Java OpenCV利用KNN算法实现图像背景移除

目录

• 实现步骤
• 示例代码
• 结果图

实现步骤

1 获取视频

2 设置形态学结构

3 创建 Video.createBackgroundSubtractorKNN()

4 提取模型 BS

5 进行形态学变换

6 膨胀

7 二值化

8 展示结果

示例代码

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.Size;
import org.opencv.highgui.HighGui;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import org.opencv.video.BackgroundSubtractorKNN;
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_KNN();
    }

    /**
     * OpenCV-4.1.0 视频分析和对象跟踪 背景消除 KNN
     *
     * @return: void
     * @date: 2019年7月19日 下午22:10:14
     */
    public static void BSM_KNN() {
        // 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");
        // 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();
        // 3 设置结构元素
        Mat kernel1 = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, new Size(1, 1), new Point(-1, -1));
        Mat kernel2 = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, new Size(3, 3), new Point(-1, -1));
        // 4 KNN 背景消除
        BackgroundSubtractorKNN knn = Video.createBackgroundSubtractorKNN();
        Mat bitmask = new Mat();
        while (capture.read(video)) {
            // 5 提取模型 BSM
            knn.apply(video, bitmask, -1);
            // 6 形态学变换（闭操作）
            Imgproc.morphologyEx(bitmask, bitmask, Imgproc.MORPH_CLOSE, kernel1, new Point(-1, -1));
            // 7 膨胀
            Imgproc.dilate(bitmask, bitmask, kernel2, new Point(-1, -1), 1);
            // 8 二值化
            Imgproc.threshold(bitmask, bitmask, 20, 255, Imgproc.THRESH_BINARY | Imgproc.THRESH_TRIANGLE);
            // 9 将原图中的背景设置为 Scalar(255, 255, 255)
            for (int i = 0, r = bitmask.rows(); i < r; i++) {
                for (int j = 0, c = bitmask.cols(); j < c; j++) {
                    if (bitmask.get(i, j)[0] <= 150) {
                        video.put(i, j, 255, 255, 255);
                    }
                }
            }
            // 10 显示
            HighGui.imshow("KNN 背景移除", video);
            int index = HighGui.waitKey(100);
            if (index == 27) {
                capture.release();
                break;
            }
        }
    }

}

结果图

到此这篇关于Java OpenCV利用KNN算法实现图像背景移除的文章就介绍到这了,更多相关OpenCV图像背景移除内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！