帧差法Motion Detection(基于EmguCV实现)

本文介绍了使用帧差法进行Motion Detection的方法,通过比较连续两帧图像的差异来检测运动目标。当目标静止时,帧差为0;运动时,帧差不为0,可用于追踪目标。文章提供了摄像头原画面、帧差结果的对比,并展示了核心代码,读者可以在GitHub上找到完整的项目和源码。

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帧差法,用公式表达就是

result=currentFrame-previousFrame

如果在同一背景下,目标静止,则相邻两帧图像无变化,帧差为0;

如果目标正在运动,那么帧差不为0,可以根据帧差图像跟踪目标大致位置


视频原画面


帧差结果

在OpenCV中实现帧差法Motion Detection)是一种简单而有效的运动检测方法。帧差法通过比较连续帧之间的差异来检测运动。以下是一个详细的实现步骤和代码示例: ### 实现步骤 1. **读取视频流**:可以使用摄像头或视频文件作为输入。 2. **预处理帧**:将帧转换为灰度图,并应用高斯模糊以减少噪声。 3. **计算帧差**:计算当前帧与前一帧之间的差异。 4. **阈值处理**:将差异图像进行二值化处理,以突出运动区域。 5. **轮廓检测**:检测二值化图像中的轮廓,并绘制边界框以标识运动区域。 ### 代码示例 ```python import cv2 # 初始化视频捕捉对象 cap = cv2.VideoCapture(0) # 0表示默认摄像头,如果是视频文件则传入文件路径 # 初始化前一帧 ret, prev_frame = cap.read() prev_gray = cv2.cvtColor(prev_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) prev_gray = cv2.GaussianBlur(prev_gray, (21, 21), 0) while True: # 读取当前帧 ret, frame = cap.read() if not ret: break # 转换为灰度图并应用高斯模糊 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray = cv2.GaussianBlur(gray, (21, 21), 0) # 计算当前帧与前一帧的差异 frame_diff = cv2.absdiff(prev_gray, gray) thresh = cv2.threshold(frame_diff, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] # 膨胀阈值图像以填充孔洞 thresh = cv2.dilate(thresh, None, iterations=2) # 查找轮廓 contours, _ = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: if cv2.contourArea(contour) < 500: continue # 获取边界框 (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(contour) cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 显示结果 cv2.imshow("Frame", frame) cv2.imshow("Thresh", thresh) cv2.imshow("Frame Diff", frame_diff) # 更新前一帧 prev_gray = gray # 按下 'q' 键退出 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放资源 cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` ### 解释 1. **视频捕捉**:使用 `cv2.VideoCapture` 初始化视频捕捉对象。 2. **预处理帧**:将每一帧转换为灰度图,并应用高斯模糊以减少噪声。 3. **帧差计算**:使用 `cv2.absdiff` 计算当前帧与前一帧的差异。 4. **阈值处理**:使用 `cv2.threshold` 将差异图像进行二值化处理。 5. **膨胀处理**:使用 `cv2.dilate` 膨胀阈值图像以填充孔洞。 6. **轮廓检测**:使用 `cv2.findContours` 检测二值化图像中的轮廓,并绘制边界框以标识运动区域。
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