前景检测算法（七）--ViBe算法
2024-05-26 19:01:38
原文：
http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9622285
因为监控发展的需求，目前前景检测的研究还是很多的，也出现了很多新的方法和思路。个人了解的大概概括为以下一些：
帧差、背景减除（GMM、CodeBook、 SOBS、 SACON、 VIBE、 W4、多帧平均……）、光流（稀疏光流、稠密光流）、运动竞争（Motion Competition）、运动模版（运动历史图像）、时间熵……等等。如果加上他们的改进版，那就是很大的一个家族了。
对于上一些方法的一点简单的对比分析可以参考下：
http://www.cnblogs.com/ronny/archive/2012/04/12/2444053.html
至于哪个最好，看使用环境吧，各有千秋，有一些适用的情况更多，有一些在某些情况下表现更好。这些都需要针对自己的使用情况作测试确定的。呵呵。
推荐一个牛逼的库：http://code.google.com/p/bgslibrary/里面包含了各种背景减除的方法，可以让自己少做很多力气活。
还有王先荣博客上存在不少的分析：
http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2010/02/21/ForegroundDetection.html
下面的博客上转载王先荣的上面几篇，然后加上自己分析了两篇：
http://blog.csdn.net/stellar0
本文主要关注其中的一种背景减除方法：ViBe。stellar0的博客上对ViBe进行了分析，我这里就不再啰嗦了，具体的理论可以参考：
http://www2.ulg.ac.be/telecom/research/vibe/
http://blog.csdn.net/stellar0/article/details/8777283
http://blog.csdn.net/yongshengsilingsa/article/details/6659859
http://www2.ulg.ac.be/telecom/research/vibe/download.html
http://www.cvchina.info/2011/12/25/vibe/
ViBe是一种像素级的背景建模、前景检测算法，该算法主要不同之处是背景模型的更新策略，随机选择需要替换的像素的样本，随机选择邻域像素进行更新。在无法确定像素变化的模型时，随机的更新策略，在一定程度上可以模拟像素变化的不确定性。
背景模型的初始化
初始化是建立背景模型的过程，一般的检测算法需要一定长度的视频序列学习完成，影响了检测的实时性，而且当视频画面突然变化时，重新学习背景模型需要较长时间。
ViBe算法主要是利用单帧视频序列初始化背景模型，对于一个像素点，结合相邻像素点拥有相近像素值的空间分布特性，随机的选择它的邻域点的像素值作为它的模型样本值。
优点：不仅减少了背景模型建立的过程，还可以处理背景突然变化的情况，当检测到背景突然变化明显时，只需要舍弃原始的模型，重新利用变化后的首帧图像建立背景模型。
缺点：由于可能采用了运动物体的像素初始化样本集，容易引入拖影（Ghost）区域。
前景检测过程
背景模型为每个背景点存储一个样本集，然后每个新的像素值和样本集比较判断是否属于背景。
计算新像素值和样本集中每个样本值的距离，若距离小于阈值，则近似样本点数目增加。
如果近似样本点数目大于阈值，则认为新的像素点为背景。
检测过程主要由三个参数决定：样本集数目N，阈值#min和距离相近判定的阈值R，一般具体实现，参数设置为N=20，#min=2，R=20。
背景模型的更新策略
1).无记忆更新策略
每次确定需要更新像素点的背景模型时，以新的像素值随机取代该像素点样本集的一个样本值。
2).时间取样更新策略
并不是每处理一帧数据，都需要更新处理，而是按一定的更新率更新背景模型。当一个像素点被判定为背景时，它有1/rate的概率更新背景模型。rate是时间采样因子，一般取值为16。
3).空间邻域更新策略
针对需要更新像素点，随机的选择一个该像素点邻域的背景模型，以新的像素点更新被选中的背景模型。
ViBe的改进
1).距离计算方法
以圆椎模型代替原来的几何距离计算方法
以自适应阈值代替原来固定的距离判定阈值，阈值大小与样本集的方差成正比，样本集方差越大，说明背景越复杂，判定阈值应该越大。
2).分离updating mask和segmentation mask
引入目标整体的概念，弥补基于像素级前景检测的不足。针对updating mask和segmentation mask采用不同尺寸的形态学处理方法，提高检测准确率。
3).抑制邻域更新
在updating mask里，计算像素点的梯度，根据梯度大小，确定是否需要更新邻域。梯度值越大，说明像素值变化越大，说明该像素值可能为前景，不应该更新。
4).检测闪烁像素点
引入闪烁程度的概念，当一个像素点的updating label与前一帧的updating label不一样时，blinking level增加15，否则，减少1，然后根据blinking level的大小判断该像素点是否为闪烁点。闪烁像素主要出现在背景复杂的场景，如树叶、水纹等，这些场景会出现像素背景和前景的频繁变化，因而针对这些闪烁应该单独处理，可以作为全部作为背景。
5).增加更新因子
ViBe算法中，默认的更新因子是16，当背景变化很快时，背景模型无法快速的更新，将会导致前景检测的较多的错误。因而，需要根据背景变化快慢程度，调整更新因子的大小，可将更新因子分多个等级，如rate = 16,rate = 5,rate = 1。
1）VIBE-A powerful random technique to estimatie the background in video sequences.
