OpenCV4 实现背景分离的详细步骤(背景减法模型)
目录
- 定义:
- 背景建模包括两个主要步骤:
- OpenCV中三个背景分离的重要函数
- BackgroundSubtractorMOG()
- BackgroundSubtractorMOG2
- BackgroundSubtractorGMG
- BackgroundSubtractorKNN
- C++实现:
- python实现:
- 利用图像减法函数实现(python版本):
定义:
背景分离,又称背景减法模型。
背景分离(BS)是一种通过使用静态相机来生成前景掩码(即包含属于场景中的移动对象像素的二进制图像)的常用技术。
顾名思义,BS计算前景掩码,在当前帧与背景模型之间执行减法运算,其中包含场景的静态部分,或者更一般而言,考虑到所观察场景的特征,可以将其视为背景的所有内容。
背景建模包括两个主要步骤:
1. 背景初始化;
2. 背景更新。
初步,计算背景的初始模型,而在第二步中,更新模型以适应场景中可能的变化。
OpenCV中三个背景分离的重要函数
BackgroundSubtractorMOG()
这是一个以混合高斯模型为基础的前景/背景分割算法。
它使用 K(K=3 或 5)个高斯分布混合对背景像素进行建模。使用这些颜色(在整个视频中)存在时间的长短作为混合的权重。背景的颜色一般持续的时间最长,而且更加静止。
在 x,y平面上一个像素就是一个像素,没有分布,但是背景建模是基于时间序列的,因此每一个像素点所在的位置在整个时间序列中就会有很多值,从而构成一个分布
使用函数时先用函数:CV2.createBackgroundSubtractorMOG() 创建一个背景对象。这个函数有些可选参数,比如要进行建模场景的时间长度,高斯混合成分的数量,阈值等。将他们全部设置为默认值。然后在整个视频中我们是需要使用backgroundsubtractor.apply() 就可得到前景的掩模了,移动的物体会被标记为白色,背景会被标记为黑色的,前景的掩模就是白色的了。
不过目前这个方法已经被弃用了,OpenCV中也没有了相关函数的API。
BackgroundSubtractorMOG2
这个也是以高斯混合模型为基础的背景/前景分割算法。这个算法的一个特点是它为每 一个像素选择一个合适数目的高斯分布。(上一个方法中我们使用是 K 高斯分布),这样就会对由于亮度等发生变化引起的场景变化产生更好的适应。
和前面一样我们需要创建一个背景对象。但在这里我们我们可以选择是否检测阴影。如果 detectShadows = True(默认值),它就会检测并将影子标记出来,但是这样做会降低处理速度。影子会被标记为灰色。
BackgroundSubtractorMOG2算法的两个改进点:
- -阴影检测
- -速度快了一倍
BackgroundSubtractorGMG
此算法结合了静态背景图像估计和每个像素的贝叶斯分割。它使用前面很少的图像(默认为前 120 帧)进行背景建模。使用了概率前景估计算法(使用贝叶斯估计鉴定前景)。这是一种自适应的估计,新观察到的 对象比旧的对象具有更高的权重,从而对光照变化产生适应。一些形态学操作 如开运算闭运算等被用来除去不需要的噪音,在前几帧图像中你会得到一个黑色窗口,对结果进行形态学开运算对与去除噪声很有帮助。
不过同样的,这个方法目前也是不再用了。
BackgroundSubtractorKNN
KNN作为大名鼎鼎的机器学习算法,其用在背景分离应用中也是得心应手,但是在此不对KNN作过多的解释。
C++实现:
#include "opencv2/imgcodecs.hpp" #include "opencv2/imgproc.hpp" #include "opencv2/videoio.hpp" #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/video.hpp> #include <iostream> #include <sstream> using namespace cv; using namespace std; const int HISTORY_NUM = 7;// 14;// 历史信息帧数 const int nKNN = 3;// KNN聚类后判断为背景的阈值 const float defaultDist2Threshold = 20.0f;// 灰度聚类阈值 struct PixelHistory { unsigned char* gray;// 历史灰度值 unsigned char* IsBG;// 对应灰度值的前景/背景判断,1代表判断为背景,0代表判断为前景 }; int main() { PixelHistory* framePixelHistory = NULL;// 记录一帧图像中每个像素点的历史信息 cv::Mat frame, FGMask, FGMask_KNN; int keyboard = 0; int rows, cols; rows = cols = 0; bool InitFlag = false; int frameCnt = 0; int gray = 0; VideoCapture capture("768X576.avi"); Ptr<BackgroundSubtractorKNN> pBackgroundKnn = createBackgroundSubtractorKNN(); pBackgroundKnn->setHistory(200); pBackgroundKnn->setDist2Threshold(600); pBackgroundKnn->setShadowThreshold(0.5); while ((char)keyboard != 'q' && (char)keyboard != 27) { // 读取当前帧 if (!capture.read(frame)) exit(EXIT_FAILURE); cvtColor(frame, frame, COLOR_BGR2GRAY); if (!InitFlag) { // 初始化一些变量 rows = frame.rows; cols = frame.cols; FGMask.create(rows, cols, CV_8UC1);// 输出图像初始化 // framePixelHistory分配空间 framePixelHistory = (PixelHistory*)malloc(rows * cols * sizeof(PixelHistory)); for (int i = 0; i < rows * cols; i++) { framePixelHistory[i].gray = (unsigned char*)malloc(HISTORY_NUM * sizeof(unsigned char)); framePixelHistory[i].IsBG = (unsigned char*)malloc(HISTORY_NUM * sizeof(unsigned char)); memset(framePixelHistory[i].gray, 0, HISTORY_NUM * sizeof(unsigned char)); memset(framePixelHistory[i].IsBG, 0, HISTORY_NUM * sizeof(unsigned char)); } InitFlag = true; } if (InitFlag) { FGMask.setTo(Scalar(255)); for (int i = 0; i < rows; i++) { for (int j = 0; j < cols; j++) { gray = frame.at<unsigned char>(i, j); int fit = 0; int fit_bg = 0; // 比较确定前景/背景 for (int n = 0; n < HISTORY_NUM; n++) { if (fabs(gray - framePixelHistory[i * cols + j].gray[n]) < defaultDist2Threshold)// 灰度差别是否位于设定阈值内 { fit++; if (framePixelHistory[i * cols + j].IsBG[n])// 历史信息对应点之前被判断为背景 { fit_bg++; } } } if (fit_bg >= nKNN)// 当前点判断为背景 { FGMask.at<unsigned char>(i, j) = 0; } // 更新历史值 int index = frameCnt % HISTORY_NUM; framePixelHistory[i * cols + j].gray[index] = gray; framePixelHistory[i * cols + j].IsBG[index] = fit >= nKNN ? 1 : 0;// 当前点作为背景点存入历史信息 } } } pBackgroundKnn->apply(frame, FGMask_KNN); imshow("Frame", frame); imshow("FGMask", FGMask); imshow("FGMask_KNN", FGMask_KNN); keyboard = waitKey(30); frameCnt++; } capture.release(); return 0; }
python实现:
import cv2 cap=cv2.VideoCapture('./768x576.avi') fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorKNN() while (1): ret, frame = cap.read() fgmask = fgbg.apply(frame) cv2.imshow('frame', fgmask) k = cv2.waitKey(100) & 0xff if k == 27: break cap.release() cv2.destroyAllWindows()
利用图像减法函数实现(python版本):
import cv2 import time """ 背景减法 """ cap = cv2.VideoCapture("./768x576.avi") _, first_frame = cap.read() first_gray = cv2.cvtColor(first_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) first_gray = cv2.GaussianBlur(first_gray, (5, 5), 0) cv2.imshow("First frame", first_frame) cv2.imwrite('first_frame.jpg', first_frame) count_frame = 0 start = time.time() while True: count_frame += 1 _, frame = cap.read() gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray_frame = cv2.GaussianBlur(gray_frame, (5, 5), 0) difference = cv2.absdiff(first_gray, gray_frame) _, difference = cv2.threshold(difference, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY) cv2.imshow("Frame", frame) cv2.imshow("difference", difference) key = cv2.waitKey(30) if key == 27: break end = time.time() print("time %.2f s" % (end-start)) print(count_frame) cap.release() cv2.destroyAllWindows()
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