:8445/live")

while (cap.isOpened()):

#逐帧读取摄像头画面

ret, fram = cap.read()

#转为灰度图

fram = cv2.cvtColor(fram, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#转为二值图

fram = cv2.threshold(fram, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]

#初始帧

if bFram is None:

if aFram is None:

aFram = fram

else:

bFram = fram

global abFram

abFram = cv2.absdiff(aFram, bFram)

continue

bcFram = cv2.absdiff(bFram, fram)

#与运算

thresh = cv2.bitwise_and(adFram,bcFram)

abFram = bcFram.copy()

#显示

cv2.imshow("f", thresh)

if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):

break

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()