opencv质心以及轮廓的识别,视频的跟踪处理二值化

xiaoxiao2021-02-28  7

#include "stdafx.h"   #include <iostream>   #include <opencv2/core/core.hpp>   #include <opencv/cv.hpp>   #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>   #include <time.h>   #include <math.h>   #include <ctype.h>   #include <stdio.h>   #include <string.h>   #include<windows.h>   #include <mmsystem.h>      //跟踪参数   const double MHI_DURATION = 0.5;//最大跟踪时间   const double MAX_TIME_DELTA = 0.5;   const double MIN_TIME_DELTA = 0.05;   const int N = 3;   const int CONTOUR_MAX_AERA = 100;//矩形面积      IplImage **buf = 0;   int last = 0;   int flag;   IplImage *mhi = 0; // MHI: motion history image   CvConnectedComp *cur_comp, min_comp;   CvConnectedComp comp;   CvMemStorage *storage;   CvPoint pt[4];   // img – 输入视频帧   // dst – 检测结果         using namespace cv;    using namespace std;    Mat src;    Mat src_gray;    int thresh = 30;    int max_thresh = 255;          void update_mhi(IplImage* img, IplImage* dst, int diff_threshold)   {       double timestamp = clock() / 100.; //获取当前时间       CvSize size = cvSize(img->width, img->height);       int i, idx1, idx2;       IplImage* silh;       IplImage* pyr = cvCreateImage(cvSize((size.width & -2) / 2, (size.height & -2) / 2), 8, 1);       CvMemStorage *stor;       CvSeq *cont;       if (!mhi || mhi->width != size.width || mhi->height != size.height)       {           if (buf == 0)           {               buf = (IplImage**)malloc(N*sizeof(buf[0]));//动态内存分配               memset(buf, 0, N*sizeof(buf[0]));           }              for (i = 0; i < N; i++)           {               cvReleaseImage(&buf[i]);               buf[i] = cvCreateImage(size, IPL_DEPTH_8U, 1);               cvZero(buf[i]);           }           cvReleaseImage(&mhi);           mhi = cvCreateImage(size, IPL_DEPTH_32F, 1);           cvZero(mhi);       }       cvCvtColor(img, buf[last], CV_BGR2GRAY); //rgb->gray       idx1 = last;       idx2 = (last + 1) % N;       last = idx2;       // 做帧差       silh = buf[idx2];       cvAbsDiff(buf[idx1], buf[idx2], silh); //两帧差异       // 对差图像做二值化       cvThreshold(silh, silh, 30, 255, CV_THRESH_BINARY); //src(x,y)>threshold ,dst(x,y) = max_value; 否则,dst(x,y)=0;          cvUpdateMotionHistory(silh, mhi, timestamp, MHI_DURATION); //更新像素点的运动历史       cvCvtScale(mhi, dst, 255. / MHI_DURATION,           (MHI_DURATION - timestamp)*255. / MHI_DURATION);//timestamp是时间戳;MHI_DURATION,获得的是当前时间       cvCvtScale(mhi, dst, 255. / MHI_DURATION, 0);          // 中值滤波,消除小的噪声       cvSmooth(dst, dst, CV_MEDIAN, 3, 0, 0, 0);          // 向下采样,去掉噪声       cvPyrDown(dst, pyr, 7);       cvDilate(pyr, pyr, 0, 1); // 做膨胀操作,消除目标的不连续空洞       cvPyrUp(pyr, dst, 7);       //          vector<vector<Point> > contours;           vector<Vec4i> hierarchy;         Mat canny_output(dst);        // 找到所有轮廓       findContours( canny_output, contours, hierarchy, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0) );          //计算轮廓矩            vector<Moments> mu(contours.size() );            for( int i = 0; i < contours.size(); i++ )          {            mu[i] = moments( contours[i], false );        }          //计算轮廓的质心          vector<Point2f> mc( contours.size() );           for( int i = 0; i < contours.size(); i++ )          {            mc[i] = Point2d( mu[i].m10/mu[i].m00 , mu[i].m01/mu[i].m00 );        }          // 直接使用CONTOUR中的矩形来画轮廓       int order = 1;       Mat drawing = Mat::zeros( canny_output.size(), CV_8UC3 );              for( int i = 0; i< contours.size(); i++ )           {                  Scalar color = Scalar( 255, 0, 0);            double area = mu[i].m00;//面积           Rect ret1 = boundingRect(Mat(contours[i]));   //获取目标序列号放置位置           if(area > 50)           //剔除小面积轮廓           {               drawContours( drawing, contours, i, color, 2, 8, hierarchy, 0, Point() );                      circle( drawing, mc[i], 5, Scalar( 0, 0, 255), -1, 8, 0 );                             rectangle(drawing, boundingRect(contours.at(i)), cvScalar(0,255,0));                               char tam[100];                sprintf(tam, "(%0.0f,%0.0f)",mc[i].x,mc[i].y);                putText(drawing, tam, Point(mc[i].x, mc[i].y), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.4, cvScalar(255,0,255),1);                  char tam1[100];                sprintf(tam1, "%d",order++);                putText(drawing, tam1, Point(ret1.x+ret1.width, ret1.y+ret1.height), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.4, cvScalar(0,255,255),1);           }          }          namedWindow( "Contours", CV_WINDOW_AUTOSIZE );         imshow( "Contours", drawing );         moveWindow("Contours",0,0);            //waitKey(0);    }      int main(int argc, char** argv)   {       IplImage* motion = 0;       CvCapture* capture = 0; //视频获取结构               while (1){           //capture = cvCreateCameraCapture(0);//读摄像头视频           capture = cvCreateFileCapture("C:\\Users\\Lijunliang\\Desktop\\0.5X.avi");    //读本地视频文件           if (capture)           {               cvNamedWindow("Motion", 1);               for (;;)               {                   SYSTEMTIME sys;//获取当前系统时间                   GetLocalTime(&sys);                   char* t_y = new char[128];                   sprintf(t_y, ("%4.4d-%2.2d-%2.2d %2.2d:%2.2d:%2.2d"),                          sys.wYear, sys.wMonth, sys.wDay,                       sys.wHour, sys.wMinute, sys.wSecond);                      CvFont font;                   cvInitFont(&font, CV_FONT_HERSHEY_COMPLEX, 0.5, 0.5, 0, 2, 8);                   IplImage* image;                   if (!cvGrabFrame(capture)) //从摄像头或者视频文件中抓取帧                       break;                   image = cvRetrieveFrame(capture); //取回由函数cvGrabFrame抓取的图像,返回由函数cvGrabFrame 抓取的图像的指针                   if (image)                   {                       if (!motion)                       {                           motion = cvCreateImage(cvSize(image->width, image->height), 8, 1);                           cvZero(motion);                           motion->origin = image->origin; ///* 0 - 顶—左结构, 1 - 底—左结构 (Windows bitmaps 风格) */                       }                   }                   update_mhi(image, motion, 6);                   cvPutText(image, t_y, cvPoint(10, 25), &font, CV_RGB(255, 0, 0));                   //cvShowImage("Motion", image);                   if (cvWaitKey(10) >= 0)                       break;               }               cvReleaseCapture(&capture);               //cvDestroyWindow("Motion");           }       }       return 0;   }  主要理解Opencv运动跟踪,以及质点提取等方法探讨.

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