opencv codebook背景建模

一、理论资料

codebook背景建模方法，opencv库中还没有对应的函数。在《learning opencv》中相应的代码，但是不完善甚至，有错误。

http://underthehood.blog.51cto.com/2531780/484191有对codebook理论作简要的介绍，部分引用如下：

CodeBook算法的基本思想是得到每个像素的时间序列模型。这种模型能很好地处理时间起伏，缺点是需要消耗大量的内存。CodeBook算法为当前图像的每一个像素建立一个CodeBook(CB)结构,每个CodeBook结构又由多个CodeWord(CW)组成。CB和CW的形式如下：

CB={CW1,CW2,…CWn,t}

CW={lHigh,lLow,max,min,t_last,stale}

其中n为一个CB中所包含的CW的数目，当n太小时，退化为简单背景，当n较大时可以对复杂背景进行建模;t为CB更新的次数。CW是一个6元组，其中IHigh和ILow作为更新时的学习上下界，max和min记录当前像素的最大值和最小值。上次更新的时间t_last和陈旧时间stale(记录该CW多久未被访问)用来删除很少使用的CodeWord。

假设当前训练图像I中某一像素为I(x,y)，该像素的CB的更新算法如下，另外记背景阈值的增长判定阈值为Bounds：

(1) CB的访问次数加1；

(2) 遍历CB中的每个CW，如果存在一个CW中的IHigh，ILow满足ILow≤I(x,y)≤IHigh，则转(4)；

(3) 创建一个新的码字CWnew加入到CB中, CWnew的max与min都赋值为I(x,y)，IHigh <- I(x,y) + Bounds，ILow <- I(x,y) – Bounds，并且转(6)；

(4) 更新该码字的t_last，若当前像素值I(x,y)大于该码字的max，则max <- I(x,y)，若I(x,y)小于该码字的min，则min <- I(x,y)；

(5) 更新该码字的学习上下界，以增加背景模型对于复杂背景的适应能力，具体做法是：若IHigh < I(x,y) + Bounds，则IHigh 增长1，若ILow > I(x,y) – Bounds，则ILow减少1；

(6) 更新CB中每个CW的stale。

使用已建立好的CB进行运动目标检测的方法很简单，记判断前景的范围上下界为minMod和maxMod，对于当前待检测图像上的某一像素I(x,y)，遍历它对应像素背景模型CB中的每一个码字CW，若存在一个CW，使得I(x,y) < max + maxMod并且I(x,y) > min – minMod，则I(x,y)被判断为背景，否则被判断为前景。

在实际使用CodeBook进行运动检测时，除了要隔一定的时间对CB进行更新的同时，需要对CB进行一个时间滤波，目的是去除很少被访问到的CW，其方法是访问每个CW的stale，若stale大于一个阈值（通常设置为总更新次数的一半），移除该CW。

综上所述，CodeBook算法检测运动目标的流程如下：

(1) 选择一帧到多帧使用更新算法建立CodeBook背景模型；

(2) 按上面所述方法检测前景（运动目标）；

(3) 间隔一定时间使用更新算法更新CodeBook模型，并对CodeBook进行时间滤波；

(4) 若检测继续，转(2)，否则结束。

还有几篇经典的文章上网可以搜到。

在opencv 中文官网上（http://www.opencv.org.cn/forum/viewtopic.php?f=1&t=4648&start=25）有一段貌似调试过的代码，

但自己在vs2008平台在调试这段程序出现几个问题。 

首先是函数中i未定义，这可能在vc06平台下可以运行，但在vs2008不可以。

把这个错误改正后，做了下试验，结果还是问题。TcodeBook[j].numEntries都为1，这显然不对。另外，帖子中lz说这段程序是实时更新的背景模型，个人不认同。

最简单的判断方法是，帖子中的程序做实验结果很差，lz应该没有做过实验。

二、实验

1、修改后的代码，没有实时更新，个人对codebook实时更新的原理不了解。

//codebook BGS method
//adapt from book of learning opencv by mikewolf
//2008-11-25
#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <stdio.h>

#define CHANNELS 3
typedef struct ce {
 uchar learnHigh[CHANNELS]; //High side threshold for learning
 uchar learnLow[CHANNELS]; //Low side threshold for learning
 uchar max[CHANNELS]; //High side of box boundary
 uchar min[CHANNELS]; //Low side of box boundary
 int t_last_update; //Allow us to kill stale entries
 int stale; //max negative run (longest period of inactivity)
} code_element;

