号码滚动随机抽取器:OpenCV编程案例：混合高斯模型（CvGaussBGModel）使用案例 - OpenC...

来源：百度文库 编辑：中财网 时间：2024/04/28 00:37:13


代码如下：
  1. #include
  2. #include
  3. #include
  4. #include
  5. #include //必须引此头文件
  6. int main( int argc, char** argv )
  7. {

  9.    IplImage* pFrame = NULL;   
  10.    IplImage* pFrImg = NULL;
  11.    IplImage* pBkImg = NULL;   
  12.    CvCapture* pCapture = NULL;   
  13.    int nFrmNum = 0;

  15.    cvNamedWindow("video", 1); //创建自动调节大小的窗口
  16.    cvNamedWindow("background",1);
  17.    cvNamedWindow("foreground",1);   
  18.    cvMoveWindow("video", 30, 0);
  19.    cvMoveWindow("background", 360, 0);
  20.    cvMoveWindow("foreground", 690, 0);
  21.    if( argc > 2 )   
  22.    {     
  23.       fprintf(stderr, "Usage: bkgrd [video_file_name]\n");     
  24.       return -1;   
  25.    }


  28.    //打开视频文件
  29.    if(argc == 2)   
  30.       if( !(pCapture = cvCaptureFromFile(argv[1])))     
  31.       {   
  32.          fprintf(stderr, "Can not open video file %s\n", argv[1]);   
  33.          return -2;     
  34.       }
  35.    //打开摄像头
  36.    if (argc == 1)   
  37.       if( !(pCapture = cvCaptureFromCAM(0)))     
  38.       {   
  39.          fprintf(stderr, "Can not open camera.\n");   
  40.          return -2;     
  41.       }   

  43.    //初始化高斯混合模型参数
  44.    CvGaussBGModel* bg_model=NULL;

  46.    while(pFrame = cvQueryFrame( pCapture ))   
  47.    {     
  48.       nFrmNum++;           
  49.       if(nFrmNum == 1)   
  50.       {   
  51.          pBkImg = cvCreateImage(cvSize(pFrame->width, pFrame->height),  IPL_DEPTH_8U,3);   
  52.          pFrImg = cvCreateImage(cvSize(pFrame->width, pFrame->height),  IPL_DEPTH_8U,1);     


  55.          //高斯背景建模，pFrame可以是多通道图像也可以是单通道图像
  56.          //cvCreateGaussianBGModel函数返回值为CvBGStatModel*，
  57.          //需要强制转换成CvGaussBGModel*
  58.          bg_model = (CvGaussBGModel*)cvCreateGaussianBGModel(pFrame, 0);
  59.       }     
  60.       else
  61.       {
  62.   //更新高斯模型
  63.   cvUpdateBGStatModel(pFrame, (CvBGStatModel *)bg_model );
  64.   //pFrImg为前景图像，只能为单通道
  65.   //pBkImg为背景图像，可以为单通道或与pFrame通道数相同
  66.   cvCopy(bg_model->foreground,pFrImg,0);
  67.   cvCopy(bg_model->background,pBkImg,0);
  68.          //把图像正过来
  69.          pBkImg->origin=1;
  70.          pFrImg->origin=1;

  72.          cvShowImage("video", pFrame);   
  73.          cvShowImage("background", pBkImg);   
  74.          cvShowImage("foreground", pFrImg);      
  75.          if( cvWaitKey(2) >= 0 )      
  76.             break;     
  77.       }     

  79.    }

  81.    //释放高斯模型参数占用内存   
  82.    cvReleaseBGStatModel((CvBGStatModel**)&bg_model);
  83.    cvDestroyWindow("video");
  84.    cvDestroyWindow("background");
  85.    cvDestroyWindow("foreground");   
  86.    cvReleaseImage(&pFrImg);
  87.    cvReleaseImage(&pBkImg);   
  88.    cvReleaseCapture(&pCapture);   
  89.    return 0;
  90. }
复制代码 程序运行情况如下：




窗口截图是有延时，所以，只能供参考。而且，我的机器运行结果是背景和前景图像都是倒立的。所以要对
  1.          //把图像正过来
  2.          pBkImg->origin=1;
  3.          pFrImg->origin=1;
复制代码 做修改。

算法分析：

　　高斯混合模型是用于背景提取的方法，OpenCV的cvaux中cvbgfg_gaussmix.cpp文件根据文献An improved adaptive background mixture model for real-time tracking with shadow中提供的方法编写了高斯混合模型函数。其中定义了CvGaussBGModel类用于存放高斯混合模型的各个参数。我用OpenCV使用高斯混合模型函数分以下几步：


　　1。需要用到icvUpdateGaussianBGModel，icvReleaseGaussianBGModel两个函数，但是源程序中将这两个函数定义为内部函数，需要做一些修改，首先将cvbgfg_gaussmix.cpp中前面两个函数的声明static void CV_CDECL icvReleaseGaussianBGModel( CvGaussBGModel** bg_model );


　　static int CV_CDECL icvUpdateGaussianBGModel( IplImage* curr_frame, CvGaussBGModel* bg_model );两行代码注释掉。然后在cvbgfg_gaussmix.cpp中间部分两个函数的定义部分，函数头static int和static void改成CV_IMPL int 和CV_IMPL void。最后在cvaux.h文件中CVAPI(CvBGStatModel*) cvCreateGaussianBGModel( IplImage* first_frame,


　　CvGaussBGStatModelParams* parameters CV_DEFAULT(NULL));这句后面加上以下两句CVAPI(void) icvReleaseGaussianBGModel( CvGaussBGModel** bg_model );


　　CVAPI(int) icvUpdateGaussianBGModel( IplImage* curr_frame, CvGaussBGModel* bg_model );


　　程序修改完毕，点rebuild all，全部重新编译。


　　2。在程序初始化部分定义高斯混合模型参数CvGaussBGModel* bg_model=NULL;在读取第一帧图像（背景图像）时，进行高斯背景建模bg_model = (CvGaussBGModel*)cvCreateGaussianBGModel(image, 0);image可以是灰度图象也可以是彩色图像。接下来再读取当前帧时，更新高斯模型


　　regioncount=icvUpdateGaussianBGModel(currframe, bg_model );regioncount的含义我不确定，我理解是代表背景中不同颜色区域的个数，这个参数我没有用到，它只是icvUpdateGaussianBGModel函数的返回值。


　　3。现在bg_model已经保存了经过高斯混合模型分类后的结果，bg_model->background保存了背景图像，bg_model->foreground保存了前景图像。
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