OpenCV基於背景減除實現行人計數
前言
本文將使用OpenCV C++ 對視頻中的人流量進行統計。
一、圖像預處理
原圖如圖所示。本案例的需求是想要統計畫面中的人流量。畫面中走動的行人可以看作是前景,那麼我們就需要將前景、背景分割出來。我們可以使用OpenCV提供的BackgroundSubtractorMOG2 高斯混合模型,將行人從畫面中分割出來,然後提取輪廓就可以統計人流量瞭。
Ptr<BackgroundSubtractorMOG2>MOG = createBackgroundSubtractorMOG2(); MOG->apply(frame, mask);
使用上面兩行代碼就可以創建高斯混合背景提取器。傳入原圖,返回背景減除結果。如上圖所示。接下來隻需對上圖進行一些簡單操作,再提取輪廓就可以進行人流統計瞭。
threshold(mask, mask, 200, 255, THRESH_BINARY ); morphologyEx(mask, mask, MORPH_OPEN, kernel); dilate(mask, mask, kernel1);
進行二值化、形態學等操作可以將行人作為一個獨立個體分割出來。效果如圖。
二、對象計數
1.輪廓提取
將上面的二值圖像進行輪廓檢測,然後統計有效輪廓就可以完成對象計數瞭。
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.效果顯示
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); }
最終效果如圖所示。
三、源碼
#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; }
總結
本文使用OpenCV C++ 基於背景減除進行人流計數,關鍵步驟有以下幾點。
1、使用BackgroundSubtractorMOG2 將前景從背景中分割出來。
2、將分割出來的前景進行輪廓提取,從而統計出人流量。
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