2) VIBE-A universal background subtraction algorithms for video sequences
VIBE的头文件Vibe.hpp如下：
[cpp] view plaincopyprint?
- #pragma once
- #include "stdafx.h"
- #define WINSIZE 3
- class Vibe
- {
- public:
- Vibe(void);
- Vibe(IplImage *img);
- void SetMinMatch(int nthreshold){g_MinMatch=nthreshold;}
- void SetRadius(int radius){g_Radius=radius;}
- void SetSampleNum(int num){g_SampleNum=num;}
- void SetThreshold(double t){g_threshold=t;}
- IplImage* GetForeground(){return g_ForeImg;}
- IplImage* GetSegMask(){return g_SegementMask;}
- void Detect(IplImage *img);
- void ForegroundCombineEdge(); // 结合边缘信息
- void DeleteSmallAreaInForeground(double minArea=20);//删除小面积区域
- // 实现背景更新机制
- void Update();
- // 实现后处理，主要用形态学算子
- void PostProcess();
- public:
- ~Vibe(void);
- private:
- void ClearLongLifeForeground(int i_lifeLength=200); // 清除场景中存在时间较长的像素，i_lifeLength用于控制允许存在的最长时间
- double AreaDense(IplImage *pFr,int AI,int AJ,int W,int H); //计算(i,j)处邻域大小为W×H的密度
- int GetRandom(int istart,int iend); // 默认istart=0,iend=15
- int GetRandom(int random);
- int GetRandom();// 产生一个随机数
- // 计算两个像素之间的欧式距离
- double CalcPixelDist(CvScalar bkCs,CvScalar curCs);
- // 按照Kim的方法来计算颜色畸变
- double CalcuColorDist(CvScalar bkCs,CvScalar curCs);
- int g_SampleNum;// Sample number for the models，默认为20
- int g_MinMatch; // 当前像素与背景模型匹配的最少个数，默认为2
- int g_Height;
- int g_Width;
- int g_Radius;// 球体的半径，默认为20
- int g_offset; //边界的宽和高
- double g_threshold; // 距离度量的阈值
- unsigned char ***g_Model;// 保存背景模型
- IplImage *g_ForeImg;// 保存前景图
- IplImage *g_Edge;
- IplConvKernel* element;
- IplImage *g_SegementMask; //分割掩膜
- IplImage *g_UpdateMask; // 更新掩膜
- IplImage *g_Gray;
- int ** LifeLength; // 记录前景点的生命长度,如果前景点的生命长度到达一定的阈值，则将其融入背景中去,且要随机两次。
- };
#pragma once
#include "stdafx.h"
#define WINSIZE 3class Vibe
{
public:Vibe(void);Vibe(IplImage *img);void SetMinMatch(int nthreshold){g_MinMatch=nthreshold;}void SetRadius(int radius){g_Radius=radius;}void SetSampleNum(int num){g_SampleNum=num;}void SetThreshold(double t){g_threshold=t;}IplImage* GetForeground(){return g_ForeImg;}IplImage* GetSegMask(){return g_SegementMask;}void Detect(IplImage *img); void ForegroundCombineEdge(); // 结合边缘信息void DeleteSmallAreaInForeground(double minArea=20);//删除小面积区域// 实现背景更新机制void Update();// 实现后处理，主要用形态学算子void PostProcess();public:~Vibe(void);private: void ClearLongLifeForeground(int i_lifeLength=200); // 清除场景中存在时间较长的像素，i_lifeLength用于控制允许存在的最长时间double AreaDense(IplImage *pFr,int AI,int AJ,int W,int H); //计算(i,j)处邻域大小为W×H的密度int GetRandom(int istart,int iend); // 默认istart=0,iend=15int GetRandom(int random);int GetRandom();// 产生一个随机数// 计算两个像素之间的欧式距离double CalcPixelDist(CvScalar bkCs,CvScalar curCs);// 按照Kim的方法来计算颜色畸变double CalcuColorDist(CvScalar bkCs,CvScalar curCs);int g_SampleNum;// Sample number for the models，默认为20int g_MinMatch; // 当前像素与背景模型匹配的最少个数，默认为2int g_Height;int g_Width;int g_Radius;// 球体的半径，默认为20int g_offset; //边界的宽和高double g_threshold; // 距离度量的阈值unsigned char ***g_Model;// 保存背景模型 IplImage *g_ForeImg;// 保存前景图IplImage *g_Edge;IplConvKernel* element;IplImage *g_SegementMask; //分割掩膜IplImage *g_UpdateMask; // 更新掩膜IplImage *g_Gray;int ** LifeLength; // 记录前景点的生命长度,如果前景点的生命长度到达一定的阈值，则将其融入背景中去,且要随机两次。
};对应的实现文件如下Vibe.cpp所示：
[cpp] view plaincopyprint?
