计算机视觉
图像处理

前景检测算法_3(帧差法2)

摘要

  本文通过opencv来实现一种前景检测算法——GMM,算法采用的思想来自论文[1][2][4]。在进行前景检 测前,先对背景进行训练,对图像中每个背景采用一个混合高斯模型进行模拟,每个背景的混合高斯的个数可以自适应。然后在测试阶段,对新来的像素进行GMM 匹配,如果该像素值能够匹配其中一个高斯,则认为是背景,否则认为是前景。由于整个过程GMM模型在不断更新学习中,所以对动态背景有一定的鲁棒性。最后 通过对一个有树枝摇摆的动态背景进行前景检测,取得了较好的效果。

关键字:GMM,opencv,前景检测

前言

  前景检测主要分为帧差法,平均背景法,光流法,前景建模法,背景非参数估计,背景建模法等。而本文要实现的方法属于背景建模法中的一种——GMM,也称混合高斯模型。

  混合高斯模型最早在计算机视觉中的应用是Stauffer et al.[1],作者将其用来做前景检测,主要是用于视频监控领域,这个系统和稳定且有自学能力,能在户外环境跑16个多月。KaewTraKulPong et al.[2]将GMM的训练过程做了改进,将训练过程分为2步进行,前L帧采用EM算法进行权值,均值,方差更新,后面的过程就采用[1]中的方法进行更 新,取得了更好的检测效果。Zivkovic et al.在[3]中对GMM理论做了全面的论述,使得GMM理论的使用不仅金限于计算机视觉领域。并且该作者在[4]将该理论进一步具体到背景减图的前景检 测中来,即加入了参数估计的先验知识,取得了很好的效果和稳定性。

  最近几年陆续有学者对GMM的背景见图中的应用做了更深一步的研究,其代表性贡献见论文[5][6]。

  实现过程

  本文中主要是根据[2][4]中提出的算法,采用其中的更新方差来根性模型中的3个参数,最后结合用opencv基本底层函数实现该算法。其主要过程如下:

  1. 首先将每个高斯的均值,方差,权值都设置为0,即初始化个模型矩阵参数。
  2. 采用视频中的T帧用来训练GMM模型。对每一个像素而言,建立其模型个数最大GMM_MAX_COMPONT个高斯的GMM模型。当第一个像素来,单独为其在程序中设置好其固定的初始均值,方差,并且权值设置为1。
  3. 非第一帧训练过程中,当后面来的像素值时,与前面已有的高斯的均值比较,如果该像素点的值与其模型均值差在3倍的方差内,则任务属于该高斯。此时用如下方程进行更新:

4. 当到达训练的帧数T后,进行不同像素点GMM个数自适应的选择。首先用权值除以方差对各个高斯进行从大到小排序,然后选取最前面B个高斯,使

这样就可以很好的消除训练过程中的噪声点。

5. 在测试阶段,对新来像素点的值与B个高斯中的每一个均值进行比较,如果其差值在2倍的方差之间的话,则认为是背景,否则认为是前景。并且只要其中有一个高斯分量满足该条件就认为是前景。前景赋值为255,背景赋值为0。这样就形成了一副前景二值图。

6. 由于前景二值图中含有很多噪声,所以采用了形态学的开操作将噪声缩减到0,紧接着用闭操作重建由于开操作丢失的边缘部分的信息。消除了不连通的小噪声点。

  上面是该算法实现的大概流程,但是当我们在具体编程时,还是有很多细节的地方需要注意,比如有些参数值的选择。在这里,经过试验将一些常用的参数值声明如下:

  1. 3个参数的值的更新方差中,取其中的学习率为0.005。也就是说T等于200。
  2. 定义每个像素的最大混合高斯个数取7。
  3. 取视频的前200帧进行训练。
  4. 取Cf为0.3。即满足权值大于0.7的个数为自适应高斯的个数B。
  5. 训练过程中,需要新建立一个高斯时,其权值取值设为与学习率大小值相等,即0.005。
  6. 训练过程中,需要新建立一个高斯时,取该高斯的均值为该输入像素值大小本身。方差为15。
  7. 训练过程中,需要新建立一个高斯时,取该高斯的方差15。

