Java opencv 实现运动跟踪
时间: 2023-08-08 22:07:58 浏览: 89
运动跟踪是计算机视觉中的一个重要应用,OpenCV是一款常用的计算机视觉库,可以用Java语言进行开发。下面是Java OpenCV实现运动跟踪的基本步骤:
1. 导入OpenCV库和JavaCV库。
2. 读取视频或者摄像头捕获的实时图像。
3. 将连续的帧转换为灰度图像,并使用高斯滤波器进行模糊处理。
4. 计算当前帧和上一帧之间的差异图,并进行二值化处理。
5. 对二值化图像进行形态学操作,如腐蚀和膨胀,以去除噪声和填充空洞。
6. 使用轮廓检测算法找到二值图像中的轮廓,并筛选出符合条件的运动物体轮廓。
7. 绘制矩形框或者圆圈标记出运动物体的位置和大小。
下面是Java OpenCV实现运动跟踪的示例代码:
```java
import org.bytedeco.javacpp.opencv_core.*;
import org.bytedeco.javacpp.opencv_imgproc.*;
import org.bytedeco.javacpp.opencv_videoio.*;
import org.bytedeco.javacpp.opencv_highgui.*;
public class MotionDetection {
public static void main(String[] args) {
String filename = "test.mp4";
VideoCapture capture = new VideoCapture(filename);
Mat currentImage = new Mat();
Mat previousImage = new Mat();
Mat grayImage1 = new Mat();
Mat grayImage2 = new Mat();
Mat differenceImage = new Mat();
Mat thresholdImage = new Mat();
if (!capture.isOpened()) {
System.out.println("Error loading video!");
return;
}
while (true) {
capture.read(currentImage);
if (currentImage.empty()) {
System.out.println("End of video");
break;
}
cvtColor(currentImage, grayImage1, COLOR_BGR2GRAY);
GaussianBlur(grayImage1, grayImage1, new Size(21, 21), 0);
if (previousImage.empty()) {
previousImage = grayImage1.clone();
continue;
}
absdiff(previousImage, grayImage1, differenceImage);
threshold(differenceImage, thresholdImage, 25, 255, THRESH_BINARY);
Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, new Size(3, 3));
erode(thresholdImage, thresholdImage, kernel, new Point(-1, -1), 2);
dilate(thresholdImage, thresholdImage, kernel, new Point(-1, -1), 2);
MatVector contours = new MatVector();
findContours(thresholdImage, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {
double area = contourArea(contours.get(i));
if (area < 500) continue;
Rect rect = boundingRect(contours.get(i));
rectangle(currentImage, rect, new Scalar(0, 0, 255), 2);
}
imshow("Motion Detection", currentImage);
if (waitKey(25) == 27) break;
previousImage = grayImage1.clone();
}
}
}
```
在这个例子中,我们使用VideoCapture类读取视频文件,将连续的帧转换为灰度图像,并对相邻帧之间的差异图进行二值化处理和形态学操作,最后使用轮廓检测算法找到运动物体的轮廓并标记出来。