混合高斯视频算法的实现

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基于OpenCV的AVI视频文件读取及运动检测

  (2010-06-07 20:37:40)

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标签：  avi   mfc   opencv   视频图像处理   it

分类： OpenCV图像/视频处理

正在研究视频处理，用MFC搞了好久仍无头绪，配置了opencv之后一切豁然开朗，对于我这等用惯了matlab的菜鸟来说恰到好处，下面这个博文的作者确是善于学以致用之人，分享其博文与大家共览：   转载自：http://hi.baidu.com/cinvent_new/blog/item/f8a0ee6586f04af7f6365470.html 刚刚看了 OpenCV帮助文档里面的一个“读视频文件和运动问题检测”的例程，便简单用VC6.0的MFC对话框程序做了下测试，感觉效果不错，故贴上来供和我一样的初学者做参考，做法如下(假设已经做好OpenCV头文件及lib文件等设置)： 1.用VC6.0的MFC建立一个对话框程序，设工程名为 ReadVideo； 2.在对话框上添加两个按钮，一个用于打开AVI视频文件，一个用于做处理按钮， 设ID分别为： IDC_FILE_OPEN和IDC_VIDEO_PRO；对应的响应函数分别为如下： void CReadVideoDlg::OnFileOpen() { // TODO: Add your command handler code here // 文件打开对话框 CFileDialog dlg(true,"*.avi",NULL,NULL,"*.avi|*.avi||"); if (dlg.DoModal()==IDOK) { strAviFilePath = dlg.GetPathName(); }else { return; } } void CReadVideoDlg::OnVideoPro() { // TODO: Add your command handler code here //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; //打开AVI视频文件 if(strAviFilePath=="") //判断文件路径是否为空 { MessageBox("请先选择AVI视频文件!"); return; }else { if(!(pCapture = cvCaptureFromFile(strAviFilePath))) { MessageBox("打开AVI视频文件失败!"); return; } } //创建窗口 cvNamedWindow("Video", 1); cvNamedWindow("Background",1); cvNamedWindow("Foreground",1); //使窗口有序排列,窗口宽330 cvMoveWindow("Video", 30, 0); cvMoveWindow("Background", 360, 0); cvMoveWindow("Foreground", 690, 0); //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); // 存放背景图像(灰度) pFrImg = cvCreateImage(cvSize(pFrame->width, pFrame->height), IPL_DEPTH_8U,1); // 存放中间图像(灰度) 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(灰度) 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); //转化成单通道图像再处理(灰度) 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(求背景差并取绝对值) cvAbsDiff(pFrameMat, pBkMat, pFrMat); //二值化前景图(这里采用特定阈值进行二值化) 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); //滑动平均更新背景(求平均) cvRunningAvg(pFrameMat, pBkMat, 0.003, 0); //将背景转化为图像格式，用以显示 cvConvert(pBkMat, pBkImg); // 保持原图像的旋转方向 pBkImg->origin = pFrImg->origin = pFrame->origin; //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(200) >= 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); } 其中  strAviFilePath为在 ReadVideoDlg.h声明的CReadVideoDlg类的Public成员变量即 CString strAviFilePath; // 存放所打开AVI视频文件的路径 3.编译后运行程序，并找一个合适的背景静止的AVI视频文件即可看到效果； 4.*.exe文件需和相应的dll文件放在一起。 5.运行的效果图如图1所示，从左至右依次为视频原图、背景图、运动区域二值图。 该例子的二值化阈值可以考虑用自适应更新的方式，背景模型也可以用其它更有效的方法。感觉OpenCV函数的功能还是很强大的，实现同样的效果利用OpenCV可以更节省时间，恩，性价比较高，赞！