视频背景建模与图像处理技术的结合应用

建模与图像处理技术的结合应用"/>

视频背景建模与图像处理技术的结合应用

目录

一、为什么要对视频背景建模进行图像处理？

二、实际案例应用展示

1、读取视频并对视频进行形态学处理

2、提取运动对象轮廓

3、前景提取和轮廓检测

4、完整代码及结果展示

三、总结

一、为什么要对视频背景建模进行图像处理？

背景建模是计算机视觉领域中的一项重要技术，它可以将图像中的前景物体与背景分离，从而实现对前景物体的跟踪、识别等操作。通过对一段时间内的图像序列进行分析，提取出图像中的背景信息，并将其建模成一个背景模型，可以为后续的目标检测、跟踪、分割等任务提供基础。例如，在实际应用中我们可以通过背景建模图像处理，对人物进行分割，从而达到筛选人和物的目标，可以应用在人数统计，人物追踪等方面。

二、实际案例应用展示

下面通过实际的视频进行演示

1、读取视频并对视频进行形态学处理

cap = cv2.VideoCapture('test.avi')# getStructuringElement(shape, ksize, anchor=None)得到一个卷积核。主要用于后续的腐蚀、膨胀、开、闭等运算。
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS,(3,3))
#创建混合高斯模型，用于背景建模
fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()

相关参数解释：

• cv2.VideoCapture:OpenCV中用于捕获或读取视频的类。
• cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS,(16,16)):创建一个形态学核，这个核是一个5x5的十字形结构元素。形态学操作常常用于图像处理中以消除噪声、分割图像或测量图像中的形状。在这里，cv2.MORPH_CROSS定义了结构元素的形状为十字形，而(16,16)定义了十字形的大小。
• cv2.createBackgroundSubtractorMOG2():创建了一个背景减除器。背景减除是从视频或图像序列中提取前景对象（移动物体）的一种方法。使用高斯混合模型来模拟背景，对前景对象进行检测。

混合高斯模型（MOG2）假设每个像素点的值服从一个高斯分布，通过计算每个像素点的高斯分布参数来区分前景物体和背景。这种方法可以适应背景的变化，但是需要训练过程。

2、提取运动对象轮廓

while(True):ret, frame = cap.read() #ret:True表示正常读取到图像，frame：从视频中获取当前一帧图片cv2.imshow('frame',frame)fgmask = fgbg.apply(frame) #视频处理cv2.imshow('fgmask', fgmask)fgmask_new = cv2.morphologyEx(fgmask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)#开运算去噪点,先腐蚀后膨胀。#寻找视频中的轮廓_,contours,h = cv2.findContours(fgmask_new, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

在这里，对视频帧进行处理和分析，其中使用到了背景减除器进行前景物体的提取，并对提取出来的前景物体进行了形态学开运算处理，最后通过findContours函数找到物体的轮廓。

相关参数详细解释：

• fgbg.apply(frame):使用背景减除器fgbg对帧frame进行处理，以提取前景对象。
• cv2.morphologyEx(f1,cv2.MORPH_OPEN,kernel):使用形态学开运算对提取的前景对象进行处理，以消除小的对象和噪声。
• _,contours,h = cv2.findContours(f1_new,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE):查找提取的前景对象中的轮廓。contours是一个列表，其中包含每个轮廓的点。

3、前景提取和轮廓检测

    for c in contours:#计算各轮廓的周长perimeter = cv2.arcLength(c,True)if perimeter > 188:#找到一个直矩形（不会旋转）x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)#画出这个矩形fgmask_new_rect = cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)cv2.imshow('fgmask_new_rect', fgmask_new_rect)k = cv2.waitKey(100) & 0xffif k == 27:break

相关参数解释：

• cv2.arcLength(c,True):计算轮廓c的长度。cv2.arcLength函数计算的是轮廓的欧氏长度，即轮廓上所有点的直线距离。True参数表示计算的是凸包的长度。
• x,y,w,h = cv2.boundingRect(c):获取轮廓c的边界框。cv2.boundingRect函数返回一个矩形的左上角坐标(x,y)以及矩形的宽度(w)和高度(h)。
• f1_new_reck = cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2):在原始帧frame上绘制一个矩形，这个矩形与轮廓c的边界框相对应。矩形的颜色是绿色（RGB值为(0,255,0)），并且线宽为2。
• k = cv2.waitKey(100) & 0xff:等待一段时间（100毫秒），并捕获用户按下的键。cv2.waitKey函数返回一个整数，表示用户按下的键的ASCII码。& 0xff是将返回的整数转换为无符号整数。
• if k == 27:检查用户是否按下了'Esc'键（ASCII码为27）。如果用户按下了'Esc'键，则执行下面的代码块。即执行break，程序退出循环。

总之，对于每个轮廓，如果其长度大于300，就在原始帧上绘制该轮廓的边界框，并显示绘制了边界框的帧。如果用户按下'Esc'键，程序会立即退出。

4、完整代码及结果展示

import numpy as np
import cv2#经典的测试视频
cap = cv2.VideoCapture('test.avi')# getStructuringElement(shape, ksize, anchor=None)得到一个卷积核。主要用于后续的腐蚀、膨胀、开、闭等运算。
# 参数：shape:设定卷积核的形状，可选如下三个参数：
#           ①：MORPH_RECT(矩形卷积核)
#           ②：MORPH_CROSS(十字形卷积核)
#           ③：MORPH_ELLIPSE(椭圆形卷积核)
#      ksize:设定卷积核的大小、
#      anchor:表示描点的位置，一般 c = 1，表示描点位于中心
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS,(3,3))#创建混合高斯模型，用于背景建模
fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()while(True):ret, frame = cap.read() #ret:True表示正常读取到图像，frame：从视频中获取当前一帧图片cv2.imshow('frame',frame)fgmask = fgbg.apply(frame) #视频处理cv2.imshow('fgmask', fgmask)fgmask_new = cv2.morphologyEx(fgmask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)#开运算去噪点,先腐蚀后膨胀。#寻找视频中的轮廓_,contours,h = cv2.findContours(fgmask_new, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)for c in contours:#计算各轮廓的周长perimeter = cv2.arcLength(c,True)if perimeter > 188:#找到一个直矩形（不会旋转）x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)#画出这个矩形fgmask_new_rect = cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)cv2.imshow('fgmask_new_rect', fgmask_new_rect)k = cv2.waitKey(100) & 0xffif k == 27:break

人物背景提取：

原图及人物提取对比图：

注：由于此处使用的文件为视频文件，故具体效果不一定相同，效果根据所使用的视频文件而定。上述案例视频文件如有需要可在下列提取 提取码: we46

三、总结

在计算机视觉领域中，视频背景建模和图像处理技术是两个非常重要的研究方向。将它们结合应用可以为许多实际应用场景提供强大的支持。不同的应用场景具有不同的特点和要求，需要选择合适的背景建模方法和图像处理算法，以确保系统的适应性。而且数据的质量和完整性对系统的性能和准确性具有重要影响。因此，需要选择高质量的数据源和合适的预处理方法，以提高系统的性能和准确性。