   程序流程框图

  该工程的流程框图如下图所示:

 

 

                                      试验结果

 

  本次试验的数据为摇摆的树枝作为背景,Waving Trees,其来源网址为:http://research.microsoft.com/en-us/um/people/jckrumm/WallFlower/TestImages.htm 由于该数据是286张bmp格式的图片,所以用的前200张图片来作为GMM参数训练,后186张作为测试。训练的过程中树枝被很大幅度的摆动,测试过程中有行人走动,该行人是需要迁就检测的部分。

  下图为训练过程中动态背景截图

  

  由上图可以看出,树枝在不断摇摆,可见其背景是动态的。

  没有形态学处理的结果如下:

  

     下图是有简单形态学的试验结果:

  

      (上面2幅图的左边为测试原始图片,右图为检测效果图)

总结

  通过本次试验,不仅学习到了GMM的相关理论知识,以及背景减图法在前景检测中的应用。更重要的时,对opencv在计算机视觉中的使用更进一步的熟悉了。另外对于目标检测的难点有了更深一层的理解。

参考文献

  1. Stauffer, C. and W. E. L. Grimson (1999). Adaptive background mixture models for real-time tracking, IEEE.
  2. KaewTraKulPong, P. and R. Bowden (2001). An improved adaptive background mixture model for real-time tracking with shadow detection.
  3. Zivkovic, Z. and F. van der Heijden (2004). “Recursive unsupervised learning of finite mixture models.” Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on 26(5): 651-656.
  4. Zivkovic, Z. and F. van der Heijden (2006). “Efficient adaptive density estimation per image pixel for the task of background subtraction.” Pattern recognition letters 27(7): 773-780.
  5. Bouzerdoum, A., A. Beghdadi, et al. (2010). “On the analysis of background subtraction techniques using Gaussian mixture models.”
  6. Lin, H. H., J. H. Chuang, et al. (2011). “Regularized background adaptation: a novel learning rate control scheme for Gaussian mixture modeling.” Image Processing, IEEE Transactions on 20(3): 822-836.

                                                                                                         后续改进

  需要改进的地方:

  1. 程序运行的速度太慢,很多参数都是浮点数,每个像素都要建立一个gmm,gmm个数本身比较多,所以训练过程中速度比较慢,代码需要优化。

  2. 最后生成的前景图需要用连通域处理算法进行修整,即需要形态学操作,然后找出连通域大小满足要求的轮廓,用多边形拟合来进行处理。这种算法在《learning opencv》一书中有提到。后续有时间加入该算法,效果会好很多的。

