cv2.createbackgroundsubtractormog2

时间: 2023-05-31 17:18:08 浏览: 111
### 回答1: cv2.createBackgroundSubtractorMOG2 是 OpenCV 中的一种背景建模算法,可以用于提取视频中的前景对象。 该函数可以创建一个 BackgroundSubtractorMOG2 类对象,可以使用该对象的 apply 方法对输入的帧进行前景提取。该算法基于高斯混合模型 (GMM) 来估计每个像素点的背景模型,然后使用当前帧减去背景模型来得到前景掩码。 以下是该函数的语法: ``` cv2.createBackgroundSubtractorMOG2(history, varThreshold, detectShadows) ``` 其中参数含义如下: - history: 用于建模的历史帧数,默认为 500。 - varThreshold: GMM 模型中方差的阈值,默认为 16。 - detectShadows: 是否检测阴影,默认为 True。如果检测阴影,则前景掩码中的阴影区域将被标记为灰色,否则为白色。 例如,下面的代码创建一个 BackgroundSubtractorMOG2 对象并使用它提取视频中的前景: ```python import cv2 cap = cv2.VideoCapture('test.mp4') fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2() while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break fgmask = fgbg.apply(frame) cv2.imshow('frame', frame) cv2.imshow('fgmask', fgmask) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 在上面的代码中,我们首先读取视频的每一帧,然后使用 BackgroundSubtractorMOG2 对象对当前帧进行前景提取,最后显示原始帧和前景掩码。按下 'q' 键退出程序。 ### 回答2: cv2.createBackgroundSubtractorMOG2函数是OpenCV中的一个函数,可以用于背景消去,即在给定视频序列的情况下,将背景和前景分离并提取前景部分。 该函数的语法如下: cv2.createBackgroundSubtractorMOG2(history, varThreshold, detectShadows) 其中,history表示用于背景模型更新的帧的数量;varThreshold表示背景差分像素值阈值;detectShadows表示是否检测阴影。 背景模型的更新是指根据历史帧中的像素值,通过算法对每个像素的背景进行建模,并在后续的帧中更新。这个参数指定了背景模型更新所需的历史帧数。 varThreshold参数表示与时间相关的阈值,用于区分背景和前景,并创建背景模型。与时间相关的值意味着该参数在时间上是可变的。如果像素值在该参数的范围内,则被认为是背景中的相同像素;如果像素值超出该范围,则被视为前景。 detectShadows参数表示是否检测阴影。阴影是前景和背景之间的转换,通常被视为前景。当检测阴影时,阴影部分将被标为灰色;否则,它们将与前景部分分开。 在使用cv2.createBackgroundSubtractorMOG2函数时,首先需要通过cv2.VideoCapture函数读取视频文件,并逐帧调用函数来进行前景和背景的分离处理。最终,可以使用cv2.imshow函数将处理后的图像显示出来。 总之,cv2.createBackgroundSubtractorMOG2函数提供了一种直接的方法来提取视频序列中的前景部分,其中可以通过合适的参数进行调整,以满足不同任务的需求。 ### 回答3: cv2.createbackgroundsubtractormog2 是OpenCV中的一种背景建模算法,用于提取视频序列中的前景对象。这个算法是基于高斯混合模型背景建模方法实现的,它将每个像素的背景模型表示为一个高斯混合模型,可以自适应地对背景建模,适应各种背景变化。 这个函数的参数可以通过创建一个 BackgroundSubtractorMOG2 对象来设置。其中,history 参数表示历史帧数,detectShadows 参数表示是否检测阴影,varThreshold 参数表示高斯模型的方差阈值,用于控制混合模型中组件的数量。如果一个像素在某个时刻的强度与其对应的背景模型的差值大于 varThreshold 的平方根,则认为该像素是前景。其他的参数还包括学习率、像素强度变化等。 cv2.createbackgroundsubtractormog2 函数返回的是一个 BackgroundSubtractorMOG2 对象,可以通过这个对象调用 apply 方法来提取视频序列中的前景对象。这个函数接受一个帧图像作为输入,然后对这个帧图像进行背景建模,并返回一个二值图像,其中像素为1表示前景,像素为0表示背景。 这个函数的优点是能够自适应地对背景建模,适应各种背景变化,同时能够有效地排除阴影,提取出真正的前景对象。缺点则是传统的高斯混合模型存在的缺陷都还存在,比如对光照变化、噪声等干扰比较敏感,同时需要根据具体的情况调整相关的参数。

