运动目标检测之帧差法

基于Opencv实现运动目标检测,主要实现方式有
1.视频读取后进行背景建模(高斯建模等),对每一帧与背景相减后得到目标,然后采用二值、形态学处理后提取轮廓,轮廓的外界矩形即标出的矩形框
2.帧差法:对 相邻帧进行做差,然后对其进行二值及膨胀运算,此算法对阈值分割的阈值要求较高,要想实现好的效果需要多次测试调出一个较好阈值

背景建模一般Opencv都集成好了现成的API,直接调用调参一般就可提取一个较好的背景,该算法的运动目标检测适用于摄像机不变条件下拍摄出的视频,即背景区域不变。此篇文章着重讲帧差法,所以 此处不再赘述。


实现效果:

1.关键帧提取

关键帧指包含运动目标的视频帧,主要提取实现算法为:分析差分图像中的黑白像素占比,满足一定条件下的阈值则被认为是关键帧

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