                                  附录:工程代码

  1  //gmm.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
  2 #include "stdafx.h"
  3 #include "cv.h"
  4 #include "highgui.h"
  5 #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
  6 #include <opencv2/core/core.hpp>
  7 #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
  8 #include <stdio.h>
  9 #include <iostream>
 10 
 11 using namespace cv;
 12 using namespace std;
 13 
 14 //定义gmm模型用到的变量
 15 #define GMM_MAX_COMPONT 6
 16 #define GMM_LEARN_ALPHA 0.005    //该学习率越大的话,学习速度太快,效果不好
 17 #define GMM_THRESHOD_SUMW 0.7    //如果取值太大了的话,则更多树的部分都被检测出来了
 18 #define END_FRAME 200
 19 
 20 bool pause=false;
 21 
 22 Mat w[GMM_MAX_COMPONT];
 23 Mat u[GMM_MAX_COMPONT];
 24 Mat sigma[GMM_MAX_COMPONT];
 25 Mat fit_num,gmask,foreground;
 26 vector<Mat> output_m;
 27 Mat output_img;
 28 
 29 float temp_w,temp_sigma;
 30 unsigned char temp_u;
 31 int i=-1;
 32 
 33 
 34 //For connected components:
 35 int CVCONTOUR_APPROX_LEVEL = 2;   // Approx.threshold - the bigger it is, the simpler is the boundary
 36 int CVCLOSE_ITR = 1;        
 37 
 38 //Just some convienience macros
 39 #define CV_CVX_WHITE    CV_RGB(0xff,0xff,0xff)
 40 #define CV_CVX_BLACK    CV_RGB(0x00,0x00,0x00)
 41 
 42 //gmm整体初始化函数声明
 43 void gmm_init(Mat img);
 44 
 45 //gmm第一帧初始化函数声明
 46 void gmm_first_frame(Mat img);
 47 
 48 //gmm训练过程函数声明
 49 void gmm_train(Mat img);
 50 
 51 //对输入图像每个像素gmm选择合适的个数函数声明
 52 void gmm_fit_num(Mat img);
 53 
 54 //gmm测试函数的实现
 55 void gmm_test(Mat img);
 56 
 57 //连通域去噪函数声明
 58 void find_connected_components(Mat img);
 59 //void cvconnectedComponents(IplImage *mask, int poly1_hull0, float perimScale, int *num, CvRect *bbs, CvPoint *centers);
 60 
 61 int main(int argc, const char* argv[])
 62 {
 63     Mat img,img_gray;
 64     char str_num[5];
 65 
 66 
 67 //    char *str_num;//why does this definition not work?
 68     String str="WavingTrees/b00";//string,the 's' can be a captial or lower-caseletters
 69 
 70     /****read the first image,and reset the array w,u,sigma****/
 71     img=imread("WavingTrees/b00000.bmp");
 72     if(img.empty())                
 73         return -1;
 74 
 75     output_img=Mat::zeros(img.size(),img.type());
 76     cvtColor(img,img_gray,CV_BGR2GRAY);//covert the colorful image to the corresponding gray-level image
 77 
 78     /****initialization the three parameters ****/
 79     gmm_init(img_gray);
 80     fit_num=Mat(img.size(),CV_8UC1,-1);//初始化为1
 81     gmask=Mat(img.size(),CV_8UC1,-1);
 82     foreground=img.clone();
 83     split(img,output_m);
 84 
 85     output_m[0]=Mat::zeros(img.size(),output_m[0].type());
 86     output_m[1]=Mat::zeros(img.size(),output_m[0].type());
 87     output_m[2]=Mat::zeros(img.size(),output_m[0].type());
 88 
 89     namedWindow("src",WINDOW_AUTOSIZE);
 90     namedWindow("gmask",WINDOW_AUTOSIZE);
 91     
 92     //在定义视频输出对象时,文件名一定后面要加后缀,比如这里的.avi,否则是输出不了视频的!并且这里只能是avi格式的,当参数为('P','I','M','1')时
 93     VideoWriter output_src("src.avi",CV_FOURCC('P','I','M','1'),20,Size(160,120),1);//c++版本的opencv用Size函数即可,c版本的用cvSize()函数
 94     //VideoWriter output_src("src.avi",CV_FOURCC('M','J','P','G'),5,Size(160,120),1);//c++版本的opencv用Size函数即可,c版本的用cvSize()函数
 95     VideoWriter output_dst("dst.avi",CV_FOURCC('P','I','M','1'),20,Size(160,120),1);//这样输出的是3个通道的数据
 96     while(1)
 97 
 98     {
 99         if(!pause)
100         {
101             /****read image from WavingTrees****/
102             i++;
