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OpenCV基于背景减除如何实现行人计数

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OpenCV基于背景减除如何实现行人计数

OpenCV基于背景减除如何实现行人计数,针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

    前言

    下面将使用OpenCV C++ 对视频中的人流量进行统计。

    一、图像预处理

    OpenCV基于背景减除如何实现行人计数

    原图如图所示。本案例的需求是想要统计画面中的人流量。画面中走动的行人可以看作是前景,那么我们就需要将前景、背景分割出来。我们可以使用OpenCV提供的BackgroundSubtractorMOG2 高斯混合模型,将行人从画面中分割出来,然后提取轮廓就可以统计人流量了。

    Ptr<BackgroundSubtractorMOG2>MOG = createBackgroundSubtractorMOG2();MOG->apply(frame, mask);

    OpenCV基于背景减除如何实现行人计数

    使用上面两行代码就可以创建高斯混合背景提取器。传入原图,返回背景减除结果。如上图所示。接下来只需对上图进行一些简单操作,再提取轮廓就可以进行人流统计了。

    threshold(mask, mask, 200, 255, THRESH_BINARY );morphologyEx(mask, mask, MORPH_OPEN, kernel);dilate(mask, mask, kernel1);

    进行二值化、形态学等操作可以将行人作为一个独立个体分割出来。效果如图。

    OpenCV基于背景减除如何实现行人计数

    二、对象计数

    1.轮廓提取

    将上面的二值图像进行轮廓检测,然后统计有效轮廓就可以完成对象计数了。

        vector<vector<Point>>contours;    vector<vector<Point>>EffectiveContours;        findContours(mask, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);    for (int i = 0; i < contours.size(); i++)    {                    double area = contourArea(contours[i]);            if (area > 300)        {                    EffectiveContours.push_back(contours[i]);        }            }

    2.效果显示

    char text[10];for (int i = 0; i < EffectiveContours.size(); i++){RotatedRect rect = minAreaRect(EffectiveContours[i]);Rect box = rect.boundingRect();rectangle(frame, Rect(box.x, box.y, box.width, box.height), Scalar(0, 255, 0), 2);sprintf_s(text, "%s%d", "Current:", EffectiveContours.size());putText(frame, text, Point(10, 30), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, Scalar(0, 255, 0), 2);}

    OpenCV基于背景减除如何实现行人计数

    最终效果如图所示。

    三、源码

    #include<iostream>#include<opencv2/opencv.hpp>using namespace std;using namespace cv;int main(){VideoCapture capture;capture.open("1.avi");if (!capture.isOpened()){cout << "Can not open video source!" << endl;system("pause");return -1;}Ptr<BackgroundSubtractorMOG2>MOG = createBackgroundSubtractorMOG2();Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 5));Mat kernel1 = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(7, 3));Mat frame, mask;while (capture.read(frame)){MOG->apply(frame, mask);threshold(mask, mask, 200, 255, THRESH_BINARY );morphologyEx(mask, mask, MORPH_OPEN, kernel);dilate(mask, mask, kernel1);vector<vector<Point>>contours;vector<vector<Point>>EffectiveContours;findContours(mask, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);for (int i = 0; i < contours.size(); i++){double area = contourArea(contours[i]);if (area > 300){EffectiveContours.push_back(contours[i]);}}char text[10];for (int i = 0; i < EffectiveContours.size(); i++){RotatedRect rect = minAreaRect(EffectiveContours[i]);Rect box = rect.boundingRect();rectangle(frame, Rect(box.x, box.y, box.width, box.height), Scalar(0, 255, 0), 2);sprintf_s(text, "%s%d", "Current:", EffectiveContours.size());putText(frame, text, Point(10, 30), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, Scalar(0, 255, 0), 2);}imshow("frame", frame);imshow("mask", mask);char key = waitKey(10);if (key == 27){break;}}destroyAllWindows();capture.release();system("pause");return 0;}

    关于OpenCV基于背景减除如何实现行人计数问题的解答就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,如果你还有很多疑惑没有解开,可以关注编程网行业资讯频道了解更多相关知识。

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