背景减除算法之K-Nearest(KNN)和Mixture of Gaussians(MOG2)
Python版本:3.5.2,Opencv版本:3.2.0,网上安装教程很多,在此不再赘述
MOG2算法,即高斯混合模型分离算法,是MOG的改进算法。它基于Z.Zivkovic发布的两篇论文,即2004年发布的“Improved adaptive Gausian mixture model for background subtraction”和2006年发布的“Efficient Adaptive Density Estimation per Image Pixel for the Task of Background Subtraction”中提出。
KNN算法,即K-nearest neigbours - based Background/Foreground Segmentation Algorithm。2006年,由Zoran Zivkovic 和Ferdinand van der Heijden在论文”Efficient adaptive density estimation per image pixel for the task of background subtraction.”中提出。
下面介绍两种算法的具体实现,实验中所用到的视频为CASIA步态数据库,用以上两种算法分别提取步态轮廓图像
步态视频已上传到百度云,步态视频,提取密码:9mt0
(一)MOG2算法实现
import numpy as np
import cv2cap=cv2.VideoCapture('D:\gait-vedio\gait.avi')
#混合高斯,对每一帧的环境进行学习,常用来对不同帧进行比较,并存储以前的帧,可按时间推移的方法提高运动分析的结果。
fgbg=cv2.createBackgroundSubtractorMOG2() while(1):#默认第一帧为背景图片ret,frame=cap.read()fgmask=fgbg.apply(frame)cv2.imshow('frame',fgmask)k=cv2.waitKey(30)&0xff
#按'q'键退出循环if k== ord('q'):break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
实验结果,
(一)KNN算法实现
采用KNN实现视频图像的背景分割算法,并且保存每一帧图像(与视频文件在相同的文件夹)
import cv2#视频文件路径
datapath = "D:/test1gait/"
bs = cv2.createBackgroundSubtractorKNN(detectShadows = False)#背景减除器,设置阴影检测
#训练帧数
history=20
bs.setHistory(history)
frames=0
camera = cv2.VideoCapture(datapath + "gait2.avi")
count = 0while True:ret, frame = camera.read()#返回元组 ret=True/False,代表是否读取到了图片if ret==True:
#计算前景掩码,包含 前景的白色值 以及 阴影的灰色值fgmask = bs.apply(frame)if frames < history:frames += 1continue
#读取每一帧print('Read a new frame: ', ret)
#对原始帧进行膨胀去噪,
#前景区域二值化,将非白色(0-244)的非前景区域(包含背景以及阴影)均设为0,前景的白色(244-255)设置为255th = cv2.threshold(fgmask.copy(), 244, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
#前景区域形态学处理th = cv2.erode(th, cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3,3)), iterations = 2)dilated = cv2.dilate(th, cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (8,3)), iterations = 2)
#绘制前景图像的检测框image, contours, hier = cv2.findContours(dilated, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)for c in contours:
#对轮廓设置最小区域,对检测结果降噪if cv2.contourArea(c) > 1000:#获取矩形框边界坐标(x,y,w,h) = cv2.boundingRect(c)cv2.rectangle(frame, (x,y), (x+w, y+h), (255, 255, 0), 2)cv2.imwrite("frame%d.jpg" % count, fgmask)#保存处理后的每一帧图片,JPEG格式的图片#显示cv2.imshow("mog", fgmask)cv2.imshow("thresh", th)cv2.imshow("diff", frame & cv2.cvtColor(fgmask, cv2.COLOR_GRAY2BGR))cv2.imshow("detection", frame)count += 1if cv2.waitKey(100) & 0xFF == ord('q'):breakelse:break
camera.release()
cv2.destroyAllWindows()
实验结果:
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