103             _itoa_s(i,str_num,10);//the latest name is _itoa_s or _itoa,not the itoa,although iota can be used,deprecated
104             if(i<10)
105                 str+="00";
106             else if(i<100)
107                 str+="0";
108             else if(i>285)//we used the first 285 frames to learn the gmm model
109                 i=-1;
110             str+=str_num;
111             str+=".bmp";
112 
113             img=imread(str);
114             if(img.empty())
115                 break;
116             str="WavingTrees/b00";//after read,str must be reseted ;
117 
118             cvtColor(img,img_gray,CV_BGR2GRAY);//covert the colorful image to the corresponding gray-level image
119 
120             /****when it is the first frame,set the default parameter****/
121             if(1==i)
122             {
123                 gmm_first_frame(img_gray);
124             }
125 
126             //the train of gmm phase
127             //if(1<i&&i<5&&i!=3)//由此可知当i大于等于3以后,就会一直出现错误,且错误在内部排序的部分
128             if(1<i<END_FRAME)
129             {
130                 gmm_train(img_gray);
131             }//end the train phase
132         
133             cout<<i<<endl;
134             /****chose the fitting number of component in gmm****/
135             if(END_FRAME==i)
136             {
137                 gmm_fit_num(img_gray);
138         //        cout<<fit_num<<endl;//其输出值有4个高斯的,但也有0个高斯的,why?照理说不可能的啊!
139             }
140 
141             /****start the test phase****/
142             if(i>=END_FRAME)
143             {
144                  output_src<<img;
145                  gmm_test(img_gray);
146                  find_connected_components(img_gray);
147 
148                  output_m[0]=gmask.clone();
149                  output_m[1]=gmask.clone();
150                  output_m[2]=gmask.clone();
151 
152                  merge(output_m,output_img);
153                  output_dst<<output_img;
154             }
155             if(285==i)
156             {
157                 return 0;
158             }
159             imshow("src",img);
160             imshow("gmask",gmask);
161         }
162         
163         char c=(char)waitKey(1);
164         if(c==27)//if press the ESC key,the exit the proggram
165             break;
166         if(c==' ')
167         //    pause=~pause;//if use '~',then the pause key cannot work,why?
168             pause=!pause;        
169     }
170     return 0;
171 }
172 
173 
174 //gmm初始化函数实现
175 void gmm_init(Mat img)
176 {
177     /****initialization the three parameters ****/
178     for(int j=0;j<GMM_MAX_COMPONT;j++)
179     {
180         w[j]=Mat(img.size(),CV_32FC1,0.0);//CV_32FC1本身体现了正负符号
181         u[j]=Mat(img.size(),CV_8UC1,-1);//为什么这里赋值为0时,后面的就一直出错?暂时还不知道原因,先赋值-1,其实内部存储的也是0
182         sigma[j]=Mat(img.size(),CV_32FC1,0.0);//float类型
183     }
184 
185     //为什么一下语句不能放在这个函数里面呢
186 //    output_m[0]=Mat(img.size(),CV_8UC1,0);
187 //    output_m[1]=Mat(img.size(),CV_8UC1,0);
188 //    output_m[2]=Mat(img.size(),CV_8UC1,0);
189 }
190 
191 
192 //gmm第一帧初始化函数实现
193 void gmm_first_frame(Mat img)
194 {
195     for(int m=0;m<img.rows;m++)
196         for(int n=0;n<img.cols;n++)        
197         {
198             w[0].at<float>(m,n)=1.0;
199 
200             //if the pixvel is gray-clever,then we should use unsigned char,not the unsigned int
201             u[0].at<unsigned char>(m,n)=img.at<unsigned char>(m,n);// 一定要注意其类型转换,否则会得不得预期的结果
202             sigma[0].at<float>(m,n)=15.0;//opencv 自带的gmm代码中用的是15.0
