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ViBe代码运动检测前景检测

作者:admin | 分类:未分类 | 标签:

      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: A universal background subtraction algorithm for video sequences

ViBe: a powerful technique for background detection and subtraction in video sequences

 

       ViBe是一种像素级视频背景建模或前景检测的算法,效果优于所熟知的几种算法,对硬件内存占用也少,很简单。我之前根据stellar0的代码(在这里,非常感谢stellar0)改写成一个Mat格式的代码了,现在摆上来和大家交流,具体如下:(在VS2010+OpenCV2.4.2中测试通过)

 

ViBe.h

  1. #pragma once  

  2. #include <iostream>  

  3. #include "opencv2/opencv.hpp"  

  4.   

  5. using namespace cv;  

  6. using namespace std;  

  7.   

  8. #define NUM_SAMPLES 20      //每个像素点的样本个数  

  9. #define MIN_MATCHES 2       //#min指数  

  10. #define RADIUS 20       //Sqthere半径  

  11. #define SUBSAMPLE_FACTOR 16 //子采样概率  

  12.   

  13.   

  14. class ViBe_BGS  

  15. {  

  16. public:  

  17.     ViBe_BGS(void);  

  18.     ~ViBe_BGS(void);  

  19.   

  20.     void init(const Mat _image);   //初始化  

  21.     void processFirstFrame(const Mat _image);  

  22.     void testAndUpdate(const Mat _image);  //更新  

  23.     Mat getMask(void){return m_mask;};  

  24.   

  25. private:  

  26.     Mat m_samples[NUM_SAMPLES];  

  27.     Mat m_foregroundMatchCount;  

  28.     Mat m_mask;  

  29. };  


ViBe.cpp

  1. #include <opencv2/opencv.hpp>  

  2. #include <iostream>  

  3. #include "ViBe.h"  

  4.   

  5. using namespace std;  

  6. using namespace cv;  

  7.   

  8. int c_xoff[9] = {-1,  0,  1, -1, 1, -1, 0, 1, 0};  //x的邻居点  

  9. int c_yoff[9] = {-1,  0,  1, -1, 1, -1, 0, 1, 0};  //y的邻居点  

  10.   

  11. ViBe_BGS::ViBe_BGS(void)  

  12. {  

  13.   

  14. }  

  15. ViBe_BGS::~ViBe_BGS(void)  

  16. {  

  17.   

  18. }  

  19.   

  20. /**************** Assign space and init ***************************/  

  21. void ViBe_BGS::init(const Mat _image)  

  22. {  

  23.      for(int i = 0; i < NUM_SAMPLES; i++)  

  24.      {  

  25.          m_samples[i] = Mat::zeros(_image.size(), CV_8UC1);  

  26.      }  

  27.      m_mask = Mat::zeros(_image.size(),CV_8UC1);  

  28.      m_foregroundMatchCount = Mat::zeros(_image.size(),CV_8UC1);  

  29. }  

  30.   

  31. /**************** Init model from first frame ********************/  

  32. void ViBe_BGS::processFirstFrame(const Mat _image)  

  33. {  

  34.     RNG rng;  

  35.     int row, col;  

  36.   

  37.     for(int i = 0; i < _image.rows; i++)  

  38.     {  

  39.         for(int j = 0; j < _image.cols; j++)  

  40.         {  

  41.              for(int k = 0 ; k < NUM_SAMPLES; k++)  

  42.              {  

  43.                  // Random pick up NUM_SAMPLES pixel in neighbourhood to construct the model  

  44.                  int random = rng.uniform(0, 9);  

  45.   

  46.                  row = i + c_yoff[random];  

  47.                  if (row < 0)   

  48.                      row = 0;  

  49.                  if (row >= _image.rows)  

  50.                      row = _image.rows - 1;  

  51.   

  52.                  col = j + c_xoff[random];  

  53.                  if (col < 0)   

  54.                      col = 0;  

  55.                  if (col >= _image.cols)  

  56.                      col = _image.cols - 1;  

  57.   

  58.                  m_samples[k].at<uchar>(i, j) = _image.at<uchar>(row, col);  

  59.              }  

  60.         }  

  61.     }  

  62. }  

  63.   

  64. /**************** Test a new frame and update model ********************/  

  65. void ViBe_BGS::testAndUpdate(const Mat _image)  

  66. {  

  67.     RNG rng;  

  68.   

  69.     for(int i = 0; i < _image.rows; i++)  

  70.     {  

  71.         for(int j = 0; j < _image.cols; j++)  

  72.         {  

  73.             int matches(0), count(0);  

  74.             float dist;  

  75.   

  76.             while(matches < MIN_MATCHES && count < NUM_SAMPLES)  

  77.             {  

  78.                 dist = abs(m_samples[count].at<uchar>(i, j) - _image.at<uchar>(i, j));  

  79.                 if (dist < RADIUS)  

  80.                     matches++;  

  81.                 count++;  

  82.             }  

  83.   