- #include "StdAfx.h"
- #include "Vibe.h"
- Vibe::Vibe(void)
- {
- g_Radius=20;
- g_MinMatch=2;
- g_SampleNum=20;
- g_offset=(WINSIZE-1)/2;
- }
- Vibe::Vibe(IplImage *img)
- {
- if (!img)
- {
- cout<<" The parameter referenced to NUll Pointer!"<<endl;
- return;
- }
- this->g_Height=img->height;
- this->g_Width=img->width;
- g_Radius=20;
- g_MinMatch=2;
- g_SampleNum=20;
- g_threshold=50;
- g_offset=(WINSIZE-1)/2;
- g_ForeImg=cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,1);
- g_Gray=cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,1);
- g_Edge=cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,1);
- g_SegementMask=cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,1);
- g_UpdateMask=cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,1);
- element=cvCreateStructuringElementEx(3,3,1,1,CV_SHAPE_CROSS,NULL);
- cvCvtColor(img,g_Gray,CV_BGR2GRAY);
- // 以上完成相关的初始化操作
- /********************** 以下实现第一帧在每个像素的8邻域内的采样功能，建立对应的背景模型*****************************/
- int i=0,j=0,k=0;
- g_Model=new unsigned char**[g_SampleNum];
- for (k=0;k<g_SampleNum;k++)
- {
- g_Model[k]=new unsigned char *[g_Height];
- for(i=0;i<g_Height;i++)
- {
- g_Model[k][i]=new unsigned char [g_Width];
- for (j=0;j<g_Width;j++)
- {
- g_Model[k][i][j]=0;
- }
- }
- }
- // 采样进行背景建模
- double dVal;
- int ri=0,rj=0; //随机采样的值
- for (i=g_offset;i<g_Height-g_offset;i++)
- {
- for (j=g_offset;j<g_Width-g_offset;j++)
- {
- // 周围3*3的邻域内进行采样
- for(k=0;k<g_SampleNum;k++)
- {
- ri=GetRandom(i);
- rj=GetRandom(j);
- dVal=cvGetReal2D(g_Gray,ri,rj);
- g_Model[k][i][j]=dVal;
- }
- }
- }
- // 初始化前景点掩膜的生命长度
- LifeLength=new int *[g_Height];
- for (i=0;i<g_Height;i++)
- {
- LifeLength[i]=new int [g_Width];
- for(j=0;j<g_Width;j++)
- {
- LifeLength[i][j]=0;
- }
- }
- }
- void Vibe::Detect(IplImage *img)
- {
- cvZero(g_ForeImg);
- cvCvtColor(img,g_Gray,CV_BGR2GRAY);
- int i=0,j=0,k=0;
- double dModVal,dCurrVal;
- int tmpCount=0;// 距离比较在阈值内的次数
- double tmpDist=0;
- int iR1,iR2;//产生随机数
- int Ri,Rj; // 产生邻域内X和Y的随机数
- for (i=0;i<g_Height;i++)
- {
- for (j=0;j<g_Width;j++)
- {
- if( i < g_offset || j < g_offset || i> g_Height - g_offset || j> g_Width - g_offset )
- {
- cvSetReal2D(g_ForeImg,i,j,0);
- continue;
- }
- else
- {
- tmpCount=0;
- dCurrVal=cvGetReal2D(g_Gray,i,j);
- for (k=0;k<g_SampleNum && tmpCount<g_MinMatch ;k++)
- {
- dModVal=g_Model[k][i][j];
- //tmpDist=CalcPixelDist(dCurrVal,dModVal);
- //tmpDist=CalcuColorDist(dCurrVal,dModVal);
- tmpDist=fabs(dModVal-dCurrVal);
- if (tmpDist<g_Radius)
- {
- tmpCount++;
- }
- }
- //判断是否匹配上
- if (tmpCount>=g_MinMatch)
- {
- cvSetReal2D(g_ForeImg,i,j,0);
- // 背景模型的更新
- iR1=GetRandom(0,15);
- if (iR1==0)
- {
- iR2=GetRandom();
- g_Model[iR2][i][j]=dCurrVal;
- }
- //进一步更新邻域模型
- iR1=GetRandom(0,15);
- if (iR1==0)
- {
- Ri=GetRandom(i);
- Rj=GetRandom(j);
- iR2=GetRandom();
- g_Model[iR2][Ri][Rj]=dCurrVal;
- }
- }
- else
- {
- cvSetReal2D(g_ForeImg,i,j,255);
- }
- }
- }
- }
- //ForegroundCombineEdge();
