Implémentation de la méthode de différence inter-trame avec OpenCV

Différence de fond avec OpenCV

La méthode de différence inter-images est l'une des méthodes de détection d'objets en mouvement. C'est le résultat de la création avec Python3 + OpenCV.

Cliquez ici pour les données originales (C'est difficile à comprendre, mais c'est une vidéo qui donne l'impression d'éclabousser de l'eau sur la plage)

** Cliquez ici pour l'image du masque binarisé **

** Ceci est une vidéo **

** Afficher l'image de fond **

Ensuite, c'est un exemple de programme.

movieSample.py

import cv2
import numpy as np
import time

i = 0      #Variable de comptage
th = 30    #Seuil d'image de différence

#Capture de fichier vidéo
cap = cv2.VideoCapture("/Users/.../.../.../movies/movieSample.mp4")

#Définir la première image comme image d'arrière-plan
ret, bg = cap.read()

#Conversion de l'échelle de gris
bg = cv2.cvtColor(bg, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

while(cap.isOpened()):
    #Obtenir le cadre
    ret, frame = cap.read()

    #Conversion de l'échelle de gris
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    #Calculez la valeur absolue de la différence
    mask = cv2.absdiff(gray, bg)

    #L'image de différence est binarisée et l'image de masque(Monochrome)Calculer
    mask[mask < th] = 0
    mask[mask >= th] = 255

    #Afficher l'image du masque
    cv2.imshow("Mask", mask)
    #Image du cadre d'affichage (monochrome)
    cv2.imshow("Flame", gray)
    #Afficher l'image d'arrière-plan (monochrome)
    cv2.imshow("Background", bg)

    #Attendre(0.03sec)
    time.sleep(0.03)
    i += 1    #Augmentez le nombre de 1

    #Mise à jour de l'image d'arrière-plan (à intervalles réguliers)
    if(i > 30):
        ret, bg = cap.read()
        bg = cv2.cvtColor(bg, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        i = 0  #Initialisation de la variable de comptage

    #S'arrête à mi-chemin lorsque la touche x est enfoncée
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('x'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

À titre d'essai, OpenCV peut devoir être installé séparément. Veuillez essayer en fonction de l'environnement. Si vous utilisez un Mac, depuis le terminal

$ python3 -m pip install opencv-python [ENTER] Je pense que je peux y aller.

** K Igarashi ** a introduit l'installation. Installation d'OpenCV avec pip