实现步骤
1.获取视频
2.设置形态学结构
3.创建Video.createBackgroundSubtractorMOG2()
4.提取模型 BS
5.进行形态学变换
6.展示结果
主要代码
package com.xu.opencv;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Objects;
import java.util.Optional;
import java.util.stream.Collectors;
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfPoint;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Rect;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.highgui.HighGui;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import org.opencv.video.BackgroundSubtractorMOG2;
import org.opencv.video.Video;
import org.opencv.videoio.VideoCapture;
public class BSM {
static {
System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
}
public static void main(String[] args) {
BSM_MOG2();
}
public static void BSM_MOG2() {
// 1 创建 VideoCapture 对象
VideoCapture capture = new VideoCapture(0);
// 2 使用 VideoCapture 对象读取本地视频
capture.open("D:\\BaiduNetdiskDownload\\video_003.avi");
// 3 获取视频处理时的键盘输入 我这里是为了在 视频处理时如果按 Esc 退出视频对象跟踪
int index = 0;
// 4 使用 Mat video 保存视频中的图像帧 针对每一帧 做处理
Mat video = new Mat();
// 5 获取形态学结构
Mat kernel = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, new Size(3, 3), new Point(-1, -1));
// 6 GMM
BackgroundSubtractorMOG2 subtractor = Video.createBackgroundSubtractorMOG2();
Mat fgmask = new Mat();
while (capture.read(video)) {
// 7 提取模型 BSM
subtractor.apply(video, fgmask);
// 8 形态学变换
Imgproc.morphologyEx(fgmask, fgmask, Imgproc.MORPH_OPEN, kernel, new Point(-1, -1));
// 9 效果展示
Optional.ofNullable(process(fgmask)).orElse(new ArrayList<>())
.stream().filter(Objects::nonNull).forEach(rect -> {
Imgproc.rectangle(fgmask, new Point(rect.x, rect.y), new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height), new Scalar(255, 0, 0), 1, Imgproc.LINE_AA, 0);
});
HighGui.imshow("GMM 背景消除", fgmask);
index = HighGui.waitKey(100);
if (index == 27) {
capture.release();
break;
}
}
}
public static List<Rect> process(Mat video) {
// 1 跟踪物体在图像中的位置
List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<>();
// 2 找出图像中物体的位置
Imgproc.findContours(video, contours, new Mat(), Imgproc.RETR_EXTERNAL, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE, new Point(2, 2));
return Optional.ofNullable(contours).orElse(new ArrayList<>())
.stream().filter(Objects::nonNull)
.map(item -> Imgproc.boundingRect(item)).collect(Collectors.toList());
}
}
效果图
到此这篇关于Java OpenCV图像处理之背景消除的文章就介绍到这了,更多相关Java OpenCV图像背景消除内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网!