视频背景建模与图像处理技术的结合应用

目录

一、为什么要对视频背景建模进行图像处理？

二、实际案例应用展示

1、读取视频并对视频进行形态学处理

2、提取运动对象轮廓

3、前景提取和轮廓检测

4、完整代码及结果展示

三、总结

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一、为什么要对视频背景建模进行图像处理？

背景建模是计算机视觉领域中的一项重要技术，它可以将图像中的前景物体与背景分离，从而实现对前景物体的跟踪、识别等操作。通过对一段时间内的图像序列进行分析，提取出图像中的背景信息，并将其建模成一个背景模型，可以为后续的目标检测、跟踪、分割等任务提供基础。例如，在实际应用中我们可以通过背景建模图像处理，对人物进行分割，从而达到筛选人和物的目标，可以应用在人数统计，人物追踪等方面。

二、实际案例应用展示

下面通过实际的视频进行演示

1、读取视频并对视频进行形态学处理

cap = cv2.VideoCapture('test.avi')

# getStructuringElement(shape, ksize, anchor=None)得到一个卷积核。主要用于后续的腐蚀、膨胀、开、闭等运算。
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS,(3,3))
#创建混合高斯模型，用于背景建模
fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()

相关参数解释：

• cv2.VideoCapture:OpenCV中用于捕获或读取视频的类。
• cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS,(16,16)):创建一个形态学核，这个核是一个5x5的十字形结构元素。形态学操作常常用于图像处理中以消除噪声、分割图像或测量图像中的形状。在这里，cv2.MORPH_CROSS定义了结构元素的形状为十字形，而(16,16)定义了十字形的大小。
• cv2.createBackgroundSubtractorMOG2():创建了一个背景减除器。背景减除是从视频或图像序列中提取前景对象（移动物体）的一种方法。使用高斯混合模型来模拟背景，对前景对象进行检测。

混合高斯模型（MOG2）假设每个像素点的值服从一个高斯分布，通过计算每个像素点的高斯分布参数来区分前景物体和背景。这种方法可以适应背景的变化，但是需要训练过程。

2、提取运动对象轮廓

while(True):