两张深度图片包括一张图片,一张背景图,片如何运用背景减除算法示例python
时间: 2023-06-11 10:10:01 浏览: 42
背景减除算法是一种常用的计算机视觉技术,用于从图像或视频中提取前景对象。它的基本思想是将输入图像分为前景和背景两部分,并从前景中提取感兴趣的对象。
在Python中,可以使用OpenCV库实现背景减除算法。具体步骤如下:
1. 读入两张深度图片,一张为前景图片,另一张为背景图片。
```python
import cv2
fg = cv2.imread('foreground.png')
bg = cv2.imread('background.png')
```
2. 将前景图片和背景图片转换为灰度图像。
```python
fg_gray = cv2.cvtColor(fg, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
bg_gray = cv2.cvtColor(bg, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
```
3. 计算前景图片与背景图片之间的差异。
```python
diff = cv2.absdiff(fg_gray, bg_gray)
```
4. 对差异图像进行阈值处理,将阈值以下的像素点视为背景,将阈值以上的像素点视为前景。
```python
thresh = cv2.threshold(diff, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
```
5. 对前景图像进行形态学操作,去除噪点和孤立的像素点。
```python
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3))
morphed = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
```
6. 将形态学操作后得到的前景图像与原始前景图像进行按位与操作,得到最终的前景对象。
```python
final = cv2.bitwise_and(fg, fg, mask=morphed)
```
完整代码如下:
```python
import cv2
fg = cv2.imread('foreground.png')
bg = cv2.imread('background.png')
fg_gray = cv2.cvtColor(fg, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
bg_gray = cv2.cvtColor(bg, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
diff = cv2.absdiff(fg_gray, bg_gray)
thresh = cv2.threshold(diff, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3))
morphed = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
final = cv2.bitwise_and(fg, fg, mask=morphed)
cv2.imshow('Foreground', fg)
cv2.imshow('Background', bg)
cv2.imshow('Final', final)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这样就可以得到前景对象,可以将其用于各种计算机视觉应用中,比如目标跟踪、人脸识别等。