- DeleteSmallAreaInForeground(80);
- ClearLongLifeForeground();
- //PostProcess();
- }
- double Vibe::AreaDense(IplImage *pFr,int AI,int AJ,int W,int H)
- {
- if (AI<=2 || AJ<=2 || AJ>=(g_Width-2) || AI>=(g_Height-2))
- {
- return 0;
- }
- int Num=0,i=0,j=0;
- double dVal=0,dense=0;
- int Total=(2*H+1)*(2*W+1);
- for (i=AI-H;i<=AI+H;i++)
- {
- for (j=AJ-W;j<=AJ+W;j++)
- {
- dVal=cvGetReal2D(pFr,i,j);
- if (dVal>200)
- {
- Num++;
- }
- }
- }
- dense=(double)Num/(double)Total;
- return dense;
- }
- void Vibe::ForegroundCombineEdge()
- {
- cvZero(g_Edge);
- //cvZero(g_SegementMask);
- //cvCopy(g_ForeImg,g_SegementMask);
- cvCanny(g_Gray,g_Edge,30,200,3);
- int i=0,j=0;
- double dense;
- double dVal;
- for (i=g_offset;i<g_Height-g_offset;i++)
- {
- for (j=g_offset;j<g_Width-g_offset;j++)
- {
- dense=AreaDense(g_ForeImg,i,j,2,2);
- dVal=cvGetReal2D(g_Edge,i,j);
- if (dense>0.2 && dVal>200)
- {
- cvSetReal2D(g_ForeImg,i,j,255);
- }
- }
- }
- }
- void Vibe::DeleteSmallAreaInForeground(double minArea/* =20 */)
- {
- //cvZero(g_SegementMask);
- //cvCopy(g_ForeImg,g_SegementMask);
- int region_count = 0;
- CvSeq *first_seq = NULL, *prev_seq = NULL, *seq = NULL;
- CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage();
- cvClearMemStorage(storage);
- cvFindContours( g_ForeImg, storage, &first_seq, sizeof(CvContour), CV_RETR_LIST );
- for( seq = first_seq; seq; seq = seq->h_next )
- {
- CvContour* cnt = (CvContour*)seq;
- if( cnt->rect.width * cnt->rect.height < minArea )
- {
- prev_seq = seq->h_prev;
- if( prev_seq )
- {
- prev_seq->h_next = seq->h_next;
- if( seq->h_next ) seq->h_next->h_prev = prev_seq;
- }
- else
- {
- first_seq = seq->h_next;
- if( seq->h_next ) seq->h_next->h_prev = NULL;
- }
- }
- else
- {
- region_count++;
- }
- }
- cvZero(g_ForeImg);
- cvDrawContours(g_ForeImg, first_seq, CV_RGB(0, 0, 255), CV_RGB(0, 0, 255), 10, -1);
- /*
- CvContourScanner scanner = cvStartFindContours( g_ForeImg, storage,sizeof(CvContour), CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, cvPoint(0,0) );
- CvSeq *contours=NULL,*c=NULL;
- int poly1Hull0=0;
- int nContours=0;
- double perimScale=100;
- while( (c = cvFindNextContour( scanner )) != 0 )
- {
- double len = cvContourPerimeter( c );
- double q = (g_ForeImg->height + g_ForeImg->width)/perimScale; // calculate perimeter len threshold
- if( len < q ) //Get rid of blob if it's perimeter is too small
- cvSubstituteContour( scanner, 0 );
- else //Smooth it's edges if it's large enough
- {
- CvSeq* newC;
- if( poly1Hull0 ) //Polygonal approximation of the segmentation
- newC = cvApproxPoly( c, sizeof(CvContour), storage, CV_POLY_APPROX_DP, 2, 0 );
- else //Convex Hull of the segmentation
- newC = cvConvexHull2( c, storage, CV_CLOCKWISE, 1 );
- cvSubstituteContour( scanner, newC );
- nContours++;
- }
- }
- contours = cvEndFindContours( &scanner );
- // paint the found regions back into the image
- cvZero( g_ForeImg );
- for( c=contours; c != 0; c = c->h_next )
