OpenCV对象检测实例

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2019-01-09 21:36:31

在本文中，我将演示如何跟踪传送带上的对象。这可以用于在传送带上定位对象，或者可以进一步用于执行质量控制和检查。我将在Windows上使用Python OpenCV库进行此演示。原始视频如下：

假设在视频的00:00:24和00:00:36之间，有我们要检测的对象。让我们从剪切我们最感兴趣视频部分开始。

#import tools
from moviepy.video.io.ffmpeg_tools import ffmpeg_extract_subclip
#t1 and t2 correspond to beginning and end time in seconds
#target name corresponds to the output file name
ffmpeg_extract_subclip("Conveyor for Packaged Food.mp4", t1 = 24, t2=36, targetname="test.mp4")

一旦我们剪切后，我们现在可以开始编辑和操作我们的小视频，以生成精确的检测和跟踪运动中的对象。首先导入Python库

# Libraries needed
import numpy as np
import cv2
import time

我们可以导入剪切视频并运行它。

import numpy as np
import cv2
import time
cap = cv2.VideoCapture("test.mp4")
fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()
while(1):time.sleep(1/25) #This slows down the videoret, frame = cap.read()cv2.imshow("frame",frame)k = cv2.waitKey(1) & 0xffif k == 27:break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

首先，我们可以提取移动对象的前景和背景（fgbg）。在下面的Python代码中，fgbg应用于main frame。它检测任何变化的像素并将它们的颜色设置为白色，同时保持所有静态像素为黑色。然后我们可以根据它们的强度和大小提取运动物体的轮廓。然后，提取位置（x，y）以及高度（h）和宽度（w）以围绕这些轮廓绘制矩形。请注意，这些框的位置和尺寸是从fgmask中提取的，并且实际上是在main frame上绘制的。

 fgmask = fgbg.apply(frame)(im2, contours, hierarchy) = cv2.findContours(fgmask.copy(),cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)for c in contours:if cv2.contourArea(c) <= 1500 :continue x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255,0), 2)cv2.imshow("fgmask",fgmask)

如果我们包含上面的代码，我们会看到类似下面的图片：

fgmask

然而，移动的像素不仅仅是输送带上的物体，输送带本身也有微小的运动，在背景中有框架上的反射，横条和设备。这将导致检测所有这些运动作为单独的对象。

初始噪声检测

要解决这个问题，我们可以做的第一件事是指定一个感兴趣的区域(ROI)，并引入一些去噪函数。这是通过包含以下Python代码行来实现的。

 pts = np.array([[700,5],[950,5],[730,600],[100,500]], np.int32)pts = pts.reshape((-1,1,2))new = cv2.polylines(frame,pts[:3],True,(0,0,0))mask = np.zeros((new.shape[0], new.shape[1]))cv2.fillConvexPoly(mask, pts, 1)mask = mask.astype(np.bool)roi = np.zeros_like(new)roi[mask] = new[mask] blurred_frame = cv2.GaussianBlur(roi, (5,5), 0)fgmask = fgbg.apply(blurred_frame)

更改fgbg mask的参数以从提取的ROI中获取其图像也很重要。当物体在它们下方通过时，我们仍然存在横杆反射的问题。以下Python代码在这些区域上绘制线条以避免混淆。

 cv2.line(roi,(670,35),(920,55),(0,0,0),10)cv2.line(roi,(630,75),(920,100),(0,0,0),10) cv2.line(roi,(540,130),(900,160),(0,0,0),13)cv2.line(roi,(465,210),(850,250),(0,0,0),13)cv2.line(roi,(320,320),(800,385),(0,0,0),18)

最后，这将为我们提供干净的物体检测，噪音可以忽略不计。

应用ROI和去噪后的fgbg

ROI and cross bars blackout

最终检测

总结一下，这是最终的Python代码：

import numpy as np
import cv2
import time
cap = cv2.VideoCapture("test.mp4")
fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()
while(1):time.sleep(1/25)ret, frame = cap.read()pts = np.array([[700,5],[950,5],[730,600],[100,500]], np.int32)pts = pts.reshape((-1,1,2))new = cv2.polylines(frame,pts[:3],True,(0,0,0))mask = np.zeros((new.shape[0], new.shape[1]))cv2.fillConvexPoly(mask, pts, 1)mask = mask.astype(np.bool)roi = np.zeros_like(new)roi[mask] = new[mask] cv2.line(roi,(670,35),(920,55),(0,0,0),10)cv2.line(roi,(630,75),(920,100),(0,0,0),10) cv2.line(roi,(540,130),(900,160),(0,0,0),13)cv2.line(roi,(465,210),(850,250),(0,0,0),13)cv2.line(roi,(320,320),(800,385),(0,0,0),18)blurred_frame = cv2.GaussianBlur(roi, (5,5), 0)fgmask = fgbg.apply(blurred_frame)(im2, contours, hierarchy) = cv2.findContours(fgmask.copy(), cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for c in contours:if cv2.contourArea(c) <= 1500 :continue x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255,0), 2)cv2.imshow("frame",frame)cv2.imshow("fgmask",fgmask)cv2.imshow("ROI",roi)k = cv2.waitKey(1) & 0xffif k == 27:break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

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