概述
//用于提取轮廓,同时要挑选最大轮廓画出 scanner=cvStartFindContours(pFrImg,storage,sizeof(CvContour),CV_RETR_CCOMP,CV_CHAIN_APPROX_NONE,cvPoint(0,0)); int aera; while (contour=cvFindNextContour(scanner)) { //比较面积大小 aera=fabs(cvContourArea(contour)); if (aera>1000) { CvRect rect=cvBoundingRect(contour,0); cvRectangle(pFrame,cvPoint(rect.x+rect.width,rect.y),cvPoint(rect.x,rect.y+rect.height),CV_RGB(255,0,0),4,8,0); } } // pFrImg->origin=1; // 这个不需要翻转(实验结果得知)
当然也可用CvFindContours查找特征点实现轮廓画出。以下是在高斯混合建模的基础上将运动目标检测,并标出来。主要函数是 cvFindContours(tour_buf,storage,&contour,sizeof(CvContour), CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);
tour_buf 是需要查找轮廓的单通道灰度图像 ,storage 是临时存储区 ,
contour是存储轮廓点的CvSeq实例,
CV_RECT_EXTERNAL 只查找外围轮廓,还有CV_RECT_TREE
正确调用查找函数后,就是从contour提取轮廓点了
contour可能是空指针,提取前最好判断一下
在提取之前还可以调用一个函数:
contour = cvApproxPoly( contour, sizeof(CvContour), storage, CV_POLY_APPROX_DP, 3, 1 ); 可能是拟合,有这一句找出的轮廓线更直。
contour里面包含了很多个轮廓,每个轮廓是单独存放的
要通过一个迭代器遍历里面每一个轮廓,教程里面都没提到,还是看了源代码学来的
CvTreeNodeIterator iterator;
cvInitTreeNodeIterator(&iterator,contour,3);
//把所有轮廓的点收集起来
CvSeq* allpointsSeq = cvCreateSeq(CV_SEQ_KIND_GENERIC|CV_32SC2, sizeof(CvContour),
sizeof(CvPoint), storage);
while( 0 != (contour = (CvSeq*)cvNextTreeNode(&iterator)) ){
//找到一个轮廓就可以用for循环提取里面的点了
//这里遍历CvSeq里面的元素的方法很怪异
onetourlength = contour->total;
//给点数组分配空间,记得释放
CvPoint *points = (CvPoint *)malloc(sizeof(CvPoint) * onetourlength);
//printf("seqlength:%d/n",seqlength);
CvSeqReader reader;
CvPoint pt = cvPoint(0,0);
cvStartReadSeq(contour,&reader);
//开始提取
for(int i = 0 ;i < onetourlength; i++){
CV_READ_SEQ_ELEM(pt,reader);
points[i] = pt;
cvSeqPush(allpointsSeq,&pt);
}
//把这个轮廓点找出后,就可以用这些点画个封闭线
cvPolyLine(image,&points,&onetourlength,1,0,CV_RGB(0,255,0),2,8,0);
}
//刚刚已经画出了找出的每个轮廓,还收集了所有轮廓点,
//因此还可以将这些点用一个围线包围起来,即把所有轮廓包围起来
//这里要用到新的函数
CvSeq* hull;
hull = cvConvexHull2(allpointsSeq,0,CV_CLOCKWISE,0);
cvConvexHull2返回一个hull对象,里面包含了围线的点
可以用上面的方法将点取出,然后画出来
#include <highgui.h> #include <cv.h> #include <iostream> #include <cvaux.h> #include <stdio.h> #include <Windows.h> int count=0; int main(int argc,char *argv) { cvNamedWindow("video"); //cvNamedWindow("video1"); CvMemStorage *storage=cvCreateMemStorage(); CvSeq *contour=0; CvSeq *contmax=0; CvContourScanner scanner; IplImage* pFrame = NULL; IplImage* pFrImg = NULL; IplImage* pBkImg = NULL; CvMat* pFrameMat = NULL; CvMat* pFrMat = NULL; CvMat* pBkMat = NULL; int nFrmNum = 0; //创建窗口 cvNamedWindow("video", 1); cvNamedWindow("background",1); cvNamedWindow("foreground",1); //使窗口有序排列 cvMoveWindow("video", 30, 0); cvMoveWindow("background", 360, 0); cvMoveWindow("foreground", 690, 0); CvCapture *capture=cvCaptureFromAVI("E:\自己编写的程序\测试视频\test3.avi"); CvGaussBGModel* bg_model=NULL; while(1) { pFrame=cvQueryFrame(capture); nFrmNum++; //如果是第一帧,需要申请内存,并初始化 if(nFrmNum == 1) { pBkImg = cvCreateImage(cvSize(pFrame->width, pFrame->height), IPL_DEPTH_8U,3); pFrImg = cvCreateImage(cvSize(pFrame->width, pFrame->height), IPL_DEPTH_8U,1); //高斯背景建模,pFrame可以是多通道图像也可以是单通道图像 //cvCreateGaussianBGModel函数返回值为CvBGStatModel*, //需要强制转换成CvGaussBGModel* bg_model = (CvGaussBGModel*)cvCreateGaussianBGModel(pFrame, 0); } else { cvUpdateBGStatModel(pFrame, (CvBGStatModel *)bg_model ); //pFrImg为前景图像,只能为单通道 //pBkImg为背景图像,可以为单通道或与pFrame通道数相同 cvCopy(bg_model->foreground,pFrImg,0); cvCopy(bg_model->background,pBkImg,0); //把图像正过来 pBkImg->origin=1; //用于提取轮廓,同时要挑选最大轮廓画出 scanner=cvStartFindContours(pFrImg,storage,sizeof(CvContour),CV_RETR_CCOMP,CV_CHAIN_APPROX_NONE,cvPoint(0,0)); int aera; while (contour=cvFindNextContour(scanner)) { //比较面积大小 aera=fabs(cvContourArea(contour)); if (aera>1000) { CvRect rect=cvBoundingRect(contour,0); cvRectangle(pFrame,cvPoint(rect.x+rect.width,rect.y),cvPoint(rect.x,rect.y+rect.height),CV_RGB(255,0,0),4,8,0); } } // pFrImg->origin=1; // 这个不需要翻转(实验结果得知) cvShowImage("video", pFrame); cvShowImage("background", pBkImg); cvShowImage("foreground", pFrImg); if( cvWaitKey(33) >= 0 ) break; } } //销毁窗口 cvReleaseBGStatModel((CvBGStatModel**)&bg_model); cvDestroyWindow("video"); cvDestroyWindow("background"); cvDestroyWindow("foreground"); //释放图像和矩阵 // cvReleaseImage(&pFrImg); // cvReleaseImage(&pBkImg); cvReleaseMat(&pFrameMat); cvReleaseMat(&pFrMat); cvReleaseMat(&pBkMat); cvReleaseCapture(&capture); return 0; }
最后
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