- cvDrawContours( g_ForeImg, c, cvScalarAll(255), cvScalarAll(0), -1, CV_FILLED, 8,cvPoint(0,0));
- */
- cvReleaseMemStorage(&storage);
- }
- void Vibe::ClearLongLifeForeground(int i_lifeLength/* =200 */)
- {
- int i=0,j=0;
- double dVal=0;
- double dLife=0;
- int iR1,iR2=0;
- double dCurrVal=0;
- for (i=g_offset;i<g_Height-g_offset;i++)
- {
- for (j=g_offset;j<g_Width-g_offset;j++)
- {
- dVal=cvGetReal2D(g_ForeImg,i,j);
- dLife=LifeLength[i][j];
- if (dLife>i_lifeLength)
- {
- LifeLength[i][j]=0;
- dCurrVal=cvGetReal2D(g_Gray,i,j);
- // 更新背景模型
- iR1=GetRandom();
- iR2=GetRandom();
- g_Model[iR1][i][j]=dCurrVal;
- g_Model[iR2][i][j]=dCurrVal;
- }
- else
- {
- LifeLength[i][j]=dLife+1;
- }
- }
- }
- }
- void Vibe::Update()
- {
- cvZero(g_UpdateMask);
- }
- void Vibe::PostProcess()
- {
- cvZero(g_SegementMask);
- cvMorphologyEx(g_ForeImg,g_SegementMask,NULL,element,CV_MOP_OPEN,1);
- }
- //算颜色畸变
- double Vibe::CalcuColorDist(CvScalar bkCs,CvScalar curCs)
- {
- double r,g,b,br,bg,bb;
- r=curCs.val[0];
- g=curCs.val[1];
- b=curCs.val[2];
- br=bkCs.val[0];
- bg=bkCs.val[1];
- bb=bkCs.val[2];
- double curDist=r*r+g*g*b*b;
- double bkDist=br*br+bg*bg+bb*bb;
- double curBK=r*br+g*bg+b*bb;
- double curbkDist=curBK*curBK;
- double SquareP;
- if (bkDist==0.0)
- {
- SquareP=0;
- }
- else
- {
- SquareP=curbkDist/bkDist;
- }
- double dist=sqrtf(curDist-SquareP);
- return dist;
- }
- double Vibe::CalcPixelDist(CvScalar bkCs,CvScalar curCs)
- {
- double tmpDist=pow(bkCs.val[0]-curCs.val[0],2)+pow(bkCs.val[1]-curCs.val[1],2)+pow(bkCs.val[2]-curCs.val[2],2);
- return sqrtf(tmpDist);
- }
- int Vibe::GetRandom()
- {
- int val = g_SampleNum * 1.0 * rand() / RAND_MAX;
- if( val == g_SampleNum )
- return val - 1;
- else
- return val;
- }
- int Vibe::GetRandom(int random)
- {
- int val=random-g_offset+rand()%(2*g_offset);
- if (val<random-g_offset)
- {
- val=random-g_offset;
- }
- if (val>random+g_offset)
- {
- val=random+g_offset;
- }
- return val;
- }
- int Vibe::GetRandom(int istart,int iend)
- {
- int val=istart+rand()%(iend-istart);
- return val;
- }
- Vibe::~Vibe(void)
- {
- if (g_ForeImg)
- {
- cvReleaseImage(&g_ForeImg);
- }
- if (g_SegementMask)
- {
- cvReleaseImage(&g_SegementMask);
- }
- if (g_UpdateMask)
- {
- cvReleaseImage(&g_UpdateMask);
- }
- if (g_Gray)
- {
- cvReleaseImage(&g_Gray);
- }
- if (g_Model!=NULL)
- {
- delete[]g_Model;
- g_Model=NULL;
- }
- }
#include "StdAfx.h"
#include "Vibe.h"Vibe::Vibe(void)
{g_Radius=20;g_MinMatch=2; g_SampleNum=20;g_offset=(WINSIZE-1)/2;}Vibe::Vibe(IplImage *img)
