OpenCV基于背景减除实现行人计数

前言

本文将使用opencv c++ 对视频中的人流量进行统计。

一、图像预处理

原图如图所示。本案例的需求是想要统计画面中的人流量。画面中走动的行人可以看作是前景，那么我们就需要将前景、背景分割出来。我们可以使用opencv提供的backgroundsubtractormog2 高斯混合模型，将行人从画面中分割出来，然后提取轮廓就可以统计人流量了。

ptr<backgroundsubtractormog2>mog = createbackgroundsubtractormog2();
mog->apply(frame, mask);

使用上面两行代码就可以创建高斯混合背景提取器。传入原图，返回背景减除结果。如上图所示。接下来只需对上图进行一些简单操作，再提取轮廓就可以进行人流统计了。

threshold(mask, mask, 200, 255, thresh_binary );

morphologyex(mask, mask, morph_open, kernel);

dilate(mask, mask, kernel1);

进行二值化、形态学等操作可以将行人作为一个独立个体分割出来。效果如图。

二、对象计数

1.轮廓提取

将上面的二值图像进行轮廓检测，然后统计有效轮廓就可以完成对象计数了。

    vector<vector<point>>contours;
    vector<vector<point>>effectivecontours;    
    findcontours(mask, contours, retr_external, chain_approx_simple);
    for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
    {            
        double area = contourarea(contours[i]);
    
        if (area > 300)
        {        
            effectivecontours.push_back(contours[i]);
        }
        
    }

2.效果显示

	char text[10];
	for (int i = 0; i < effectivecontours.size(); i++)
	{
		rotatedrect rect = minarearect(effectivecontours[i]);

		rect box = rect.boundingrect();

		rectangle(frame, rect(box.x, box.y, box.width, box.height), scalar(0, 255, 0), 2);

		sprintf_s(text, "%s%d", "current:", effectivecontours.size());

		puttext(frame, text, point(10, 30), font_hershey_simplex, 1, scalar(0, 255, 0), 2);
	}

最终效果如图所示。

三、源码

#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{

	videocapture capture;
	capture.open("1.avi");

	if (!capture.isopened())
	{
		cout << "can not open video source!" << endl;
		system("pause");
		return -1;
	}

	ptr<backgroundsubtractormog2>mog = createbackgroundsubtractormog2();

	mat kernel = getstructuringelement(morph_rect, size(3, 5));
	mat kernel1 = getstructuringelement(morph_rect, size(7, 3));

	mat frame, mask;
	while (capture.read(frame))
	{
		mog->apply(frame, mask);

		threshold(mask, mask, 200, 255, thresh_binary );

		morphologyex(mask, mask, morph_open, kernel);

		dilate(mask, mask, kernel1);

		vector<vector<point>>contours;
		vector<vector<point>>effectivecontours;	
		findcontours(mask, contours, retr_external, chain_approx_simple);
		for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
		{			
			double area = contourarea(contours[i]);

			if (area > 300)
			{		
				effectivecontours.push_back(contours[i]);
			}
			
		}

		char text[10];
		for (int i = 0; i < effectivecontours.size(); i++)
		{
			rotatedrect rect = minarearect(effectivecontours[i]);

			rect box = rect.boundingrect();

			rectangle(frame, rect(box.x, box.y, box.width, box.height), scalar(0, 255, 0), 2);

			sprintf_s(text, "%s%d", "current:", effectivecontours.size());

			puttext(frame, text, point(10, 30), font_hershey_simplex, 1, scalar(0, 255, 0), 2);
		}
		imshow("frame", frame);
		imshow("mask", mask);

		char key = waitkey(10);
		if (key == 27)
		{
			break;
		}
	}

	destroyallwindows();
	capture.release();
	system("pause");
	return 0;
}

总结

本文使用opencv c++ 基于背景减除进行人流计数，关键步骤有以下几点。

1、使用backgroundsubtractormog2 将前景从背景中分割出来。

2、将分割出来的前景进行轮廓提取，从而统计出人流量。

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