cv2. MORPH_ELLIPSE,

时间: 2024-04-10 13:25:28 浏览: 123
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Mootools 1.2教程 Fx.Morph、Fx选项和Fx事件

`cv2.MORPH_ELLIPSE` 是 OpenCV(计算机视觉库)中一个用于形状变换的 MORPH_GRADIENT 类型扩展,用于执行椭圆变换。 MORPH_ELLIPSE 是一种基于轮廓的形状变换,它可以将图像中的轮廓从一种形状转换为椭圆形状。该变换通过对轮廓的点进行平滑和扩展来实现。椭圆变换是一种常见的形状变换,可用于对图像中的形状进行变形和编辑。 使用 cv2.MORPH_ELLIPSE,您可以使用形态学腐蚀和膨胀操作来执行椭圆变换。该变换首先使用腐蚀操作去除轮廓中的小噪声和小的分支,然后使用膨胀操作将轮廓向外扩展,以形成一个椭圆形状。 以下是使用 cv2.MORPH_ELLIPSE 进行椭圆变换的基本步骤: 1. 导入 cv2 库并加载输入图像。 2. 检测图像中的轮廓。 3. 将轮廓转换为线条模式(line drawing)。 4. 使用 cv2.MORPH_ELLIPSE 进行椭圆变换。 5. 可选地,使用腐蚀和膨胀操作进一步优化结果。 6. 可选地,使用阈值进行二值化处理,以便更好地显示结果。 7. 可选地,使用绘制函数将结果绘制在图像上。 下面是一个简单的示例代码,演示如何使用 cv2.MORPH_ELLIPSE 进行椭圆变换: ```python import cv2 import numpy as np # 加载图像 image = cv2.imread('input_image.jpg') # 检测轮廓 contours, _ = cv2.findContours(image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 将轮廓转换为线条模式 lines = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) lines = cv2.polylines(lines, contours, False, (0, 255, 0), 2) lines = np.hstack((lines, lines)) lines = np.uint8(cv2.cvtColor(lines, cv2.COLOR_GRAY2BGR)) # 使用 cv2.MORPH_ELLIPSE 进行椭圆变换 morph = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5)) ellipse = cv2.morphologyEx(lines, cv2.MORPH_ELLIPSE, morph) ellipse = np.uint8(cv2.cvtColor(ellipse, cv2.COLOR_BGR2GRAY)) ellipse = cv2.threshold(ellipse, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 可选地,绘制结果图像 cv2.imshow('Ellipse Morphology', ellipse) cv2.waitKey(0) ``` 请注意,这只是一个简单的示例代码,实际应用中可能需要进行更多的处理和优化。您还可以根据需要调整椭圆的大小、形状、平滑度和阈值等参数来获得更好的结果。
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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

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

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