《OpenCV 计算机视觉》—— 视频背景建模

完整代码如下：

import cv2

cap = cv2.VideoCapture('test.avi')

"""
getstructuringElement(shape，ksize,anchor=None)得到一个卷积核。主要用于后续的腐蚀、膨胀、开、闭等运算。
参数:shape:设定卷积核的形状，可选如下三个参数:
            ①:MORPH_RECT(矩形卷积核)
            ②:MORPH_CROSS(十字形卷积核)
            ③:MORPH ELLIPSE(椭圆形卷积核)
    ksize:设定卷积核的大小、
    anchor:表示描点的位置:一般c=1，表示描点位于中心
"""

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (3, 3))

# 创建混合高斯模型，用于背景建模
fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()

while (True):
    ret, frame = cap.read()     # ret:True表示正常读取到图像，frame:从视频中获取当前一帧图片
    cv2.imshow('frame', frame)
    fgmask = fgbg.apply(frame)  # 视频处理
    cv2.imshow('fgmask', fgmask)
    fgmask_new = cv2.morphologyEx(fgmask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)   # 开运算去噪点,先腐蚀后膨胀。
    cv2.imshow('fgmask_new', fgmask_new)
    # 寻找视频中行走人的轮廓
    _, contours, h = cv2.findContours(fgmask_new, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    for c in contours:
        # 计算各轮廓的周长
        perimeter = cv2.arcLength(c, True)
        if perimeter > 188:  # 找到人的矩形框
            x, y, w, h = cv2.boundingRect(c)
            # 画出这个短形
            fgmask_new_rect = cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

    cv2.imshow('fgmask_new_rect', fgmask_new_rect)
    k = cv2.waitKey(60)
    if k == 27:
        break

结果如下：