Opencv实现机器视觉检测和计数的方法

介绍

OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉库，可以用来处理数字图像和视频，并实现计算机视觉中的许多常见任务，例如特征检测、目标跟踪、物体识别、图像分割等。机器视觉检测和计数程序可以用于许多场景，例如人流量统计、车流量统计等。

步骤

下面是一些实现机器视觉检测和计数的常见步骤。

1. 数据源采集

获取视频数据或图像数据是创建计算机视觉应用程序的第一步。可以使用摄像头或直接从硬盘上加载视频文件或图像文件。使用OpenCV中的 VideoCapture类可以很方便地从视频文件中读取图像。

import cv2

# 打开视频文件
cap = cv2.VideoCapture("test.mp4")

# 读取一帧图像
ret, frame = cap.read()

2. 图像处理

图像处理是寻找感兴趣区域和计数的重要步骤。预处理步骤可以包括图像平滑、二值化等。在这里，我们考虑将一幅图像转换为灰度图像，并将其进行二值化处理。这样可以让前景和背景更加明显。

import cv2

# 读取一幅图像
img = cv2.imread("test.jpg")

# 将彩色图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 将灰度图像二值化
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)

3. 检测和计数对象

在这一步中，我们将使用OpenCV提供的目标检测算法和计数算法来检测和计数对象。常见的检测算法包括Haar级联检测器和基于HOG+SVM的行人检测算法。这里我们以基于背景减法的前景检测算法来说明。

import cv2

# 读取一幅图像
img = cv2.imread("test.jpg")

# 定义一个BackgroundSubtractor对象
fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorKNN()

# 通过BackgroundSubtractor对象计算前景掩码
fgmask = fgbg.apply(img)

# 显示掩码
cv2.imshow("mask", fgmask)

4. 显示检测结果

最后，我们将检测结果绘制在图像上，并显示出来。可以使用OpenCV中的不同绘图功能，例如矩形、圆形、文本等，来标记检测结果。

import cv2

# 读取一幅图像
img = cv2.imread("test.jpg")

# 定义一个BackgroundSubtractor对象
fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorKNN()

# 通过BackgroundSubtractor对象计算前景掩码
fgmask = fgbg.apply(img)

# 绘制外边框
contours, hierarchy = cv2.findContours(fgmask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for i, contour in enumerate(contours):
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)

# 显示图像
cv2.imshow("image", img)

示例

示例1：车流量检测

在这个示例中，我们将展示如何使用OpenCV来计算视频中经过的车辆数量。

1. 读取视频数据

import cv2

# 打开视频文件
cap = cv2.VideoCapture("traffic.mp4")

1. 对每一帧进行处理和分析

import cv2

# 在第一帧中获取背景图像
ret, frame = cap.read()
backSubtractor = cv2.createBackgroundSubtractorKNN()
background = backSubtractor.apply(frame)

# 对于每一帧，计算前景掩码并检测车辆
while True:
    # 读取一帧
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 使用背景减法算法计算前景掩码
    foreground = backSubtractor.apply(frame)

    # 对前景掩码进行形态学操作
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5))
    foreground = cv2.morphologyEx(foreground, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

    # 计算车辆数量
    contours, hierarchy = cv2.findContours(foreground, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    count = 0
    for i, contour in enumerate(contours):
        area = cv2.contourArea(contour)
        if area > 5000:
            count += 1

    # 在图像上绘制车辆数量
    cv2.putText(frame, "Count: " + str(count), (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)
    cv2.imshow("frame", frame)
    cv2.imshow("foreground", foreground)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

1. 释放资源

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

示例2：人流量检测

在这个示例中，我们将展示如何使用OpenCV来计算视频中经过的人数。

1. 读取视频数据

import cv2

# 打开视频文件
cap = cv2.VideoCapture("people.mp4")

1. 对每一帧进行处理和分析

import cv2

# 加载Haar级联检测器
faceCascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt.xml")

# 对于每一帧，计算前景掩码并检测人数
while True:
    # 读取一帧
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 将彩色图像转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 在灰度图像上检测人脸
    faces = faceCascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

    # 计算人数
    count = len(faces)

    # 在图像上绘制人数
    cv2.putText(frame, "Count: " + str(count), (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)
    cv2.imshow("frame", frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

1. 释放资源

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

结论

OpenCV提供了许多用于计算机视觉任务的函数和算法，在机器视觉检测和计数方面表现出色。随着计算机硬件和软件的不断发展，计算机视觉将继续成为我们日常生活中的重要组成部分。