OpenCV基于背景减除实现行人计数

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前言

本文将使用opencv c++ 对视频中的人流量进行统计。

一、图像预处理

原图如图所示。本案例的需求是想要统计画面中的人流量。画面中走动的行人可以看作是前景，那么我们就需要将前景、背景分割出来。我们可以使用opencv提供的backgroundsubtractormog2 高斯混合模型，将行人从画面中分割出来，然后提取轮廓就可以统计人流量了。

ptr<backgroundsubtractormog2>mog = createbackgroundsubtractormog2();mog->apply(frame, mask);

使用上面两行代码就可以创建高斯混合背景提取器。传入原图，返回背景减除结果。如上图所示。接下来只需对上图进行一些简单操作，再提取轮廓就可以进行人流统计了。

threshold(mask, mask, 200, 255, thresh_binary );morphologyex(mask, mask, morph_open, kernel);dilate(mask, mask, kernel1);

进行二值化、形态学等操作可以将行人作为一个独立个体分割出来。效果如图。

二、对象计数

1.轮廓提取

将上面的给老师的一句话二值图像进行轮廓检测，然后统计有效轮廓就可以完成对象计数了。

    vector<vector<point>>contours;    vector<vector<point>>effectivecontours;        f两字游戏idindcontours(mask人与自然和谐发展, contours, retr_external, chain_approx_simple);    for (int i = 0; i < contours.size(); i++)    {                    double area = contourarea(contours[i]);            if (area > 300)        {                    effectivecontours.push_back(contours[i]);        }            }

2.效果显示

char text[10];for (int i = 0; i < effectivecontours.size(); i++){rotatedrect rect = minarearect(effectivecontours[i]);rect box = rect.boundingrect();rectangle(frame, rect(box.x, box.y, box.width, box.height), scalar(0, 255, 0), 2);sprintf_s(text, "%s%d", "current:", effectivecontours.size());puttext(frame, text, point(10, 30), font_hershey_simplex, 1, scalar(0, 255, 0), 2);}

最终效果如图所示。

三、源码

#include<iostream>#include<opencv2/opencv.hpp>using namespace std;using namespace cv;int main(){videocapture capture;capture.open("1.avi");if (!capture.isopened()){cout << "can not open video source!" << endl;system("pau近视眼镜片怎么选");return -1;}ptr<backgroundsubtractormog2>mog = createbackgroundsubtractormog2();mat kernel = getstructuringelement(morph_rect, size(3, 5));mat kernel1 = getstructuringelement(morph_rect, size(7, 3));mat frame, mask;while (capture.read(frame)){mog->apply(frame, mask);threshold(mask, mask, 200, 255, thresh_binary );morphologyex(mask, mask, morph_open, kernel);dilate(mask, mask, kernel1);vector<vector<point>>contours;vector<vector<point>>effectivecontours;findcontours(mask, contours, retr_external, chain_approx_simple);for (int i = 0; i < contours.size(); i++){double area = contourarea(contours[i]);if (area > 300){effectivecontours.push_back(contours[i]);}}char text[10];for (int i = 0; i < effectivecontours.size(); i++){rotatedrect rect = minarearect(effectivecontours[i]);rect box = rect.boundingrect();rectangle(frame, rect(box.x, box.y, box.width, box.height), scalar(0, 255, 0), 2);sprintf_s(text, "%s%d", "current:", effectivecontours.size());puttext(frame, text, point(10, 30), font_hershey_simplex, 1, scalar(0, 255, 0), 2);}imshow("frame",风古诗 frame);imshow("mask", mask);char key = waitkey(10);if (key == 27){break;}}destroyallwindows();capture.relea();system("pau");return 0;}

总结

本文使用opencv c++ 基于背景减除进行人流计数，关键步骤有以下几点。

1、使用backgroundsubtractormog2 将前景从背景中分割出来。

2、将分割出来的前景进行轮廓提取，从而统计出人流量。

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