Python使用背景差分器实现运动物体检测

下面是详细讲解“Python使用背景差分器实现运动物体检测”的完整攻略：

1. 背景差分器简介

背景差分器是指为了找出视频中动态目标而对连续的视频图像序列进行比较的算法。在背景差分器中，将连续帧之间的差异转换成二进制图像。通过二值图像来确定运动像素，从而检测可以被视为“运动”的物体。

2. Python背景差分器实现运动物体检测步骤

在Python中，可以通过使用OpenCV库函数BackgroundSubtractorMOG2来实现背景差分器实现运动物体检测。下面是实现步骤：

1. 导入需要的库：

import cv2
import numpy as np

1. 定义BackgroundSubtractorMOG2对象：

fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2(history=50, varThreshold=50, detectShadows=False)

1. 读入视频流：

cap = cv2.VideoCapture('test.mp4')

1. 循环处理每一帧图像：

while(1):
    ret, frame = cap.read() # 获取读取状态和图像帧

1. 对每帧图像进行预处理：

    # 转化为灰色图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
    # 高斯模糊处理 
    gray = cv2.GaussianBlur(gray, (3,3), 0) 

1. 使用createBackgroundSubtractorMOG2进行背景差分计算，并得到运动物体的图像：

    fgmask = fgbg.apply(gray) 

1. 对运动物体的图像进行二值化处理：

    ret, binary = cv2.threshold(fgmask, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) 

1. 将检测到的运动物体用矩形框圈出来，并显示图像：

    contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 
    for c in contours: 
        rect = cv2.boundingRect(c) 
        if rect[2] < 100 or rect[3] < 100: # 忽略太小的矩形框 
            continue
        cv2.rectangle(frame, rect, (0, 255, 0), 2) 
    cv2.imshow('frame', frame) 

1. 进行如下的清理工作，避免内存不足：

    k = cv2.waitKey(30) & 0xff 
    if k == 27: 
        break 
cap.release() 
cv2.destroyAllWindows()

3. 示例说明

下面提供两个示例，说明如何使用Python背景差分器实现运动物体检测。

示例1：检测视频中的自行车

假设我们有一个视频文件bike.mp4，它记录了一个骑自行车的人。现在，我们想要检测自行车在视频中的运动，并标出运动物体的方框。

import cv2
import numpy as np

# 定义BackgroundSubtractorMOG2对象
fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2(history = 50, varThreshold = 50, detectShadows = False)

# 读入视频流
cap = cv2.VideoCapture('bike.mp4')

while(1):

    ret, frame = cap.read() # 获取读取状态和图像帧

    # 转化为灰色图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 高斯模糊处理
    gray = cv2.GaussianBlur(gray, (3,3), 0)

    # 使用createBackgroundSubtractorMOG2进行背景差分计算，并得到运动物体的图像
    fgmask = fgbg.apply(gray)

    # 对运动物体的图像进行二值化处理
    ret, binary = cv2.threshold(fgmask, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

    # 将检测到的运动物体用矩形框圈出来，并显示图像
    contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    for c in contours:
        rect = cv2.boundingRect(c)
        if rect[2] < 100 or rect[3] < 100: # 忽略太小的矩形框
            continue
        cv2.rectangle(frame, rect, (0, 255, 0), 2)

    # 显示视频流
    cv2.imshow('frame', frame)

    k = cv2.waitKey(30) & 0xff
    if k == 27:
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

示例2：检测实时摄像头中的运动物体

假设我们有一个开启的摄像头或视频流，想要进行实时的运动物体检测。下面给出示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 定义BackgroundSubtractorMOG2对象
fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2(history = 50, varThreshold = 50, detectShadows = False)

# 读入视频流
cap = cv2.VideoCapture(0)

while(1):

    ret, frame = cap.read() # 获取读取状态和图像帧

    # 转化为灰色图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 高斯模糊处理
    gray = cv2.GaussianBlur(gray, (3,3), 0)

    # 使用createBackgroundSubtractorMOG2进行背景差分计算，并得到运动物体的图像
    fgmask = fgbg.apply(gray)

    # 对运动物体的图像进行二值化处理
    ret, binary = cv2.threshold(fgmask, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

    # 将检测到的运动物体用矩形框圈出来，并显示图像
    contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    for c in contours:
        rect = cv2.boundingRect(c)
        if rect[2] < 100 or rect[3] < 100: # 忽略太小的矩形框
            continue
        cv2.rectangle(frame, rect, (0, 255, 0), 2)

    # 显示视频流
    cv2.imshow('frame', frame)

    k = cv2.waitKey(30) & 0xff
    if k == 27:
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

通过以上的示例说明，可以看出如何使用Python和OpenCV实现背景差分器的运动物体检测。