图像处理之前景检测（五）之基于样本一致性背景检测（SACON）（主要为代码升级）

图像处理之前景检测（五）之基于样本一致性背景检测（SACON）

SACON（SAmple CONsensus）算法是基于样本一致性的运动目标检测算法。该算法通过对每个像素进行样本一致性判断来判定像素是否为背景。

具体原理参考：

Belial_2010 基于样本一致性的背景减除运动目标检测算法（SACON）（文献1）

Zhang_P_Y 【计算机视觉】基于样本一致性的背景减除运动目标检测算法（SACON）（文献2）

C接口代码见：

星zai 前景检测算法-SACON（SAMPLE CONSENSUS）

这里对于代码进行升级，函数对应进行替换为C++接口，环境为VS2015+opencv3.2 contrib版。

头文件：sacon.h

#include<iostream>
#include<opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;class SACON
{
public://SACON();// 构造函数，其中iteration表示样本的数目，也即用于学习的帧数N  SACON(Mat img, int iteration);/* Description:To implement the function to distinguish whether a pixel is foreground or backgroundand then update the background model */void Detect(Mat img);/* 设置当前像素是否为背景还是前景，即当前像素与背景样本比较，存在较大差异的数目该值与样本的数目gIteration相关,默认为gIteration*2*/void SetAlpha(double al) { gAlpha = al; }// 设置两个像素值的差异,默认为15  void SetValDiff(int ival) { valDiff = ival; }// 用于标记一个像素最多为  void SetTomTh(int Count) { Th_Tom = Count; }Mat getForeground() { return pForeImg; }//~SACON();
private:void InnerDetect(Mat img);// 填充前景区域的空洞，思想是填充，  void ValidateForeground(Mat foreImg);Mat* pBkImgArr;Mat pForeImg;Mat pPreImg;Mat pGray;Mat pDiffImg;int gHeight;int gWidth;//Size gSize;int gIteration;int frmNum;int valDiff; // 两个像素值的差异  double gAlpha;//the value that determines a pixel whether a foreground or background  int **Tom; //用来记录一个像素被连续判为前景的次数  int Th_Tom; // 用于标记一个像素最多为前景的次数，默认为100
};

