Python-OpenCV 处理视频(四): 运动检测

0x00. 平均值法

通过计算两帧图像之间变化了的像素点占的百分比,来确定图像中是否有动作产生。

这里主要用到 Absdiff 函数,比较两帧图像之间有差异的点,当然需要将图像进行一些处理,例如平滑处理,灰度化处理,二值化处理,经过处理之后的二值图像上的点将更有效。

代码示例:

0x01. 背景建模与前景检测

背景建模也是检测运动物体的一种办法,下面是代码示例:

0x02. 我的方法

上面的几种办法我都试了下,基本上能识别出运动的物体,但是发现总是有点瑕疵,所以又比对了几种别人的方案,然后合成了一个自己的方案:

具体处理思路:

  • 对两帧图像做一个absdiff得到新图像。
  • 对新图像做灰度和二值化处理。
  • 使用findContours函数获取二值化处理之后的图片中的轮廓。
  • 使用contourArea()过滤掉自己不想要的面积范围的轮廓。

这个办法基本上能够检测出物体的图像中物体的移动,而且我觉得通过设定contourArea()函数的过滤范围,可以检测距离摄像头不同距离范围的运动物体。

以下是代码示例:

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