//码书结构
typedef struct code_book {
 code_element **cb; //指向码字的指针
 int numEntries;   //码书包含的码字数量
 int t; //count every access
} codeBook;
codeBook* TcodeBook;//包括所有像素的码书集合

int update_codebook(
     uchar* p,
     codeBook& c,
     unsigned* cbBounds,
     int numChannels
     )
{
 //unsigned int high[3],low[3];
 int high[3],low[3];
 int n;
 if(c.numEntries==0) c.t=0;
 c.t=c.t+1;//自己添加
 for(n=0; n<numChannels; n++)
 {
  high[n] = *(p+n)+*(cbBounds+n);
  if(high[n] > 255) high[n] = 255;
  low[n] = *(p+n)-*(cbBounds+n);
  if(low[n] < 0)
   low[n] = 0;
 }
 int matchChannel;
 // SEE IF THIS FITS AN EXISTING CODEWORD
 //
 int i;
 //for(int i=0; i<c.numEntries; i++)
 for(i=0; i<c.numEntries; i++)
 {
  matchChannel = 0;
  for(n=0; n<numChannels; n++)
  {
   if((c.cb[i]->learnLow[n] <= *(p+n)) &&
    //Found an entry for this channel
    (*(p+n) <= c.cb[i]->learnHigh[n]))
   {
    matchChannel++;
   }
  }
  if(matchChannel == numChannels) //If an entry was found
  {
   c.cb[i]->t_last_update = c.t;
   //adjust this codeword for the first channel
   for(n=0; n<numChannels; n++){
    if(c.cb[i]->max[n] < *(p+n))
    {
     c.cb[i]->max[n] = *(p+n);
    }
    else if(c.cb[i]->min[n] > *(p+n))
    {
     c.cb[i]->min[n] = *(p+n);
    }
   }
   break;
  }
 }
 // OVERHEAD TO TRACK POTENTIAL STALE ENTRIES
 //
 for(int s=0; s<c.numEntries; s++)
 {
  // Track which codebook entries are going stale:
  //
  int negRun = c.t - c.cb[s]->t_last_update;
  if(c.cb[s]->stale < negRun) c.cb[s]->stale = negRun;
 }
 // ENTER A NEW CODEWORD IF NEEDED
 //
 if(i == c.numEntries) //if no existing codeword found, make one
 {
  code_element **foo = new code_element* [c.numEntries+1];
  for(int ii=0; ii<c.numEntries; ii++)
  {
   foo[ii] = c.cb[ii];
  }
  foo[c.numEntries] = new code_element;
  if(c.numEntries) delete [] c.cb;
  c.cb = foo;
  for(n=0; n<numChannels; n++) 
  {
   c.cb[c.numEntries]->learnHigh[n] = high[n];
   c.cb[c.numEntries]->learnLow[n] = low[n];
   c.cb[c.numEntries]->max[n] = *(p+n);
   c.cb[c.numEntries]->min[n] = *(p+n);
  }
  c.cb[c.numEntries]->t_last_update = c.t;
  c.cb[c.numEntries]->stale = 0;
  c.numEntries += 1;
 }
 // SLOWLY ADJUST LEARNING BOUNDS
 //
 for(n=0; n<numChannels; n++)
 {
  if(c.cb[i]->learnHigh[n] < high[n])
   c.cb[i]->learnHigh[n] += 1;
  if(c.cb[i]->learnLow[n] > low[n])
   c.cb[i]->learnLow[n] -= 1;
 }
 return(i);
}
///////////////////////////////////////////////////////////////////
//int clear_stale_entries(codeBook &c)
// During learning, after you’ve learned for some period of time,
// periodically call this to clear out stale codebook entries
//
// c Codebook to clean up
//
// Return
// number of entries cleared
//
int clear_stale_entries(codeBook &c){
 int staleThresh = c.t>>1;
 int *keep = new int [c.numEntries];
 int keepCnt = 0;
 // SEE WHICH CODEBOOK ENTRIES ARE TOO STALE
 //
 for(int i=0; i<c.numEntries; i++){
  if(c.cb[i]->stale > staleThresh)
   keep[i] = 0; //Mark for destruction
  else
  {
   keep[i] = 1; //Mark to keep
   keepCnt += 1;
  }
 }
 // KEEP ONLY THE GOOD
 //
 c.t = 0; //Full reset on stale tracking
 code_element **foo = new code_element* [keepCnt];