算法函数：sacon.cpp

#include<iostream>
#include<opencv.hpp>
#include"sacon.h"
using namespace std;
using namespace cv;
SACON::SACON(Mat img, int iteration)
{frmNum = 0;Th_Tom = 10;gHeight = img.rows;gWidth = img.cols;gIteration = iteration;gAlpha = gIteration*2; // 值的设置还有待商榷  //gSize = cvGetSize(img);//pForeImg = cvCreateImage(gSize, 8, 1);Mat x(img.rows, img.cols, CV_8UC1);pForeImg=x.clone();//pGray = cvCreateImage(gSize, 8, 1);//Mat y(img.rows, img.cols, CV_8UC1);pGray = x.clone();//pPreImg = cvCreateImage(gSize, 8, 3);Mat u(img.rows, img.cols, CV_8UC3);pPreImg = u.clone();//pDiffImg = cvCreateImage(gSize, 8, 3);//Mat z(img.rows, img.cols, CV_8UC3);pDiffImg = u.clone();int i = 0, j = 0;Tom = new int *[gHeight];for (i = 0; i<gHeight; i++){Tom[i] = new int[gWidth];for (j = 0; j<gWidth; j++){Tom[i][j] = 0;}}//pBkImgArr = new IplImage*[gIteration];pBkImgArr = new Mat[gIteration];for (i = 0; i<gIteration; i++){pBkImgArr[i] = u.clone();}img.copyTo(pBkImgArr[frmNum]);frmNum++;
}
// 实现前景检测，如果学习没完，则继续进行学习
void SACON::Detect(Mat img)
{if (frmNum<gIteration){img.copyTo(pBkImgArr[frmNum]);frmNum++;if (frmNum == gIteration){img.copyTo(pPreImg);}}else{InnerDetect(img);ValidateForeground(pForeImg);}
}
// 实现前景检测，并进行背景更新
void SACON::InnerDetect(Mat img)
{//cvZero(pForeImg);//cvZero(pGray);Mat x(pForeImg.rows, pForeImg.cols, CV_8UC1, Scalar(0));x.copyTo(pForeImg);x.copyTo(pGray);absdiff(img, pPreImg, pDiffImg);cvtColor(pDiffImg, pGray, CV_BGR2GRAY);threshold(pGray, pGray, 20, 255, CV_THRESH_BINARY);img.copyTo(pPreImg);//（个人理解，不一定对）这里的这句代码是更新背景，如果有这句代码的话，相当于用帧差法检测运动像素，出来的结果仅仅是运动模型的轮廓，后续要用blob-level方法，进行轮廓填充，这个方法还没有具体思路。int i = 0, j = 0, k = 0, p = 0;int cnt = 0, iTom;Scalar cs0, cs1, cs2, cs3;//cs3.val[0] = 255;cs3.val[0] = 255;for (i = 0; i<gHeight; i++){for (j = 0; j<gWidth; j++){cs0 = pGray.at<uchar>( i, j);if (cs0.val[0] == 255){cs1 = img.at<Vec3b>(i, j);cnt = 0;for (k = 0; k<gIteration; k++){//cs2 = cvGet2D(pBkImgArr[k], i, j);cs2 = pBkImgArr[k].at<Vec3b>(i, j);for (p = 0; p<3; p++){if (fabs(cs1.val[p] - cs2.val[p])>valDiff){cnt++;}}}//与背景比较完成  if (cnt>gAlpha){iTom = Tom[i][j];if (iTom>Th_Tom) // 如果当前像素为前景的次数超过Th_Tom，则判为背景  {Tom[i][j] = 0;  // 怎么更新背景  }else{Tom[i][j]++;//cvSet2D(pForeImg, i, j, cs3);pForeImg.at<uchar>(i, j)=cs3.val[0];}}}else{continue;}}}
}
void SACON::ValidateForeground(Mat foreImg)
{// 膨胀腐蚀的默认结构元素是3×3的长方形  dilate(foreImg, foreImg,9);erode(foreImg, foreImg, 9);/*int i=0,j=0,p=0,q=0;int cnt;CvScalar cs0,cs;cs.val[0]=255;for (i=1;i<gHeight-1;i++){for (j=1;j<gWidth-1;j++){cnt=0;for (p=i-1;p<=i+1;p++){for(q=j-1;q<=j+1;q++){cs0=cvGet2D(foreImg,p,q);if (cs0.val[0]==255){cnt++;}}}if (cnt>5){cvSet2D(foreImg,i,j,cs);}}}*/
}

主函数：main.cpp

#include<iostream>
#include<opencv.hpp>
#include"sacon.h"
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{namedWindow("Raw");namedWindow("sacon");VideoCapture cap ("E://素材//2.mp4");//VideoCapture cap (0);Mat frame;cap >> frame;SACON sacon(frame, 30);//  // 开始处理视频每一帧图像  for (int i = 0;; i++){cap >> frame;//SACON sacon;if (frame.empty() == 1)return 1;//if (i == 450)//waitKey(0);sacon.Detect(frame);Mat m=sacon.getForeground();//sacon.(rawImage, 30);//sacon.Detect(rawImage);imshow("Raw", frame);imshow("sacon", m);//cvShowImage("sacon", saconmask);waitKey(10);}return 0;
}

运行结果：

这里的运行结果较之前的算法来看，稍微有些奇怪，这里检测出来的更像是运动物体的轮廓，轮廓包含的像素没有检测出来，这里（可能是）与算法的原理相关，因为sacon算法第一步提取活动像素采取的是类似帧差的方法，对于运动速度不快的目标，轮廓内像素差分消除掉了，所以显示不出来。这里（文献2）中提到的pixel_level的问题，后续的像素填充要用到Blob_level的算法，算法原论文中没有提到具体对策，这篇代码中也没有相应的解决方法，所以是这样的结果。

文献（2）提及相应问题：

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