203 
204             for(int k=1;k<GMM_MAX_COMPONT;k++)    
205             {
206                 /****when assigment this,we must be very carefully****/
207                 w[k].at<float>(m,n)=0.0;
208                 u[k].at<unsigned char>(m,n)=-1;
209                 sigma[k].at<float>(m,n)=15.0;//防止后面排序时有分母为0的情况
210             }
211         }        
212 }
213 
214 
215 //gmm训练过程函数实现
216 void gmm_train(Mat img)
217 {
218     for(int m=0;m<img.rows;m++)
219         for(int n=0;n<img.cols;n++)
220         {
221             int k=0;
222             int nfit=0;
223             for(;k<GMM_MAX_COMPONT;k++)
224             {
225                 //    if(w[k].at<float>(m,n)!=0)//只有在权值不为0的情况下才进行比较
226                 //    {
227                 int delam=abs(img.at<unsigned char>(m,n)-u[k].at<unsigned char>(m,n));//防止溢出
228                 long dis=delam*delam;
229                 if(dis<3.0*sigma[k].at<float>(m,n))//the present pixpel is fit the component
230                 {
231                     /****update the weight****/
232                     w[k].at<float>(m,n)=w[k].at<float>(m,n)+GMM_LEARN_ALPHA*(1-w[k].at<float>(m,n));
233 
234                     /****update the average****/
235                     u[k].at<unsigned char>(m,n)=u[k].at<unsigned char>(m,n)+(GMM_LEARN_ALPHA/w[k].at<float>(m,n))*delam;
236 
237                     /****update the variance****/
238                     sigma[k].at<float>(m,n)=sigma[k].at<float>(m,n)+(GMM_LEARN_ALPHA/w[k].at<float>(m,n))*(dis-sigma[k].at<float>(m,n));
239 
240     //                break;
241                 }
242                 else{
243                     w[k].at<float>(m,n)=w[k].at<float>(m,n)+GMM_LEARN_ALPHA*(0-w[k].at<float>(m,n));
244                     nfit++;
245                 }        
246                 //        }
247             }
248 
249             ////训练过程加速算法
250             //for(int bb=k+1;bb<GMM_MAX_COMPONT;bb++)
251             //{
252             //    w[bb].at<float>(m,n)=w[bb].at<float>(m,n)+GMM_LEARN_ALPHA*(0-w[bb].at<float>(m,n));
253             //    nfit++;
254             //}
255 
256             //对gmm各个高斯进行排序,从大到小排序,排序依据为w/sigma
257             for(int kk=0;kk<GMM_MAX_COMPONT;kk++)
258             {
259                 for(int rr=kk;rr<GMM_MAX_COMPONT;rr++)
260                 {
261                     //怎样才能做到gmm结构体整体排序呢?
262                     if(w[rr].at<float>(m,n)/sigma[rr].at<float>(m,n)>w[kk].at<float>(m,n)/sigma[kk].at<float>(m,n))
263                     {
264                         //权值交换
265                         temp_w=w[rr].at<float>(m,n);
266                         w[rr].at<float>(m,n)=w[kk].at<float>(m,n);
267                         w[kk].at<float>(m,n)=temp_w;
268 
269                         //均值交换
270                         temp_u=u[rr].at<unsigned char>(m,n);
271                         u[rr].at<unsigned char>(m,n)=u[kk].at<unsigned char>(m,n);
272                         u[kk].at<unsigned char>(m,n)=temp_u;
273 
274                         //方差交换
275                         temp_sigma=sigma[rr].at<float>(m,n);
276                         sigma[rr].at<float>(m,n)=sigma[kk].at<float>(m,n);
277                         sigma[kk].at<float>(m,n)=temp_sigma;
278                     }
279                 }
280             }
281 
282             //****如果没有满足条件的高斯,则重新开始算一个高斯分布****/
283             if(nfit==GMM_MAX_COMPONT&&0==w[GMM_MAX_COMPONT-1].at<float>(m,n))//if there is no exit component fit,then start a new componen