 int k=0;
 for(int ii=0; ii<c.numEntries; ii++){
  if(keep[ii])
  {
   foo[k] = c.cb[ii];
   //We have to refresh these entries for next clearStale
   foo[k]->t_last_update = 0;
   k++;
  }
 }
 // CLEAN UP
 //
 delete [] keep;
 delete [] c.cb;
 c.cb = foo;
 int numCleared = c.numEntries - keepCnt;
 c.numEntries = keepCnt;
 return(numCleared);
}
////////////////////////////////////////////////////////////
// uchar background_diff( uchar *p, codeBook &c,
// int minMod, int maxMod)
// Given a pixel and a codebook, determine if the pixel is
// covered by the codebook
//
// p Pixel pointer (YUV interleaved)
// c Codebook reference
// numChannels Number of channels we are testing
// maxMod Add this (possibly negative) number onto
// max level when determining if new pixel is foreground
// minMod Subract this (possibly negative) number from
// min level when determining if new pixel is foreground
//
// NOTES:
// minMod and maxMod must have length numChannels,
// e.g. 3 channels => minMod[3], maxMod[3]. There is one min and
// one max threshold per channel.
//
// Return
// 0 => background, 255 => foreground
//
uchar background_diff(
       uchar* p,
       codeBook& c,
       int numChannels,
       int* minMod,
       int* maxMod
       )
{
 int matchChannel;
 // SEE IF THIS FITS AN EXISTING CODEWORD
 //
 int i;
 for( i=0; i<c.numEntries; i++) {
  matchChannel = 0;
  for(int n=0; n<numChannels; n++) {
   if((c.cb[i]->min[n] - minMod[n] <= *(p+n)) &&
    (*(p+n) <= c.cb[i]->max[n] + maxMod[n])) {
     matchChannel++; //Found an entry for this channel
   } else {
    break;
   }
  }
  if(matchChannel == numChannels) {
   break; //Found an entry that matched all channels
  }
 }
 if(i >= c.numEntries) return(255);
 return(0);
}
IplImage* pFrame = NULL;
IplImage* pFrameHSV = NULL;
IplImage* pFrImg = NULL;
CvCapture* pCapture = NULL;
int nFrmNum = 0;
//IplImage* pFrImg = NULL;
//IplImage* pBkImg = NULL;
unsigned cbBounds[3] = {10,10,10};
int height,width;
int nchannels;
int minMod[3]={35,8,8}, maxMod[3]={25,8,8};//和这两个值的选择有联系
int main(int argc, char * argv[])
{
 //创建窗口
 cvNamedWindow("video", 1);
 cvNamedWindow("HSV空间图像",1);
 cvNamedWindow("foreground",1);
 //使窗口有序排列
 cvMoveWindow("video", 30, 0);
 cvMoveWindow("HSV空间图像", 360, 0);
 cvMoveWindow("foreground", 690, 0);
 //打开视频文件，
 if( !(pCapture = cvCaptureFromFile("intelligentroom_raw.avi")))
 {
  fprintf(stderr, "Can not open video file %s\n");
  return -2;
 }
 int j;
 //逐帧读取视频
 while(pFrame = cvQueryFrame( pCapture ))
 {
  cvSmooth(pFrame,pFrame,CV_GAUSSIAN,3,3);//高斯滤波
  nFrmNum++;
  printf("第几%d帧\n",nFrmNum);
  cvShowImage("video", pFrame);
  if (nFrmNum == 1)
  {
   height =  pFrame->height;
   width = pFrame->width;
   nchannels = pFrame->nChannels;
   pFrameHSV = cvCreateImage(cvSize(pFrame->width, pFrame->height), IPL_DEPTH_8U,3);
   pFrImg = cvCreateImage(cvSize(pFrame->width, pFrame->height), IPL_DEPTH_8U,1);
   //cvCvtColor(pFrame, pFrameHSV, CV_BGR2HSV);//色彩空间转化
   TcodeBook = new codeBook[width*height];
   for(j = 0; j < width*height; j++)
   {
    TcodeBook[j].numEntries = 0;
    TcodeBook[j].t = 0;
   }

