OpenCV中的深度学习车辆检测

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Gere 发表于 2022/08/07 19:21:56 2022/08/07
【摘要】 完整源码GitHub使用高斯混合模型（BackgroundSubtractorMOG2）对背景建模，提取出前景使用中值滤波去掉椒盐噪声，再闭运算和开运算填充空洞使用cvBlob库追踪车辆，我稍微修改了cvBlob源码来通过编译由于要对背景建模，这个方法要求背景是静止的另外不同车辆白色区域不能连通，否则会认为是同一物体[cpp]  view plain  copyvoid processVid...


完整源码GitHub


  1. 使用高斯混合模型（BackgroundSubtractorMOG2）对背景建模，提取出前景
  2. 使用中值滤波去掉椒盐噪声，再闭运算和开运算填充空洞
  3. 使用cvBlob库追踪车辆，我稍微修改了cvBlob源码来通过编译

由于要对背景建模，这个方法要求背景是静止的

另外不同车辆白色区域不能连通，否则会认为是同一物体


[cpp]  view plain  copy

  1. void processVideo(char* videoFilename)  
  2. {  
  3.     Mat frame; // current frame  
  4.     Mat fgMaskMOG2; // fg mask fg mask generated by MOG2 method  
  5.     Mat bgImg; // background  
  6.     Ptr<BackgroundSubtractorMOG2> pMOG2 = createBackgroundSubtractorMOG2(200, 36.0, false); // MOG2 Background subtractor  
  7.   
  8.     while (true)  
  9.     {  
  10.         VideoCapture capture(videoFilename);  
  11.         if (!capture.isOpened())  
  12.         {  
  13.             cerr << "Unable to open video file: " << videoFilename << endl;  
  14.             return;  
  15.         }  
  16.   
  17.         int width = (int)capture.get(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH);  
  18.         int height = (int)capture.get(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT);  
  19.   
  20.         unique_ptr<IplImage, void(*)(IplImage*)> labelImg(cvCreateImage(cvSize(width, height), IPL_DEPTH_LABEL, 1),   
  21.             [](IplImage* p){ cvReleaseImage(&p); });  
  22.         CvBlobs blobs;  
  23.         CvTracks tracks;  
  24.   
  25.         while (true)  
  26.         {  
  27.             // read input data. ESC or 'q' for quitting  
  28.             int key = waitKey(1);  
  29.             if (key == 'q' || key == 27)  
  30.                 return;  
  31.             if (!capture.read(frame))  
  32.                 break;  
  33.   
  34.             // update background  
  35.             pMOG2->apply(frame, fgMaskMOG2);  
  36.             pMOG2->getBackgroundImage(bgImg);  
  37.             imshow("BG", bgImg);  
  38.             imshow("Original mask", fgMaskMOG2);  
  39.   
  40.             // post process  
  41.             medianBlur(fgMaskMOG2, fgMaskMOG2, 5);  
  42.             imshow("medianBlur", fgMaskMOG2);  
  43.             morphologyEx(fgMaskMOG2, fgMaskMOG2, MORPH_CLOSE, getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5))); // fill black holes  
  44.             morphologyEx(fgMaskMOG2, fgMaskMOG2, MORPH_OPEN, getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5))); // fill white holes  
  45.             imshow("morphologyEx", fgMaskMOG2);  
  46.   
  47.             // track  
  48.             cvLabel(&IplImage(fgMaskMOG2), labelImg.get(), blobs);  
  49.             cvFilterByArea(blobs, 64, 10000);  
  50.             cvUpdateTracks(blobs, tracks, 10, 90, 30);  
  51.             cvRenderTracks(tracks, &IplImage(frame), &IplImage(frame));  
  52.   
  53.             // show  
  54.             imshow("Frame", frame);  
  55.   
  56.             key = waitKey(30);  
  57.         }  
  58.     }  
  59. }  
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