284             {
285                 //不能写为for(int h=0;h<MAX_GMM_COMPONT&&((0==w[h].at<float>(m,n)));h++),因为这样明显h不会每次都加1
286                 for(int h=0;h<GMM_MAX_COMPONT;h++)
287                 {
288                     if((0==w[h].at<float>(m,n)))
289                     {
290                         w[h].at<float>(m,n)=GMM_LEARN_ALPHA;//按照论文的参数来的
291                         u[h].at<unsigned char>(m,n)=(unsigned char)img.at<unsigned char>(m,n);
292                         sigma[h].at<float>(m,n)=15.0;//the opencv library code is 15.0
293                         for(int q=0;q<GMM_MAX_COMPONT&&q!=h;q++)
294                         {
295                             /****update the other unfit's weight,u and sigma remain unchanged****/
296                             w[q].at<float>(m,n)*=1-GMM_LEARN_ALPHA;//normalization the weight,let they sum to 1
297                         }
298                         break;//找到第一个权值不为0的即可
299                     }                            
300                 }
301             }
302             //如果GMM_MAX_COMPONT都曾经赋值过,则用新来的高斯代替权值最弱的高斯,权值不变,只更新均值和方差
303             else if(nfit==GMM_MAX_COMPONT&&w[GMM_MAX_COMPONT-1].at<float>(m,n)!=0)
304             {
305                 u[GMM_MAX_COMPONT-1].at<unsigned char>(m,n)=(unsigned char)img.at<unsigned char>(m,n);
306                 sigma[GMM_MAX_COMPONT-1].at<float>(m,n)=15.0;//the opencv library code is 15.0
307             }
308 
309             
310         }
311 }//end the train phase
312 
313 
314 //对输入图像每个像素gmm选择合适的个数
315 void gmm_fit_num(Mat img)
316 {
317     //float sum_w=0.0;//重新赋值为0,给下一个像素做累积
318     for(int m=0;m<img.rows;m++)
319         for(int n=0;n<img.cols;n++)
320         {
321             float sum_w=0.0;//重新赋值为0,给下一个像素做累积
322             //chose the fittest number fit_num
323             for(unsigned char a=0;a<GMM_MAX_COMPONT;a++)
324             {
325                 //cout<<w[a].at<float>(m,n)<<endl;
326                 sum_w+=w[a].at<float>(m,n);
327                 if(sum_w>=GMM_THRESHOD_SUMW)//如果这里THRESHOD_SUMW=0.6的话,那么得到的高斯数目都为1,因为每个像素都有一个权值接近1
328                 {
329                     fit_num.at<unsigned char>(m,n)=a+1;
330                     break;
331                 }
332             }
333         }
334 }
335 
336 
337 //gmm测试函数的实现
338 void gmm_test(Mat img)
339 {
340     for(int m=0;m<img.rows;m++)
341         for(int n=0;n<img.cols;n++)
342         {
343             unsigned char a=0;
344             for(;a<fit_num.at<unsigned char>(m,n);a++)
345             {
346                 //如果对sigma取根号的话,树枝当做前景的概率会更大,不过人被检测出来的效果也更好些;用2相乘,不用开根号效果还不错
347         //        if(abs(img.at<unsigned char>(m,n)-u[a].at<unsigned char>(m,n))<(unsigned char)(2*(sigma[a].at<float>(m,n))))
348                 if(abs(img.at<unsigned char>(m,n)-u[a].at<unsigned char>(m,n))<(unsigned char)(2.5*(sigma[a].at<float>(m,n))))
349                 {
350                     gmask.at<unsigned char>(m,n)=1;//背景
351                     break;
352                 }
353             }
354             if(a==fit_num.at<unsigned char>(m,n))
355                 gmask.at<unsigned char>(m,n)=255;//前景
356         }
357 }
358 
359 //连通域去噪函数实现
360 void find_connected_components(Mat img)
361 {
362     morphologyEx(gmask,gmask,MORPH_OPEN,Mat());
363 //    morphologyEx(gmask,gmask,MORPH_CLOSE,Mat());
364 }
365 
366 ////连通域去噪函数实现
367 //void find_connected_components(Mat img)
368 //{
369 //    morphologyEx(gmask,gmask,MORPH_OPEN,Mat());
