Python OpenCV はバックグラウンド分離方法をどのように使用しますか?

理論

• 背景分離 (BS) は、静的カメラを使用して前景マスク (シーン内の移動オブジェクトに属するピクセルを含むバイナリ イメージ) を生成するための一般的な手法です

• 名前が示すように、BS は前景マスクを計算し、現在のフレームとシーンの静的部分を含む背景モデルの間で減算演算を実行します。これは次のように表示されます。すべての背景。

• #バックグラウンド モデリングには、次の 2 つの主要な手順が含まれます:

##1. バックグラウンドの初期化
2. 背景の更新 最初のステップでは、背景の初期モデルを計算します。2 番目のステップでは、シーン内で起こり得る変化に適応するためにモデルが更新されます。
• #実装
  ユーザーがビデオ ファイルまたは画像シーケンスを処理することを選択できるようにします。この例では、
cv2.BackgroundSubtractorMOG2
を使用して前景マスクを生成します。

from __future__ import print_function
import cv2
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser(
            description='This program shows how to use background subtraction methods provided by OpenCV. You can process both videos and images.')
parser.add_argument('--input', type=str, help='Path to a video or a sequence of image.', default='vtest.avi')
parser.add_argument('--algo', type=str, help='Background subtraction method (KNN, MOG2).', default='MOG2')
args = parser.parse_args()
## [create]
# create Background Subtractor objects
if args.algo == 'MOG2':
    backSub = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()
else:
    backSub = cv2.createBackgroundSubtractorKNN()
## [create]
## [capture]
capture = cv2.VideoCapture(args.input)
if not capture.isOpened():
    print('Unable to open: ' + args.input)
    exit(0)
## [capture]
while True:
    ret, frame = capture.read()
    if frame is None:
        break
    ## [apply]
    # update the background model
    fgMask = backSub.apply(frame)
    ## [apply]
    ## [display_frame_number]
    # get the frame number and write it on the current frame
    cv2.rectangle(frame, (10, 2), (100,20), (255,255,255), -1)
    cv2.putText(frame, str(capture.get(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES)), (15, 15),
               cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5 , (0,0,0))
    ## [display_frame_number]
    ## [show]
    # show the current frame and the fg masks
    cv2.imshow('Frame', frame)
    cv2.imshow('FG Mask', fgMask)
    ## [show]
    keyboard = cv2.waitKey(30)
    if keyboard == 'q' or keyboard == 27:
        break

コード分析

上記のコードの主要部分を分析します:

##cv2.BackgroundSubtractor

オブジェクトは次の目的で使用されます。フォアグラウンドマスクコードを生成します。この例ではデフォルトのパラメータが使用されていますが、

create

関数で特定のパラメータを宣言することもできます。

• # create Background Subtractor objects  KNN or MOG2
  if args.algo == 'MOG2':
      backSub = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()
  else:
      backSub = cv2.createBackgroundSubtractorKNN()

  cv2.VideoCapture
  オブジェクトは入力ビデオまたは入力画像シーケンスを読み取るために使用されます

capture = cv2.VideoCapture(args.input)
if not capture.isOpened:
    print('Unable to open: ' + args.input)
    exit(0)

• 各フレームは、前景マスクを計算し、背景を更新するために使用されます

  。バックグラウンド モデルの更新に使用される学習率を変更する場合は、引数を
apply

メソッド

• # update the background model
      fgMask = backSub.apply(frame)

  ## に渡すことで、特定の学習率を設定できます。 #現在のフレーム番号は、cv2.Videocapture オブジェクトから抽出して、現在のフレームの左上隅に打ち込むことができます。白い四角形を使用して黒いフレーム番号を強調表示します

 # get the frame number and write it on the current frame
    cv2.rectangle(frame, (10, 2), (100,20), (255,255,255), -1)
    cv2.putText(frame, str(capture.get(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES)), (15, 15),
               cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5 , (0,0,0))

• 現在の入力フレームと結果を表示します

  # show the current frame and the fg masks
      cv2.imshow('Frame', frame)
      cv2.imshow('FG Mask', fgMask)

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