Java OpenCV图像处理之背景消除

目录

• 实现步骤
• 主要代码
• 效果图

实现步骤

1.获取视频

2.设置形态学结构

3.创建Video.createBackgroundSubtractorMOG2()

4.提取模型 BS

5.进行形态学变换

6.展示结果

主要代码

package com.xu.opencv;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Objects;
import java.util.Optional;
import java.util.stream.Collectors;

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfPoint;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Rect;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.highgui.HighGui;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import org.opencv.video.BackgroundSubtractorMOG2;
import org.opencv.video.Video;
import org.opencv.videoio.VideoCapture;

/**
 * @Title: BSM.java
 * @Package com.xu.opencv
 * @Description: OpenCV-4.1.0 背景消除
 * @author: hyacinth
 * @date: 2019年7月19日 下午22:10:14
 * @version: V-1.0
 * @Copyright: 2019 hyacinth
 */
public class BSM {

    static {
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
    }

    public static void main(String[] args) {
        BSM_MOG2();
    }

    /**
     * OpenCV-4.1.0 视频分析和对象跟踪 背景消除 GMM
     *
     * @return: void
     * @date: 2019年7月19日 下午22:10:14
     */
    public static void BSM_MOG2() {
        // 1 创建 VideoCapture 对象
        VideoCapture capture = new VideoCapture(0);
        // 2 使用 VideoCapture 对象读取本地视频
        capture.open("D:\\BaiduNetdiskDownload\\video_003.avi");
        // 3 获取视频处理时的键盘输入 我这里是为了在 视频处理时如果按 Esc 退出视频对象跟踪
        int index = 0;
        // 4 使用 Mat video 保存视频中的图像帧 针对每一帧 做处理
        Mat video = new Mat();
        // 5 获取形态学结构
        Mat kernel = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, new Size(3, 3), new Point(-1, -1));
        // 6 GMM
        BackgroundSubtractorMOG2 subtractor = Video.createBackgroundSubtractorMOG2();
        Mat fgmask = new Mat();
        while (capture.read(video)) {
            // 7  提取模型 BSM
            subtractor.apply(video, fgmask);
            // 8 形态学变换
            Imgproc.morphologyEx(fgmask, fgmask, Imgproc.MORPH_OPEN, kernel, new Point(-1, -1));
            // 9 效果展示
            Optional.ofNullable(process(fgmask)).orElse(new ArrayList<>())
                    .stream().filter(Objects::nonNull).forEach(rect -> {
                        Imgproc.rectangle(fgmask, new Point(rect.x, rect.y), new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height), new Scalar(255, 0, 0), 1, Imgproc.LINE_AA, 0);
                    });
            HighGui.imshow("GMM 背景消除", fgmask);
            index = HighGui.waitKey(100);
            if (index == 27) {
                capture.release();
                break;
            }
        }
    }

    /**
     * OpenCV-4.0.0
     * <table border="1" cellpadding="10">
     * <tr><td colspan="2" align="center">Imgproc.findContours() 函数 mode 和 method 参数解释</td></tr>
     * <tr><th align="center">Mode 输入参数</th><th align="center">参数解释</th></tr>
     * <tr><td align="left">RETR_EXTERNAL</td><td align="left">只检测最外围轮廓，包含在外围轮廓内的内围轮廓被忽略</td></tr>
     * <tr><td align="left">RETR_LIST</td><td align="left">检测所有的轮廓，包括内围、外围轮廓，但是检测到的轮廓不建立等级关系，彼此之间独立，没有等级关系，这就意味着这个检索模式下不存在父轮廓或内嵌轮廓，所以hierarchy向量内所有元素的第3、第4个分量都会被置为-1</td></tr>
     * <tr><td align="left">RETR_CCOMP</td><td align="left"> 检测所有的轮廓，但所有轮廓只建立两个等级关系，外围为顶层，若外围内的内围轮廓还包含了其他的轮廓信息，则内围内的所有轮廓均归属于顶层</td></tr>
     * <tr><td align="left">RETR_TREE</td><td align="left">检测所有轮廓，所有轮廓建立一个等级树结构。外层轮廓包含内层轮廓，内层轮廓还可以继续包含内嵌轮廓。</td></tr>
     * <tr><th align="center">Mthod 输入参数</th><th align="center">参数解释</th></tr>
     * <tr><td align="left">CHAIN_APPROX_NONE</td><td align="left">保存物体边界上所有连续的轮廓点到contours向量内</td></tr>
     * <tr><td align="left">CHAIN_APPROX_SIMPLE</td><td align="left">仅保存轮廓的拐点信息，把所有轮廓拐点处的点保存入contours向量内，拐点与拐点之间直线段上的信息点不予保留</td></tr>
     * <tr><td align="left">CHAIN_APPROX_TC89_L1</td><td align="left">使用teh-Chinl chain 近</td></tr>
     * <tr><td align="left">CHAIN_APPROX_TC89_KCOS </td><td align="left">使用teh-Chinl chain 近</td></tr>
     *
     * @param video Mat
     * @return: List<Rect>
     * @date 2019年7月19日 下午22:10:14
     */
    public static List<Rect> process(Mat video) {
        // 1 跟踪物体在图像中的位置
        List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<>();
        // 2 找出图像中物体的位置
        Imgproc.findContours(video, contours, new Mat(), Imgproc.RETR_EXTERNAL, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE, new Point(2, 2));
        return Optional.ofNullable(contours).orElse(new ArrayList<>())
                .stream().filter(Objects::nonNull)
                .map(item -> Imgproc.boundingRect(item)).collect(Collectors.toList());
    }

}

效果图

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