370 //    morphologyEx(gmask,gmask,MORPH_CLOSE,Mat());
371 ////    erode(gmask,gmask,Mat());//只腐蚀是不行的,人来了也被腐蚀掉了
372 //
373 //    vector<vector<Point>> contours;//由点向量组成的向量,所以有2个层次结构
374 //    vector<Vec4i> hierarchy;//typedef Vec<int,4>Vec4i;即由4个整数组成的向量
375 //    
376 //    //找到gmask的轮廓,存储在contours中,其拓扑结构存储在hierarchy中,且仅仅找出最外面的轮廓,用压缩算法只存储水平,垂直,斜对角线的端点
377 //    //其中暗含了hierarchy[i][2]=hierarchy[3]=-1,即其父轮廓和嵌套轮廓不用考虑
378 //    findContours(gmask,contours,hierarchy,CV_RETR_EXTERNAL,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);
379 //    if(contours.size()==0)
380 //        return;
381 //
382 //    int idex=0;
383 //    for(idex=0;idex<contours.size();idex++)
384 //    {
385 //        const vector<Point>& c=contours[idex];
386 ////        const vector<Point>& cnull::zeros();
387 //        double len=arcLength(c,false);//求出轮廓的周长,并不一定要求其是封闭的
388 //        double q=(img.rows+img.cols)/4;
389 //        if(q>=len)
390 //        {
391 //            const vector<Point> &cnew=contours[idex];
392 //    //        Mat mcnew=Mat(cnew);
393 //    //        Mat mcnew;
394 //    //        approxPolyDP(Mat(c),mcnew,CVCONTOUR_APPROX_LEVEL,false);//多边形曲线拟合,并不一定要求其轮廓闭合
395 //    //        approxPolyDP(Mat(c),Mat(cnew),CVCONTOUR_APPROX_LEVEL,false);//多边形曲线拟合,并不一定要求其轮廓闭合
396 //            approxPolyDP(Mat(c),cnew,CVCONTOUR_APPROX_LEVEL,false);//多边形曲线拟合,并不一定要求其轮廓闭合
397 //    //        cnew=vector<Point>(mcnew);
398 //    //        contours[idex]=cnew;
399 //        }
400 ////        else contours[idex]=vector<Point(0,0,0)>;
401 //    }    
402 //
403 //}
404 
405 ///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
406 //void cvconnectedComponents(IplImage *mask, int poly1_hull0, float perimScale, int *num, CvRect *bbs, CvPoint *centers)
407 // This cleans up the forground segmentation mask derived from calls to cvbackgroundDiff
408 //
409 // mask            Is a grayscale (8 bit depth) "raw" mask image which will be cleaned up
410 //
411 // OPTIONAL PARAMETERS:
412 // poly1_hull0    If set, approximate connected component by (DEFAULT) polygon, or else convex hull (0)
413 // perimScale     Len = image (width+height)/perimScale.  If contour len < this, delete that contour (DEFAULT: 4)
414 // num            Maximum number of rectangles and/or centers to return, on return, will contain number filled (DEFAULT: NULL)
415 // bbs            Pointer to bounding box rectangle vector of length num.  (DEFAULT SETTING: NULL)
416 // centers        Pointer to contour centers vectore of length num (DEFULT: NULL)
417 //
418 //void cvconnectedComponents(IplImage *mask, int poly1_hull0, float perimScale, int *num, CvRect *bbs, CvPoint *centers)
419 //{
420 //    static CvMemStorage*    mem_storage    = NULL;
421 //    static CvSeq*            contours    = NULL;
422 ////    static CvSeq**            firstContour;
423 //
424 //    //CLEAN UP RAW MASK
425 //    //开运算作用:平滑轮廓,去掉细节,断开缺口
426 //    cvMorphologyEx( mask, mask, NULL, NULL, CV_MOP_OPEN, CVCLOSE_ITR );//对输入mask进行开操作,CVCLOSE_ITR为开操作的次数,输出为mask图像
427 //    //闭运算作用:平滑轮廓,连接缺口
428 //    cvMorphologyEx( mask, mask, NULL, NULL, CV_MOP_CLOSE, CVCLOSE_ITR );//对输入mask进行闭操作,CVCLOSE_ITR为闭操作的次数,输出为mask图像
429 //
430 //    //FIND CONTOURS AROUND ONLY BIGGER REGIONS
431 //    if( mem_storage==NULL ) mem_storage = cvCreateMemStorage(0);
432 //    else cvClearMemStorage(mem_storage);
433 //
434 //    //CV_RETR_EXTERNAL=0是在types_c.h中定义的,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE=2也是在该文件中定义的
