Python OpenCV はバックグラウンド分離方法をどのように使用しますか?-Python チュートリアル-php.cn

Python OpenCV はバックグラウンド分離方法をどのように使用しますか?

王林

リリース： 2023-05-16 21:09:15

転載

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理論

背景分離 (BS) は、静的カメラを使用して前景マスク (シーン内の移動オブジェクトに属するピクセルを含むバイナリイメージ) を生成するための一般的な手法です
名前が示すように、BS は前景マスクを計算し、現在のフレームとシーンの静的部分を含む背景モデルの間で減算演算を実行します。これは次のように表示されます。すべての背景。

#バックグラウンドモデリングには、次の 2 つの主要な手順が含まれます:

#実装
ユーザーがビデオファイルまたは画像シーケンスを処理することを選択できるようにします。この例では、

from __future__ import print_function
import cv2
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser(
            description=&#39;This program shows how to use background subtraction methods provided by OpenCV. You can process both videos and images.&#39;)
parser.add_argument(&#39;--input&#39;, type=str, help=&#39;Path to a video or a sequence of image.&#39;, default=&#39;vtest.avi&#39;)
parser.add_argument(&#39;--algo&#39;, type=str, help=&#39;Background subtraction method (KNN, MOG2).&#39;, default=&#39;MOG2&#39;)
args = parser.parse_args()
## [create]
# create Background Subtractor objects
if args.algo == &#39;MOG2&#39;:
    backSub = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()
else:
    backSub = cv2.createBackgroundSubtractorKNN()
## [create]
## [capture]
capture = cv2.VideoCapture(args.input)
if not capture.isOpened():
    print(&#39;Unable to open: &#39; + args.input)
    exit(0)
## [capture]
while True:
    ret, frame = capture.read()
    if frame is None:
        break
    ## [apply]
    # update the background model
    fgMask = backSub.apply(frame)
    ## [apply]
    ## [display_frame_number]
    # get the frame number and write it on the current frame
    cv2.rectangle(frame, (10, 2), (100,20), (255,255,255), -1)
    cv2.putText(frame, str(capture.get(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES)), (15, 15),
               cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5 , (0,0,0))
    ## [display_frame_number]
    ## [show]
    # show the current frame and the fg masks
    cv2.imshow(&#39;Frame&#39;, frame)
    cv2.imshow(&#39;FG Mask&#39;, fgMask)
    ## [show]
    keyboard = cv2.waitKey(30)
    if keyboard == &#39;q&#39; or keyboard == 27:
        break

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コード分析

上記のコードの主要部分を分析します:

##cv2.BackgroundSubtractor

オブジェクトは次の目的で使用されます。フォアグラウンドマスクコードを生成します。この例ではデフォルトのパラメータが使用されていますが、

create

関数で特定のパラメータを宣言することもできます。

# create Background Subtractor objects  KNN or MOG2
if args.algo == &#39;MOG2&#39;:
    backSub = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()
else:
    backSub = cv2.createBackgroundSubtractorKNN()

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cv2.VideoCapture

オブジェクトは入力ビデオまたは入力画像シーケンスを読み取るために使用されます

capture = cv2.VideoCapture(args.input)
if not capture.isOpened:
    print(&#39;Unable to open: &#39; + args.input)
    exit(0)

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各フレームは、前景マスクを計算し、背景を更新するために使用されます
。バックグラウンドモデルの更新に使用される学習率を変更する場合は、引数を

メソッド

```
# update the background model
    fgMask = backSub.apply(frame)
```
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## に渡すことで、特定の学習率を設定できます。 #現在のフレーム番号は、cv2.Videocapture オブジェクトから抽出して、現在のフレームの左上隅に打ち込むことができます。白い四角形を使用して黒いフレーム番号を強調表示します

 # get the frame number and write it on the current frame
    cv2.rectangle(frame, (10, 2), (100,20), (255,255,255), -1)
    cv2.putText(frame, str(capture.get(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES)), (15, 15),
               cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5 , (0,0,0))

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現在の入力フレームと結果を表示します
```
# show the current frame and the fg masks
    cv2.imshow(&#39;Frame&#39;, frame)
    cv2.imshow(&#39;FG Mask&#39;, fgMask)
```
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