{if (!img){cout<<" The parameter referenced to NUll Pointer!"<<endl;return;}this->g_Height=img->height;this->g_Width=img->width;g_Radius=20;g_MinMatch=2; g_SampleNum=20;g_threshold=50;g_offset=(WINSIZE-1)/2;g_ForeImg=cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,1);g_Gray=cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,1);g_Edge=cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,1);g_SegementMask=cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,1);g_UpdateMask=cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,1);element=cvCreateStructuringElementEx(3,3,1,1,CV_SHAPE_CROSS,NULL);cvCvtColor(img,g_Gray,CV_BGR2GRAY);// 以上完成相关的初始化操作/********************** 以下实现第一帧在每个像素的8邻域内的采样功能，建立对应的背景模型*****************************/int i=0,j=0,k=0;g_Model=new unsigned char**[g_SampleNum];for (k=0;k<g_SampleNum;k++){g_Model[k]=new unsigned char *[g_Height];for(i=0;i<g_Height;i++){g_Model[k][i]=new unsigned char [g_Width];for (j=0;j<g_Width;j++){g_Model[k][i][j]=0;}}}// 采样进行背景建模 double dVal;int ri=0,rj=0; //随机采样的值for (i=g_offset;i<g_Height-g_offset;i++){for (j=g_offset;j<g_Width-g_offset;j++){// 周围3*3的邻域内进行采样for(k=0;k<g_SampleNum;k++){ri=GetRandom(i);rj=GetRandom(j);dVal=cvGetReal2D(g_Gray,ri,rj); g_Model[k][i][j]=dVal; }}}// 初始化前景点掩膜的生命长度LifeLength=new int *[g_Height];for (i=0;i<g_Height;i++){LifeLength[i]=new int [g_Width];for(j=0;j<g_Width;j++){LifeLength[i][j]=0;}}
}void Vibe::Detect(IplImage *img)
{cvZero(g_ForeImg); cvCvtColor(img,g_Gray,CV_BGR2GRAY);int i=0,j=0,k=0;double dModVal,dCurrVal;int tmpCount=0;// 距离比较在阈值内的次数double tmpDist=0; int iR1,iR2;//产生随机数int Ri,Rj; // 产生邻域内X和Y的随机数for (i=0;i<g_Height;i++){ for (j=0;j<g_Width;j++){ if( i < g_offset || j < g_offset || i> g_Height - g_offset || j> g_Width - g_offset ){cvSetReal2D(g_ForeImg,i,j,0);continue;}else{tmpCount=0;dCurrVal=cvGetReal2D(g_Gray,i,j); for (k=0;k<g_SampleNum && tmpCount<g_MinMatch ;k++){ dModVal=g_Model[k][i][j];//tmpDist=CalcPixelDist(dCurrVal,dModVal);//tmpDist=CalcuColorDist(dCurrVal,dModVal); tmpDist=fabs(dModVal-dCurrVal); if (tmpDist<g_Radius){tmpCount++;} }//判断是否匹配上if (tmpCount>=g_MinMatch){cvSetReal2D(g_ForeImg,i,j,0);// 背景模型的更新 iR1=GetRandom(0,15);if (iR1==0){iR2=GetRandom();g_Model[iR2][i][j]=dCurrVal; }//进一步更新邻域模型iR1=GetRandom(0,15);if (iR1==0){Ri=GetRandom(i);Rj=GetRandom(j);iR2=GetRandom();g_Model[iR2][Ri][Rj]=dCurrVal; } }else{cvSetReal2D(g_ForeImg,i,j,255);}}} } //ForegroundCombineEdge();DeleteSmallAreaInForeground(80);ClearLongLifeForeground();//PostProcess();
}double Vibe::AreaDense(IplImage *pFr,int AI,int AJ,int W,int H)
{if (AI<=2 || AJ<=2 || AJ>=(g_Width-2) || AI>=(g_Height-2)){return 0;}int Num=0,i=0,j=0;double dVal=0,dense=0;int Total=(2*H+1)*(2*W+1);for (i=AI-H;i<=AI+H;i++){for (j=AJ-W;j<=AJ+W;j++){dVal=cvGetReal2D(pFr,i,j);if (dVal>200){Num++;}}}dense=(double)Num/(double)Total;return dense;
}void Vibe::ForegroundCombineEdge()
{ cvZero(g_Edge);//cvZero(g_SegementMask);//cvCopy(g_ForeImg,g_SegementMask);cvCanny(g_Gray,g_Edge,30,200,3);int i=0,j=0;double dense;double dVal;for (i=g_offset;i<g_Height-g_offset;i++){for (j=g_offset;j<g_Width-g_offset;j++){dense=AreaDense(g_ForeImg,i,j,2,2);dVal=cvGetReal2D(g_Edge,i,j);if (dense>0.2 && dVal>200){cvSetReal2D(g_ForeImg,i,j,255);}}}}void Vibe::DeleteSmallAreaInForeground(double minArea/* =20 */)
