基于混合高斯模型的前景检测源代码
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/* 混合高斯模型 */
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#include
#include
#include
#include
#include //必须引此头文件
int main( int argc, char** argv )
{
IplImage* pFrame = NULL;
IplImage* pFrImg = NULL;
IplImage* pBkImg = NULL;
IplImage* pGrayFr = NULL;
CvCapture* pCapture = NULL;
int nFrmNum = 0;
cvNamedWindow("video", 1);
cvNamedWindow("background",1);
cvNamedWindow("foreground",1);
cvMoveWindow("video", 30, 0);
cvMoveWindow("background", 360, 0);
cvMoveWindow("foreground", 690, 0);
if( argc > 2 )
{
fprintf(stderr, "Usage: bkgrd [video_file_name]\n");
return -1;
}
//打开视频文件
if(argc == 2)
if( !(pCapture = cvCaptureFromFile(argv[1])))
{
fprintf(stderr, "Can not open video file %s\n", argv[1]);
return -2;
}
//打开摄像头
if (argc == 1)
if( !(pCapture = cvCaptureFromCAM(-1)))
{
fprintf(stderr, "Can not open camera.\n");
return -2;
}
//初始化高斯混合模型参数
CvGaussBGModel* bg_model=NULL;
while(pFrame = cvQueryFrame( pCapture ))
{
nFrmNum++;
if(nFrmNum == 1)
{
pBkImg = cvCreateImage(cvSize(pFrame->width, pFrame->height), IPL_DEPTH_8U,3);
pFrImg = cvCreateImage(cvSize(pFrame->width, pFrame->height), IPL_DEPTH_8U,1);
// pGrayFr = cvCreateImage(cvSize(pFrame->width, pFrame->height), IPL_DEPTH_8U,3);
//高斯背景建模，pFrame可以是多通道图像也可以是单通道图像
//cvCreateGaussianBGModel函数返回值为CvBGStatModel*，
//需要强制转换成CvGaussBGModel*
bg_model = (CvGaussBGModel*)cvCreateGaussianBGModel(pFrame, 0);
}
else
{
//更新高斯模型，该函数返回检测到的前景区块数目
cvUpdateBGStatModel(pFrame, (CvBGStatModel *)bg_model );
//pFrImg为前景图像，只能为单通道
//pBkImg为背景图像，可以为单通道或与pFrame通道数相同
cvCopy(bg_model->foreground,pFrImg,0);
cvCopy(bg_model->background,pBkImg,0);
// cvCvtColor(pFrame, pGrayFr, CV_BGR2GRAY);
// cvAbsDiff(pFrame, pBkImg, pGrayFr);
// cvCvtColor(pGrayFr, pFrImg, CV_BGR2GRAY);
//二值化前景图
cvThreshold(pFrImg, pFrImg, 254, 255, CV_THRESH_BINARY_INV);
//对图像进行闭运算
cvDilate(pFrImg, pFrImg, 0, 1);
cvErode(pFrImg, pFrImg, 0, 1);
//把图像正过来
pBkImg->origin=1;
pFrImg->origin=1;
cvShowImage("video", pFrame);
cvShowImage("background", pBkImg);
cvShowImage("foreground", pFrImg);
if( cvWaitKey(1) >= 0 )
break;
}
}
//释放高斯模型参数占用内存
cvReleaseBGStatModel((CvBGStatModel**)&bg_model);
cvDestroyWindow("video");
cvDestroyWindow("background");
cvDestroyWindow("foreground");
cvReleaseIma
ge(&pFrImg);
cvReleaseImage(&pBkImg);
cvReleaseCapture(&pCapture);
return 0;
}
//在这个基础上，现在需要做的事就是对于前景图，先进性滤波去除噪声点，
//再判断出里面什么部位是前景，什么地方是背景，填充前景，以保证显示的图像的
//有效性