C++OpenCV对摄像头进行实时处理——消除摄像头的背景

本文介绍了如何利用OpenCV库中的createBackgroundSubtractorMOG2和createBackgroundSubtractorKNN方法,通过设置历史层次、像素阈值和阴影检测选项,实现实时摄像头画面的背景消除。背景消除是通过高斯混合模型(MOG2)和k最近邻(kNN)算法来完成的。

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

背景消除建模有2种方式:
1、MOG2------高斯混合模型
2、kNN---------k最近邻

在OpenCv中也有相关的API:
1、createBackgroundSubtractorMOG2(int history=500, double varThreshold=16,bool detectShadows=true);
2、createBackgroundSubtractorKNN(int history=500, double dist2Threshold=400.0, bool detectShadows=true);
history:层次,长度
varThreshold:像素和模型之间欧式距离的阈值。
detectShadows:默认为true,检测阴影并标记它们(影子会被标记为灰色), 但会降低部分速度。


完整源码

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>

using namespace cv;
using namespace std;


int main(int argc, char** argv)
{
	VideoCapture capture(0);
	//capture.open("D:/test/video_004.avi");
	if (!capture.isOpened())
	{
		
### 使用C++OpenCV进行摄像头捕捉并实现肢体识别 #### 创建视频捕获对象 为了从摄像头获取实时视频流,在程序初始化阶段需创建`cv::VideoCapture`类的对象。通过传递设备索引来指定要使用的摄像头,通常内置摄像头的索引为0。 ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> int main() { cv::VideoCapture cap(0); if (!cap.isOpened()) { std::cerr << "Error opening video stream or file" << std::endl; return -1; } } ``` 这段代码尝试连接到默认摄像头,并验证是否成功打开了视频源[^2]。 #### 获取每一帧图像数据 一旦建立了有效的视频捕获会话,则可以通过循环调用`read()`方法来逐帧读取来自相机的数据: ```cpp cv::Mat frame; while (true) { cap >> frame; // Capture a new frame from camera if (frame.empty()) break; // Process the captured image here... } ``` 此部分实现了持续抓拍新画面的功能,直到遇到空帧为止。 #### 实现人体姿态估计算法 对于人体姿势检测任务来说,推荐采用预训练好的模型来进行特征提取与分类预测。这里介绍一种基于深度学习的方法——使用PoseNet或其他类似的神经网络架构完成姿态解析操作。需要注意的是,这可能涉及到额外安装依赖项以及加载特定权重文件等准备工作。 假设已经准备好了一个名为`pose_model.pb`的人体姿态估计算法模型文件,那么可以在应用程序中加入如下逻辑片段用于执行推理过程: ```cpp // Load pre-trained pose estimation model into memory cv::dnn::Net net = cv::dnn::readNetFromTensorflow("path/to/pose_model.pb"); ... for (;;) { ... // Prepare input blob and set it as network's input layer data cv::Mat blob; cv::dnn::blobFromImage(frame, blob, 1.0 / 255.0, cv::Size(inputWidth, inputHeight), meanVal, swapRB); net.setInput(blob); // Perform forward pass through neural network to get output layers' results std::vector<cv::String> outNames = net.getUnconnectedOutLayersNames(); std::vector<cv::Mat> outs; net.forward(outs, outNames); // Analyze outputs of DNN to draw keypoints on original image postprocess(frame, outs); ... imshow("Human Pose Estimation", frame); } void postprocess(cv::Mat& frame, const std::vector<cv::Mat>& outs){ // Implement keypoint detection logic based on 'outs' // Draw detected body parts onto 'frame' } ``` 上述代码展示了如何利用OpenCV中的DNN模块加载预先训练过的模型,并对其进行前向传播以获得输出层的结果;接着定义了辅助函数`postprocess()`负责解释这些结果并将相应的骨骼节点绘制回原始图片上显示给用户查看[^1]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

AI炮灰

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值