{//cvZero(g_SegementMask);//cvCopy(g_ForeImg,g_SegementMask);int region_count = 0;CvSeq *first_seq = NULL, *prev_seq = NULL, *seq = NULL;CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage();cvClearMemStorage(storage);cvFindContours( g_ForeImg, storage, &first_seq, sizeof(CvContour), CV_RETR_LIST );for( seq = first_seq; seq; seq = seq->h_next ){CvContour* cnt = (CvContour*)seq;if( cnt->rect.width * cnt->rect.height < minArea ){prev_seq = seq->h_prev;if( prev_seq ){prev_seq->h_next = seq->h_next;if( seq->h_next ) seq->h_next->h_prev = prev_seq;}else{first_seq = seq->h_next;if( seq->h_next ) seq->h_next->h_prev = NULL;}}else{ region_count++;}} cvZero(g_ForeImg);cvDrawContours(g_ForeImg, first_seq, CV_RGB(0, 0, 255), CV_RGB(0, 0, 255), 10, -1); /*CvContourScanner scanner = cvStartFindContours( g_ForeImg, storage,sizeof(CvContour), CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, cvPoint(0,0) );CvSeq *contours=NULL,*c=NULL;int poly1Hull0=0;int nContours=0;double perimScale=100;while( (c = cvFindNextContour( scanner )) != 0 ) {double len = cvContourPerimeter( c );double q = (g_ForeImg->height + g_ForeImg->width)/perimScale; // calculate perimeter len thresholdif( len < q ) //Get rid of blob if it's perimeter is too smallcvSubstituteContour( scanner, 0 );else //Smooth it's edges if it's large enough{CvSeq* newC;if( poly1Hull0 ) //Polygonal approximation of the segmentation newC = cvApproxPoly( c, sizeof(CvContour), storage, CV_POLY_APPROX_DP, 2, 0 ); else //Convex Hull of the segmentationnewC = cvConvexHull2( c, storage, CV_CLOCKWISE, 1 );cvSubstituteContour( scanner, newC );nContours++;}}contours = cvEndFindContours( &scanner );// paint the found regions back into the imagecvZero( g_ForeImg );for( c=contours; c != 0; c = c->h_next ) cvDrawContours( g_ForeImg, c, cvScalarAll(255), cvScalarAll(0), -1, CV_FILLED, 8,cvPoint(0,0));*/cvReleaseMemStorage(&storage);
}void Vibe::ClearLongLifeForeground(int i_lifeLength/* =200 */)
{int i=0,j=0;double dVal=0;double dLife=0;int iR1,iR2=0;double dCurrVal=0;for (i=g_offset;i<g_Height-g_offset;i++){for (j=g_offset;j<g_Width-g_offset;j++){dVal=cvGetReal2D(g_ForeImg,i,j);dLife=LifeLength[i][j];if (dLife>i_lifeLength){LifeLength[i][j]=0;dCurrVal=cvGetReal2D(g_Gray,i,j);// 更新背景模型iR1=GetRandom();iR2=GetRandom();g_Model[iR1][i][j]=dCurrVal;g_Model[iR2][i][j]=dCurrVal;}else{LifeLength[i][j]=dLife+1;}}}
}void Vibe::Update()
{cvZero(g_UpdateMask); }void Vibe::PostProcess()
{cvZero(g_SegementMask);cvMorphologyEx(g_ForeImg,g_SegementMask,NULL,element,CV_MOP_OPEN,1);}//算颜色畸变
double Vibe::CalcuColorDist(CvScalar bkCs,CvScalar curCs)
{double r,g,b,br,bg,bb;r=curCs.val[0];g=curCs.val[1];b=curCs.val[2];br=bkCs.val[0];bg=bkCs.val[1];bb=bkCs.val[2];double curDist=r*r+g*g*b*b; double bkDist=br*br+bg*bg+bb*bb;double curBK=r*br+g*bg+b*bb;double curbkDist=curBK*curBK;double SquareP;if (bkDist==0.0){SquareP=0;}else{SquareP=curbkDist/bkDist;}double dist=sqrtf(curDist-SquareP);return dist;
}double Vibe::CalcPixelDist(CvScalar bkCs,CvScalar curCs)