  }
  if (nFrmNum<50)
  {
   cvCvtColor(pFrame, pFrameHSV, CV_BGR2YCrCb);//色彩空间转化
   //学习背景
   for(j = 0; j < width*height; j++)
   {
    update_codebook((uchar*)pFrameHSV->imageData+j*nchannels, TcodeBook[j],cbBounds,3);
   }
  }
  else
  {
   cvCvtColor(pFrame, pFrameHSV, CV_BGR2YCrCb);//色彩空间转化
   if( nFrmNum == 50)
   {
   // for(j = 0; j < width*height; j++)
   //  update_codebook((uchar*)pFrameHSV->imageData+j*nchannels, TcodeBook[j],cbBounds,3);
    for(j = 0; j < width*height; j++)
     clear_stale_entries(TcodeBook[j]);
   }
   //if(nFrmNum%30 == 0)
   //{
   // for(j = 0; j < width*height; j++)
   //  update_codebook((uchar*)pFrameHSV->imageData+j*nchannels, TcodeBook[j],cbBounds,3);
   //}
   //if(nFrmNum%60 == 0)
   //{
   // for(j = 0; j < width*height; j++)
   //  clear_stale_entries(TcodeBook[j]);
   //}
   for(j = 0; j < width*height; j++)
   {
    if(background_diff((uchar*)pFrameHSV->imageData+j*nchannels, TcodeBook[j],3,minMod,maxMod))
    {
     pFrImg->imageData[j] = 255;
    }
    else
    {
     pFrImg->imageData[j] = 0;
    }
   }
   cvShowImage("foreground", pFrImg);
   cvShowImage("HSV空间图像", pFrameHSV);
  }
  if( cvWaitKey(2) >= 0 )
   break;  
 } // end of while-loop
 for(j = 0; j < width*height; j++)
 {
  if (!TcodeBook[j].cb)
   delete [] TcodeBook[j].cb;
 }
 if (!TcodeBook)
  delete [] TcodeBook;
 //销毁窗口
 cvDestroyWindow("video");
 cvDestroyWindow("HSV空间图像");
 cvDestroyWindow("foreground");
 return 0;
}

2、说明

平台：opencv2.1 vs2008

 主要是update_codebook_model函数做了较多的改动，另外选择的颜色空间为YCrCb，不是HSV。

minMod[3]={35,8,8}, maxMod[3]={25,8,8};这两个值对结果会有影响。

图像事先经过高斯滤波这样出来的效果更好。

3、实验结果

背景图

 

场景中有人走入室内，人的图像被分割出来

4、问题

对与codebook的实时更新原理不怎么了解，可能以后用到会仔细的研究；

觉得opencv  中cvQueryFrame函数比较奇怪，在opencv1.0中cvQueryFrame是一帧一帧读，第一帧为1，读得速度和视频播放速度一样。但是在在opencv2.1中cvQueryFrame有些视频时是一帧一帧读，有些跳着读，第一帧为0，读得速度和视频播放速度明显要快，不知道是什么原因。

三、备注

网上摘录的

在使用opencv显示图像时会出现图像倒立的情况，IplImage的origin属性有关系。origin为0表示顶左结构，即图像的原点是左上角，如果为1为左下角。

一般从硬盘读入的图片或者通过cvCreateImage方法创建的IplImage图片默认的origin为0，即显示的时候都是正的。

而由摄像头或者视频文件获取的帧图像origin为1，此时显示的时候扫描顺序是从下到上，显示也是正的（opencv显示的时候是根据origin的值显示的，如果origin=1，则从下到上显示，否则反之）。

但是如果你自己创建了一个IplImage格式的图像img，且从帧图像中copy或者截取一部分区域进行显示的时候就会出现倒立情况。这是因为cvCreateImage方法得到的img的origin是0，而帧图像的origin为1，它会将帧图像的第i行赋值给img的第height-i行，因此就出现了倒立.解决办法是：在创建之后将origin调整为与帧图像的origin一致即可。

         IplImage* face=cvCreateImage(cvSize(width,height),copy_Frame->depth,copy_Frame->nChannels);

        //因为IplImage的origin=0,所以要先将face->origin改为1
        face->origin=copy_Frame->origin;//1

 

也是说，origin只负责显示。“摄像头或者视频文件获取的帧图像origin为1”这句话在opencv2.1中不适用。