基于OPENCV的背景减除方法.doc

基于OPENCV的背景减除方法
openCV 2009-04-27 14:59:32 阅读59 评论0 字号:大中小
//经实验发现,用背景减除方法也可以针对某些摄像机运动的情况,而非像大部分文章中所提到的该方法仅仅适合于摄像机静止的情况,而且效果还要较好!!
/*
*建立多高斯背景模型
*/
void CMotionAnalysisPlatformView::OnBackgdiff()
{
    // TODO: Add mand handler code here
    IplImage* tmp_frame = 0;
    IplImage* dst = 0;
    if(!m_capture)
    {
        MessageBox("读取视频文件失败,请重新打开真彩色(24位)视频!", "错误信息");
        return;
    }
tmp_frame = cvQueryFrame(m_capture);
dst = cvCreateImage(cvGetSize(tmp_frame), 8, 1);
dst->origin = 1;
    if(!tmp_frame)
    {
        MessageBox("读取视频文件失败,请重新打开真彩色(24位)视频!", "错误信息");
        return;
    }
    cvNamedWindow("背景图像"
, 1);
    cvNamedWindow("前景图像", 1);
  //创建多高斯模型
    CvBGStatModel* bg_model = cvCreateGaussianBGModel(tmp_frame); 
    for( int fr = 1;tmp_frame; tmp_frame = cvQueryFrame(m_capture), fr++ )
{
  //printf("frame# %d : ", fr);
  //获得背景模型更新过程所花费的时间,以 CPU时钟/每微秒为单位计数
  //double t = (double)cvGetTickCount();  //模型更新之前
       
    cvUpdateBGStatModel( tmp_frame, bg_model ); 
//真正的函数实现体是在: icvUpdateFGDStatModel(tmp_frame, bg_model)
       
// t = (double)cvGetTickCount() -  t;    //模型更新之后
// 以左下角为坐标原点
bg_mo
del->foreground->origin = bg_model->background->origin = 1;
//cvErode(bg_model->background, bg_model->background); 
//滤除噪声
//cvErode(bg_model->foreground, bg_model->foreground);   
//滤除噪声
//printf( "%.1f毫秒n", t/(cvGe