  84.             if (matches >= MIN_MATCHES)  

  85.             {  

  86.                 // It is a background pixel  

  87.                 m_foregroundMatchCount.at<uchar>(i, j) = 0;  

  88.   

  89.                 // Set background pixel to 0  

  90.                 m_mask.at<uchar>(i, j) = 0;  

  91.   

  92.                 // 如果一个像素是背景点,那么它有 1 / defaultSubsamplingFactor 的概率去更新自己的模型样本值  

  93.                 int random = rng.uniform(0, SUBSAMPLE_FACTOR);  

  94.                 if (random == 0)  

  95.                 {  

  96.                     random = rng.uniform(0, NUM_SAMPLES);  

  97.                     m_samples[random].at<uchar>(i, j) = _image.at<uchar>(i, j);  

  98.                 }  

  99.   

  100.                 // 同时也有 1 / defaultSubsamplingFactor 的概率去更新它的邻居点的模型样本值  

  101.                 random = rng.uniform(0, SUBSAMPLE_FACTOR);  

  102.                 if (random == 0)  

  103.                 {  

  104.                     int row, col;  

  105.                     random = rng.uniform(0, 9);  

  106.                     row = i + c_yoff[random];  

  107.                     if (row < 0)   

  108.                         row = 0;  

  109.                     if (row >= _image.rows)  

  110.                         row = _image.rows - 1;  

  111.   

  112.                     random = rng.uniform(0, 9);  

  113.                     col = j + c_xoff[random];  

  114.                     if (col < 0)   

  115.                         col = 0;  

  116.                     if (col >= _image.cols)  

  117.                         col = _image.cols - 1;  

  118.   

  119.                     random = rng.uniform(0, NUM_SAMPLES);  

  120.                     m_samples[random].at<uchar>(row, col) = _image.at<uchar>(i, j);  

  121.                 }  

  122.             }  

  123.             else  

  124.             {  

  125.                 // It is a foreground pixel  

  126.                 m_foregroundMatchCount.at<uchar>(i, j)++;  

  127.   

  128.                 // Set background pixel to 255  

  129.                 m_mask.at<uchar>(i, j) = 255;  

  130.   

  131.                 //如果某个像素点连续N次被检测为前景,则认为一块静止区域被误判为运动,将其更新为背景点  

  132.                 if (m_foregroundMatchCount.at<uchar>(i, j) > 50)  

  133.                 {  

  134.                     int random = rng.uniform(0, NUM_SAMPLES);  

  135.                     if (random == 0)  

  136.                     {  

  137.                         random = rng.uniform(0, NUM_SAMPLES);  

  138.                         m_samples[random].at<uchar>(i, j) = _image.at<uchar>(i, j);  

  139.                     }  

  140.                 }  

  141.             }  

  142.         }  

  143.     }  

  144. }  


Main.cpp

  1. // This is based on   

  2. // "VIBE: A POWERFUL RANDOM TECHNIQUE TO ESTIMATE THE BACKGROUND IN VIDEO SEQUENCES"  

  3. // by Olivier Barnich and Marc Van Droogenbroeck  

  4. // Author : zouxy  

  5. // Date   : 2013-4-13  

  6. // HomePage : http://blog.csdn.net/zouxy09  

  7. // Email  : zouxy09@qq.com  

  8.   

  9. #include "opencv2/opencv.hpp"  

  10. #include "ViBe.h"  

  11. #include <iostream>  

  12. #include <cstdio>  

  13.   

  14. using namespace cv;  

  15. using namespace std;  

  16.   

  17. int main(int argc, char* argv[])  

  18. {  

  19.     Mat frame, gray, mask;  

  20.     VideoCapture capture;  

  21.     capture.open("video.avi");  

  22.   

  23.     if (!capture.isOpened())  

  24.     {  

  25.         cout<<"No camera or video input!\n"<<endl;  

  26.         return -1;  

  27.     }  

  28.   

  29.     ViBe_BGS Vibe_Bgs;  

  30.     int count = 0;  

  31.   

  32.     while (1)  

  33.     {  

  34.         count++;  

  35.         capture >> frame;  

  36.         if (frame.empty())  

  37.             break;  

  38.         cvtColor(frame, gray, CV_RGB2GRAY);  

  39.       

  40.         if (count == 1)  

  41.         {  

  42.             Vibe_Bgs.init(gray);  

  43.             Vibe_Bgs.processFirstFrame(gray);  

  44.             cout<<" Training GMM complete!"<<endl;  

  45.         }  

  46.         else  

  47.         {  

  48.             Vibe_Bgs.testAndUpdate(gray);  

  49.             mask = Vibe_Bgs.getMask();  

  50.             morphologyEx(mask, mask, MORPH_OPEN, Mat());  

  51.             imshow("mask", mask);  

  52.         }  

  53.   

  54.         imshow("input", frame);   

  55.   

  56.         if ( cvWaitKey(10) == 'q' )  

  57.             break;  

  58.     }  

  59.   

  60.     return 0;  

  61. }  


本文链接:http://cvchina.net/post/21.html
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