{double tmpDist=pow(bkCs.val[0]-curCs.val[0],2)+pow(bkCs.val[1]-curCs.val[1],2)+pow(bkCs.val[2]-curCs.val[2],2);return sqrtf(tmpDist);
}int Vibe::GetRandom()
{int val = g_SampleNum * 1.0 * rand() / RAND_MAX; if( val == g_SampleNum )return val - 1;elsereturn val;
}int Vibe::GetRandom(int random)
{int val=random-g_offset+rand()%(2*g_offset);if (val<random-g_offset){val=random-g_offset;}if (val>random+g_offset){val=random+g_offset;} return val;
}int Vibe::GetRandom(int istart,int iend)
{int val=istart+rand()%(iend-istart);return val;
}Vibe::~Vibe(void)
{if (g_ForeImg){cvReleaseImage(&g_ForeImg);}if (g_SegementMask){cvReleaseImage(&g_SegementMask);}if (g_UpdateMask){cvReleaseImage(&g_UpdateMask);}if (g_Gray){cvReleaseImage(&g_Gray);}if (g_Model!=NULL){delete[]g_Model;g_Model=NULL;}
}最后附上调用的main函数；
[cpp] view plaincopyprint?
- int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
- {
- CvCapture *capture=NULL;
- IplImage* frame=NULL;
- IplImage* pForeImg=NULL;
- IplImage* segImg=NULL;
- char *file_path="E:\\testVideo\\VTS_01_4.avi"; // m1 test2 锦带河 VTS_01_4_2 head rear VTS_01_6_2 VTS_01_4
- //const char* file_path="E:\\suntektechvideo\\锦带河.avi"; //test2
- capture=cvCreateFileCapture(file_path);
- if (!capture)
- {
- //cout<<"Read Video File Error!"<<endl;
- return -1;
- }
- frame=cvQueryFrame(capture);
- frame=cvQueryFrame(capture);
- cvNamedWindow("img",1);
- cvNamedWindow("foreN",1);
- //cvNamedWindow("seg",1);
- Vibe* pV=new Vibe(frame);
- while(frame=cvQueryFrame(capture))
- {
- pV->Detect(frame);
- pForeImg=pV->GetForeground();
- //segImg=pV->GetSegMask();
- //frame->origin=1;
- //pForeImg->origin=1;
- cvShowImage("img",frame);
- cvShowImage("foreN",pForeImg);
- //cvShowImage("seg",segImg);
- cvWaitKey(1);
- }
- cvReleaseImage(&frame);
- cvReleaseImage(&pForeImg);
- cvReleaseCapture(&capture);
- return 0;
- }
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{ CvCapture *capture=NULL;IplImage* frame=NULL;IplImage* pForeImg=NULL;IplImage* segImg=NULL; char *file_path="E:\\testVideo\\VTS_01_4.avi"; // m1 test2 锦带河 VTS_01_4_2 head rear VTS_01_6_2 VTS_01_4//const char* file_path="E:\\suntektechvideo\\锦带河.avi"; //test2capture=cvCreateFileCapture(file_path);if (!capture){//cout<<"Read Video File Error!"<<endl;return -1;}frame=cvQueryFrame(capture);frame=cvQueryFrame(capture);cvNamedWindow("img",1);cvNamedWindow("foreN",1);//cvNamedWindow("seg",1);Vibe* pV=new Vibe(frame);while(frame=cvQueryFrame(capture)){pV->Detect(frame);pForeImg=pV->GetForeground();//segImg=pV->GetSegMask();//frame->origin=1;//pForeImg->origin=1;cvShowImage("img",frame);cvShowImage("foreN",pForeImg);//cvShowImage("seg",segImg);cvWaitKey(1);}cvReleaseImage(&frame);cvReleaseImage(&pForeImg);cvReleaseCapture(&capture);return 0;
}代码没做过多的注释，但现有的注释应该对于理解代码足够了。另外，对于计算机视觉里的任何一种算法都不是万能的，VIBE也不例外，只能说VIBE相对其他算法有一定的优势，但是还是有相当的不足，其pixel-wise-based的灰度建模方式解决不了pixel-wise建模算法共有的问题，其他必要辅助信息的融合是必要的。
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