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這篇“Java OpenCV怎么實現(xiàn)背景消除”文章的知識點大部分人都不太理解,所以小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容,內(nèi)容詳細,步驟清晰,具有一定的借鑒價值,希望大家閱讀完這篇文章能有所收獲,下面我們一起來看看這篇“Java OpenCV怎么實現(xiàn)背景消除”文章吧。
1.獲取視頻
2.設(shè)置形態(tài)學結(jié)構(gòu)
3.創(chuàng)建Video.createBackgroundSubtractorMOG2()
4.提取模型 BS
5.進行形態(tài)學變換
6.展示結(jié)果
package com.xu.opencv; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Objects; import java.util.Optional; import java.util.stream.Collectors; import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.MatOfPoint; import org.opencv.core.Point; import org.opencv.core.Rect; import org.opencv.core.Scalar; import org.opencv.core.Size; import org.opencv.highgui.HighGui; import org.opencv.imgproc.Imgproc; import org.opencv.video.BackgroundSubtractorMOG2; import org.opencv.video.Video; import org.opencv.videoio.VideoCapture; /** * @Title: BSM.java * @Package com.xu.opencv * @Description: OpenCV-4.1.0 背景消除 * @author: hyacinth * @date: 2019年7月19日 下午22:10:14 * @version: V-1.0 * @Copyright: 2019 hyacinth */ public class BSM { static { System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); } public static void main(String[] args) { BSM_MOG2(); } /** * OpenCV-4.1.0 視頻分析和對象跟蹤 背景消除 GMM * * @return: void * @date: 2019年7月19日 下午22:10:14 */ public static void BSM_MOG2() { // 1 創(chuàng)建 VideoCapture 對象 VideoCapture capture = new VideoCapture(0); // 2 使用 VideoCapture 對象讀取本地視頻 capture.open("D:\\BaiduNetdiskDownload\\video_003.avi"); // 3 獲取視頻處理時的鍵盤輸入 我這里是為了在 視頻處理時如果按 Esc 退出視頻對象跟蹤 int index = 0; // 4 使用 Mat video 保存視頻中的圖像幀 針對每一幀 做處理 Mat video = new Mat(); // 5 獲取形態(tài)學結(jié)構(gòu) Mat kernel = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, new Size(3, 3), new Point(-1, -1)); // 6 GMM BackgroundSubtractorMOG2 subtractor = Video.createBackgroundSubtractorMOG2(); Mat fgmask = new Mat(); while (capture.read(video)) { // 7 提取模型 BSM subtractor.apply(video, fgmask); // 8 形態(tài)學變換 Imgproc.morphologyEx(fgmask, fgmask, Imgproc.MORPH_OPEN, kernel, new Point(-1, -1)); // 9 效果展示 Optional.ofNullable(process(fgmask)).orElse(new ArrayList<>()) .stream().filter(Objects::nonNull).forEach(rect -> { Imgproc.rectangle(fgmask, new Point(rect.x, rect.y), new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height), new Scalar(255, 0, 0), 1, Imgproc.LINE_AA, 0); }); HighGui.imshow("GMM 背景消除", fgmask); index = HighGui.waitKey(100); if (index == 27) { capture.release(); break; } } } /** * OpenCV-4.0.0 * <table border="1" cellpadding="10"> * <tr><td colspan="2" align="center">Imgproc.findContours() 函數(shù) mode 和 method 參數(shù)解釋</td></tr> * <tr><th align="center">Mode 輸入?yún)?shù)</th><th align="center">參數(shù)解釋</th></tr> * <tr><td align="left">RETR_EXTERNAL</td><td align="left">只檢測最外圍輪廓,包含在外圍輪廓內(nèi)的內(nèi)圍輪廓被忽略</td></tr> * <tr><td align="left">RETR_LIST</td><td align="left">檢測所有的輪廓,包括內(nèi)圍、外圍輪廓,但是檢測到的輪廓不建立等級關(guān)系,彼此之間獨立,沒有等級關(guān)系,這就意味著這個檢索模式下不存在父輪廓或內(nèi)嵌輪廓,所以hierarchy向量內(nèi)所有元素的第3、第4個分量都會被置為-1</td></tr> * <tr><td align="left">RETR_CCOMP</td><td align="left"> 檢測所有的輪廓,但所有輪廓只建立兩個等級關(guān)系,外圍為頂層,若外圍內(nèi)的內(nèi)圍輪廓還包含了其他的輪廓信息,則內(nèi)圍內(nèi)的所有輪廓均歸屬于頂層</td></tr> * <tr><td align="left">RETR_TREE</td><td align="left">檢測所有輪廓,所有輪廓建立一個等級樹結(jié)構(gòu)。外層輪廓包含內(nèi)層輪廓,內(nèi)層輪廓還可以繼續(xù)包含內(nèi)嵌輪廓。</td></tr> * <tr><th align="center">Mthod 輸入?yún)?shù)</th><th align="center">參數(shù)解釋</th></tr> * <tr><td align="left">CHAIN_APPROX_NONE</td><td align="left">保存物體邊界上所有連續(xù)的輪廓點到contours向量內(nèi)</td></tr> * <tr><td align="left">CHAIN_APPROX_SIMPLE</td><td align="left">僅保存輪廓的拐點信息,把所有輪廓拐點處的點保存入contours向量內(nèi),拐點與拐點之間直線段上的信息點不予保留</td></tr> * <tr><td align="left">CHAIN_APPROX_TC89_L1</td><td align="left">使用teh-Chinl chain 近</td></tr> * <tr><td align="left">CHAIN_APPROX_TC89_KCOS </td><td align="left">使用teh-Chinl chain 近</td></tr> * * @param video Mat * @return: List<Rect> * @date 2019年7月19日 下午22:10:14 */ public static List<Rect> process(Mat video) { // 1 跟蹤物體在圖像中的位置 List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<>(); // 2 找出圖像中物體的位置 Imgproc.findContours(video, contours, new Mat(), Imgproc.RETR_EXTERNAL, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE, new Point(2, 2)); return Optional.ofNullable(contours).orElse(new ArrayList<>()) .stream().filter(Objects::nonNull) .map(item -> Imgproc.boundingRect(item)).collect(Collectors.toList()); } }
以上就是關(guān)于“Java OpenCV怎么實現(xiàn)背景消除”這篇文章的內(nèi)容,相信大家都有了一定的了解,希望小編分享的內(nèi)容對大家有幫助,若想了解更多相關(guān)的知識內(nèi)容,請關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。
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