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import cv2 # 创建混合高斯模型 fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2(history=500, varThreshold=50, detectShadows=False) # 打开视频文件 cap = cv2.VideoCapture('t1.mp4') # 获取视频帧率、宽度和高度 fps = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)) width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) # 创建前景视频对象 fg_out = cv2.VideoWriter('foreground_video.avi', cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID'), fps, (width, height)) # 循环遍历视频帧 while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break # 高斯模型背景减除法 fgmask = fgbg.apply(frame) # 缩放比例 scale_percent = 50 # 计算缩放后的新尺寸 width = int(frame.shape[1] * scale_percent / 100) height = int(frame.shape[0] * scale_percent / 100) dim = (width, height) # 缩放图像 frame = cv2.resize(frame, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA) fgmask = cv2.resize(fgmask, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA) # 形态学开运算去除噪点 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3)) opening = cv2.morphologyEx(fgmask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 寻找轮廓并计算周长 contours, hierarchy = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for cnt in contours: perimeter = cv2.arcLength(cnt, True) if perimeter > 500: # 画出矩形框 x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt) cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) cv2.imshow('frame', frame) cv2.imshow('fgmask', fgmask) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放对象 cap.release() fg_out.release() cv2.destroyAllWindows()改这个程序,消除视频抖动的影响,不要用光流补偿

import cv2 import numpy as np # 创建混合高斯模型 fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2(history=500, varThreshold=50, detectShadows=False) # 打开视频文件 cap = cv2.VideoCapture('t1.mp4') # 获取视频帧率、宽度和高度 fps = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)) width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) # 创建前景视频对象 fg_out = cv2.VideoWriter('foreground_video.avi', cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID'), fps, (width, height)) # 初始化上一帧 prev_frame = None # 循环遍历视频帧 while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break # 高斯模型背景减除法 fgmask = fgbg.apply(frame) # 缩放比例 scale_percent = 50 # 计算缩放后的新尺寸 width = int(frame.shape[1] * scale_percent / 100) height = int(frame.shape[0] * scale_percent / 100) dim = (width, height) # 缩放图像 frame = cv2.resize(frame, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA) fgmask = cv2.resize(fgmask, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA) # 形态学开运算去除噪点 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3)) opening = cv2.morphologyEx(fgmask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 寻找轮廓并计算周长 contours, hierarchy = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for cnt in contours: perimeter = cv2.arcLength(cnt, True) if perimeter > 500: # 画出矩形框 x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt) cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 视频稳定 if prev_frame is not None: # 计算帧间差分 diff = cv2.absdiff(frame, prev_frame) # 计算运动向量 _, motion = cv2.optflow.calcOpticalFlowFarneback(prev_frame, frame, None, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0) # 平移每一帧 M = np.float32([[1, 0, motion[:,:,0].mean()], [0, 1, motion[:,:,1].mean()]]) frame = cv2.warpAffine(frame, M, (frame.shape[1], frame.shape[0])) diff = cv2.warpAffine(diff, M, (diff.shape[1], diff.shape[0])) # 显示帧间差分 cv2.imshow('diff', diff) # 更新上一帧 prev_frame = frame.copy() cv2.imshow('frame', frame) cv2.imshow('fgmask', fgmask) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放对象 cap.release() fg_out.release() cv2.destroyAllWindows()改为4.5.3版本的opencv能用的程序

请说一下import cv2 cap = cv2.VideoCapture('2.mp4') bgsubmog = cv2.bgsegm.createBackgroundSubtractorMOG() # 保存车辆中心点信息 cars = [] # 统计车的数量 car_n = 0 # 形态学kernel kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5)) while True:     ret, frame = cap.read()         if(ret == True):         # 灰度处理         cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)         # 高斯去噪         blur = cv2.GaussianBlur(frame, (3, 3), 5)         mask = bgsubmog.apply(blur)         # 腐蚀         erode = cv2.erode(mask, kernel)         # 膨胀         dilate = cv2.dilate(erode, kernel, 3)         # 闭操作         close = cv2.morphologyEx(dilate, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)         close = cv2.morphologyEx(close, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)                 contours, h = cv2.findContours(close, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE,)                 # 画一条线         cv2.line(frame, (0, 450), (1300, 450), (0, 255, 255), 3)         for (i, c) in enumerate(contours):             (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)                         # 过滤小的检测框             isshow = (w >= 55) and (h >= 55)             if(not isshow):                 continue                             # 保存中心点信息             cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0,0,255), 2)             centre_p = (x + int(w/2), y + int(h/2))             cars.append(centre_p)             cv2.circle(frame, (centre_p), 5, (0,0,255), -1)             for (x, y) in cars:                 if(593 < y < 607):                     car_n += 1                     cars.remove((x, y))                     cv2.putText(frame, "Cars Count:" + str(car_n), (20, 60), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, (0, 0, 255), 5)             cv2.imshow('2', frame)                 key = cv2.waitKey(1)     if(key == 27):                  # Esc退出         break cap.release() cv2.destroyAllWindows()每一段代码的意思

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