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人数识别(转)
步骤:
1.视频图像灰度化img
2,选取第一帧图像first_img,视频每帧和第一帧相减,得到src
3,对src图片进行 阈值,滤波处理
4,查找处理好图片的边界findContours;
5,对边界区域进行统计,满足条件的进行计数
代码实 现:
using namespace std; using namespace cv; int main(){ Mat img, src, frame, frame_gray, first_frame, threshold_src, gass_src, dilate_src; VideoCapture cap("m.avi"); cap >> first_frame; cvtColor(first_frame, first_frame, CV_BGR2GRAY); int num=0; int zz = 1; while (1){ cap >> frame; if (frame.empty()) break; vector<Vec4i> hierarchy; vector<vector<Point> > contour; cvtColor(frame, frame_gray, CV_BGR2GRAY); absdiff(frame_gray,first_frame,src); threshold(src, threshold_src,50,255,THRESH_BINARY); GaussianBlur(threshold_src, gass_src,Size(5,5),1.5); //blur(threshold_src, gass_src, Size(5, 5)); // medianBlur(threshold_src, gass_src,1); dilate(gass_src, dilate_src,Mat()); findContours(dilate_src,contour, CV_RETR_EXTERNAL,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE); //drawContours(frame, contour, -1, Scalar(0, 0, 255),2); for (int i = 0; i < contour.size();i++){ Rect bndRect = boundingRect(contour.at(i)); Point p1,p2; p1.x = bndRect.x; p1.y = bndRect.y; p2.x = bndRect.x + bndRect.width; p2.y = bndRect.y + bndRect.height; if (bndRect.area()>3000){ rectangle(frame, p1, p2, Scalar(0, 0, 255)); num++; } } string font = "Current number:"; putText(frame,font+to_string(num),Point(100,50),FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL,1,Scalar(0,0,255)); // cout << "人数统计:" << num<<endl; num = 0; imshow("dilate_src", dilate_src); imshow("frame", frame); imshow("first_frame", first_frame); waitKey(20); } return 0; }
人数识别(转)
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