435 //    CvContourScanner scanner = cvStartFindContours(mask,mem_storage,sizeof(CvContour),CV_RETR_EXTERNAL,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);
436 ////    CvContourScanner scanner = cvFindContours(mask,mem_storage,firstContour,sizeof(CvContour),CV_RETR_EXTERNAL,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);
437 //    CvSeq* c;
438 //    int numCont = 0;
439 //    while( (c = cvFindNextContour( scanner )) != NULL )
440 //    {
441 //        double len = cvContourPerimeter( c );
442 //        double q = (mask->height + mask->width) /perimScale;   //calculate perimeter len threshold
443 //        if( len < q ) //Get rid of blob if it's perimeter is too small
444 //        {
445 //            cvSubstituteContour( scanner, NULL );
446 //        }
447 //        else //Smooth it's edges if it's large enough
448 //        {
449 //            CvSeq* c_new;
450 //            if(poly1_hull0) //Polygonal approximation of the segmentation
451 //                c_new = cvApproxPoly(c,sizeof(CvContour),mem_storage,CV_POLY_APPROX_DP, CVCONTOUR_APPROX_LEVEL,0);
452 //            else //Convex Hull of the segmentation
453 //                c_new = cvConvexHull2(c,mem_storage,CV_CLOCKWISE,1);
454 //            cvSubstituteContour( scanner, c_new );
455 //            numCont++;
456 //        }
457 //    }
458 //    contours = cvEndFindContours( &scanner );
459 //
460 //    // PAINT THE FOUND REGIONS BACK INTO THE IMAGE
461 //    cvZero( mask );
462 //    IplImage *maskTemp;
463 //    //CALC CENTER OF MASS AND OR BOUNDING RECTANGLES
464 //    if(num != NULL)
465 //    {
466 //        int N = *num, numFilled = 0, i=0;
467 //        CvMoments moments;
468 //        double M00, M01, M10;
469 //        maskTemp = cvCloneImage(mask);
470 //        for(i=0, c=contours; c != NULL; c = c->h_next,i++ )
471 //        {
472 //            if(i < N) //Only process up to *num of them
473 //            {
474 //                cvDrawContours(maskTemp,c,CV_CVX_WHITE, CV_CVX_WHITE,-1,CV_FILLED,8);
475 //                //Find the center of each contour
476 //                if(centers != NULL)
477 //                {
478 //                    cvMoments(maskTemp,&moments,1);
479 //                    M00 = cvGetSpatialMoment(&moments,0,0);
480 //                    M10 = cvGetSpatialMoment(&moments,1,0);
481 //                    M01 = cvGetSpatialMoment(&moments,0,1);
482 //                    centers[i].x = (int)(M10/M00);
483 //                    centers[i].y = (int)(M01/M00);
484 //                }
485 //                //Bounding rectangles around blobs
486 //                if(bbs != NULL)
487 //                {
488 //                    bbs[i] = cvBoundingRect(c);
489 //                }
490 //                cvZero(maskTemp);
491 //                numFilled++;
492 //            }
493 //            //Draw filled contours into mask
494 //            cvDrawContours(mask,c,CV_CVX_WHITE,CV_CVX_WHITE,-1,CV_FILLED,8); //draw to central mask
495 //        } //end looping over contours
496 //        *num = numFilled;
497 //        cvReleaseImage( &maskTemp);
498 //    }
499 //    //ELSE JUST DRAW PROCESSED CONTOURS INTO THE MASK
500 //    else
501 //    {
502 //        for( c=contours; c != NULL; c = c->h_next )
503 //        {
504 //            cvDrawContours(mask,c,CV_CVX_WHITE, CV_CVX_BLACK,-1,CV_FILLED,8);
505 //        }
506 //    }
507 //}

转载注明来源:CV视觉网 » 前景检测算法_3(帧差法2)

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