学习产出：
1、视频的基本参数
视频实际上也是由若干图片以一定的帧率叠加在一起而形成的，其中，我们可以通过get函数获得视频的相关参数，例如
int fps = capture.get(CAP_PROP_FPS);//视频的帧率 int width = capture.get(CAP_PROP_frame_WIDTH);//视频的宽度 int height = capture.get(CAP_PROP_frame_HEIGHT);//视频的高度 int num_of_frames = capture.get(CAP_PROP_frame_COUNT);//视频的总帧数
2、差值函数
这里我们用到absdiff函数，其函数参数结构如下
void cvAbsDiff( const CvArr* src1, const CvArr* src2, CvArr* dst );
第三个参数即为两数组之间的差值
3、threshold函数
threshold 方法是通过遍历灰度图中各个像素点，将图像信息二值化，处理过后的图片只有二种色值
double threshold(InputArray src, OutputArray dst, double thresh, double maxval, int type)
第三个参数，double类型的thresh，阈值的具体值
第四个参数，double类型的maxval，当第五个参数阈值类型type取THRESH_BINARY 或THRESH_BINARY_INV阈值类型时的最大值
第五个参数，int类型的type，阈值类型
| type | 含义 |
|---|---|
| cv2.THRESH_BINARY | 超过阈值部分取maxval(最大值)，否则取0 |
| cv2.THRESH_BINARY_INV | THRESH_BINARY的反转 |
| cv2.THRESH_TRUNC | 大于阈值部分设为阈值，否则不变 |
| cv2.THRESH_TOZERO | 大于阈值部分不改变，否则设为0 |
| cv2.THRESH_TOZERO_INV | THRESH_TOZERO的反转 |
但这里是需要多传入一个参数（ flag）：THRESH_OTSU，加在第五个参数后，这是为了一副双峰图像自动根据其直方图可以自动计算出一个阈值，具体参考threshold实现全局和OTSU阈值二值化
4、morphologyEx函数
void morphologyEx( InputArray src, OutputArray dst, int op, InputArray kernel,Point anchor = Point(-1,-1), int iterations = 1, int borderType = BORDER_CONSTANT, const Scalar& borderValue = morphologyDefaultBorderValue() )
这个函数很复杂，简单来说就是系列的膨胀腐蚀的组合
常用参数如下：
●MORPH_ERODE（腐蚀）
跟erode（腐蚀）函数效果一样
●MORPH_DILATE（膨胀）
跟dilate（膨胀）函数效果一样
●MORPH_OPEN（开）
其实内部就是进行了先腐蚀后膨胀的操作。
●MORPH_CLOSE（闭）
其实内部就是进行了先膨胀后腐蚀的操作。
5、差值法检测移动物体实例
#include#include using namespace cv; using namespace std; int main() { VideoCapture capture("resources/1.mp4"); if (!capture.isOpened()) { cout << "请确认视频文件是否正确" << endl; return -1; } int fps = capture.get(CAP_PROP_FPS); int width = capture.get(CAP_PROP_frame_WIDTH); int height = capture.get(CAP_PROP_frame_HEIGHT); int num_of_frames = capture.get(CAP_PROP_frame_COUNT); cout << "视频宽度:" << width << "视频高度:" << height << "视频帧率:" << fps << "视频总帧数:" << num_of_frames << endl; Mat preframe, preGray; capture >> preframe; cvtColor(preframe, preGray, CV_BGR2GRAY); //对图像进行高斯滤波 GaussianBlur(preGray, preGray, Size(0, 0), 15); Mat binary, frame, gray; //形态学操作模板 Mat k = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(9, 9), Point(-1, -1)); while (true) { if (!capture.read(frame)){ break;} cvtColor(frame, gray, COLOR_BGR2GRAY); GaussianBlur(gray, gray, Size(0, 0), 15); //计算当前帧和前一帧差值的绝对值 absdiff(gray, preGray, binary); //对结果二值化进行开运算，减少噪声干扰 threshold(binary, binary, 10, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU); morphologyEx(binary, binary, MORPH_OPEN, k); imshow("input", frame); imshow("output", binary); //如果注释下一行代码，则程序表示固定背景的差值法 gray.copyTo(preGray); char c = waitKey(5); if (c == 27) { break;} } waitKey(0); return 0; }
