背景减法——OpenCV

介绍

背景减法是一种计算机视觉的技术，用于从视频中提取运动对象。它是通过将初始背景视为一个静态场景并与当前帧进行比较来实现的。

OpenCV是一种流行的开源计算机视觉库，其中包含了实现背景减法的丰富工具。

在本文中，我们将介绍如何使用OpenCV实现背景减法。

实现

第一步：导入库

在使用OpenCV实现背景减法前，你需要先导入相关的库，包括OpenCV库和Numpy库。

import cv2
import numpy as np

第二步：加载视频

在OpenCV中，可以使用VideoCapture()函数从文件或摄像头中捕捉视频。通过传递文件名来从文件中加载视频，如果要从摄像头中捕捉视频，只需传递摄像头索引即可。

cap = cv2.VideoCapture('example.mp4')  # 从文件中捕获视频
# cap = cv2.VideoCapture(0)  # 从摄像头中捕获视频

第三步：创建背景模型

创建背景模型是实现背景减法的关键部分。在这里，我们将使用OpenCV提供的createBackgroundSubtractorMOG2()函数创建一个高斯混合模型（GMM）背景减法器对象。

fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()

第四步：处理每一帧

接下来，我们需要从视频中逐帧提取并处理图像。我们使用while循环获取每一帧并将其传递给背景减法器处理。在这里，我们还将调整每个像素的亮度级别，并使用形态学操作进行后处理。

while True:
    ret, frame = cap.read()

    if not ret:
        break

    # 调整每个像素的亮度级别
    frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    frame = cv2.GaussianBlur(frame, (11, 11), 0)

    # 背景减法器处理每一帧
    fgmask = fgbg.apply(frame)

    # 进行形态学操作后处理
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3))
    fgmask = cv2.morphologyEx(fgmask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
    fgmask = cv2.morphologyEx(fgmask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

    cv2.imshow('Frame', fgmask)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

第五步：释放资源

在完成视频处理后，您需要释放资源并关闭所有窗口。

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

总结

在本文中，我们介绍了如何使用OpenCV实现背景减法，并展示了如何将其应用于视频中提取运动对象的示例。OpenCV的背景减法功能十分强大且易于使用，十分适用于需要实现视频分析方案的应用场景中。