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使用OpenCV+Python构建运动热图视频

运维开发网 https://www.qedev.com 2021-01-07 08:33 出处:51CTO 作者:mb5ff2f3435f5ad
OpenCV是一个强大的图像和视频处理库,在这篇文章中,我将创建一个运动热图,用于检测运动、以及物体或人的流动方向,在投影公共区域时可以对建筑师有所帮助。简介OpenCV,或(开源计算机视觉)是英特尔于1999年开发的一个库,主要提供计算机视觉和实时视频的相关操作,它是用C++编写的,同时也支持多种其它语言(包括Python)。工作流程这个程序是基于一种被称为高斯背景差法的技术,这项技术被广泛应用

OpenCV是一个强大的图像和视频处理库,在这篇文章中,我将创建一个运动热图,用于检测运动、以及物体或人的流动方向,在投影公共区域时可以对建筑师有所帮助。

使用OpenCV+Python构建运动热图视频

简介

OpenCV,或(开源计算机视觉)是英特尔于1999年开发的一个库,主要提供计算机视觉和实时视频的相关操作,它是用C++编写的,同时也支持多种其它语言(包括Python)。

工作流程

这个程序是基于一种被称为高斯背景差法的技术,这项技术被广泛应用于用稳定的摄像机检测运动物体。

背景差法创建一个表示帧(图像的静态部分)背景的模板,对于每一帧,它将减去前一帧。

让我们对该算法的两个主要步骤进行一个简要概述:

  • 背景初始化:在第一步中,通过冻结第一帧来计算背景的模型。
  • 更新:在第二步中,下一帧将减去上一帧,如果两帧之间发生变化(移动),则这些帧的差异将反映出该变化,可以通过应用过滤器来进行提取差异信息。

    以下是背景差法应用于从城市摄像机录制的短视频的示例:

    使用OpenCV+Python构建运动热图视频

    代码

    对于整个项目存储库,在此处可以获取。

  • https://github.com/robertosannazzaro/motion-heatmap-opencv/blob/master/README.md

    代码首先读取输入的视频文件并初始化所需的一些变量:

capture = cv2.VideoCapture('input.mp4')

background_subtractor = cv2.bgsegm.createBackgroundSubtractorMOG()

length = int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))


然后,for循环遍历视频帧:

for i in range(0, length):

ret, frame = capture.read()

# If first frame
if first_iteration_indicator == 1:

    first_frame = copy.deepcopy(frame)
    height, width = frame.shape[:2]
    accum_image = np.zeros((height, width), np.uint8)

第一个if块检查该帧是否为视频的第一帧,这样做是为了初始化背景差法的背景,然后accum_image使用与该帧大小相对应的大小来初始化该数组。

filter = background_subtractor.apply(frame) # remove the background

threshold = 2

maxValue = 2

ret, th1 = cv2.threshold(filter, threshold, maxValue, cv2.THRESH_BINARY)

accum_image = cv2.add(accum_image, th1)

color_image_video = cv2.applyColorMap(accum_image, cv2.COLORMAP_HOT)


为了消除例如风,小鸟飞行等少量运动,将阈值与maxValue一起应用到遮罩上。
然后将掩码的结果添加到accum_image数组中,对每个帧执行此操作,结果由用于存储视频中发生的每个运动的accum_image数组组成。
此外,在最后,当已经对每个帧执行了先前描述的操作时,颜色映射被应用于遮罩并且遮罩与当前帧合并。
![](https://s4.51cto.com/images/blog/202101/05/e50ec15a3b76fafe9523c1bd549139c2.png)
更进一步,可以制作一个显示热图逐帧衰减的视频。为了实现这一点,将导出每个帧,然后再次使用cv2,通过合并所有帧来生成视频:

video = cv2.VideoWriter('output.avi', fourcc, 30.0, (width, height))

for image in images:

video.write(cv2.imread(os.path.join(image_folder, image)))

cv2.destroyAllWindows()



**最后结果**
![](https://s4.51cto.com/images/blog/202101/05/e8b705fb251e6a3a407c24d613d859f0.png)

原文链接:https://towardsdatascience.com/build-a-motion-heatmap-videousing-opencv-with-python-fd806e8a2340

扫码领视频副本.gif

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