11、计算机视觉中的背景减除、目标检测与图像拼接技术

计算机视觉中的背景减除、目标检测与图像拼接技术

1. 基于阈值的目标检测器

1.1 原理与应用场景

目标检测的一种简单方法是假设视频序列开始时的所有内容都是“背景”，无检测价值；若有变化，则意味着要检测的目标出现。此方法可用于处理监控摄像头视频，多数监控视频大部分时间是静态场景，仅在有事件发生时才需查看。通过自动检测视频中的变化并记录时间戳，能方便后续快速定位视频中的关键部分。

1.2 示例视频处理

以一段狗追球的短视频为例，视频最初是一个空走廊，几秒后球被扔进场景，狗跑进来捡球，最后狗带着球离开。视频由静止的手机摄像头拍摄，原始视频为竖版高清视频，分辨率为 1920×1080 像素，帧率 30 帧/秒。处理步骤如下：
1. 使用免费软件将 MP4 格式的原始视频提取为 JPEG 格式的单帧图像。
2. 利用 IrfanView 将彩色 JPEG 图像转换为黑白 PGM 图像，便于使用 OpenVX 示例实现中的实用函数读取。

1.3 代码实现

vx_uint32 w_in = 1080, h_in = 1920; // 输入图像大小
int scale = 4; // 图像缩放比例
int w = w_in/scale; // 缩放后图像宽度
int h = h_in/scale; // 缩放后图像高度
vx_uint8 threshval = 10; // 基本差异阈值
vx_context context = vxCreateContext();
vx_graph graph = vxCreateGraph(context);