opencv视频背景建模代码实现

本文介绍了如何使用Python的OpenCV库实现背景建模,通过MORPH_CROSS操作去除噪声,然后应用背景减除器MOG2对视频进行处理。同时,展示了如何使用findContours和boundingRect函数来检测并绘制视频中的矩形区域。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

 背景建模的相关原理请阅读这篇博文:

代码实现

import cv2

# 经典的测试视频
cap = cv2.VideoCapture('test.avi')

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()

while (True):
    ret, frame = cap.read()  # ret:True表示正常读取到图像,frame:从视频中获取当前一帧图片
    cv2.imshow('frame', frame)

    fgmask = fgbg.apply(frame)  # 视频处理
    cv2.imshow('fgmask', fgmask)

    fgmask_new = cv2.morphologyEx(fgmask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)  # 开运算去噪点,先腐蚀后膨胀。
    # 寻找视频中的轮廓
    _, contours, h = cv2.findContours(fgmask_new, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    for c in contours:
        # 计算各轮廓的周长
        perimeter = cv2.arcLength(c, True)
        if perimeter > 188:
            # 找到一个直矩形(不会旋转)
            x, y, w, h = cv2.boundingRect(c)
            # 画出这个矩形
            fgmask_new_rect = cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

    cv2.imshow('fgmask_new_rect', fgmask_new_rect)
    k = cv2.waitKey(100) & 0xff
    if k == 27:
        break

运行结果

 

 

 

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