我正在尝试使用我的网络摄像头制作一个运动检测程序,但是在对帧差异进行阈值处理时我得到了这个奇怪的结果:
当我移动时:(我猜似乎没问题) ![在此处输入图片描述][1]
当我不动时: ![在此处输入图片描述][2]
这会是什么?我已经运行了几个具有完全相同算法的程序,并且阈值处理正常..
这是我的代码:
import cv2
import random
import numpy as np
# Create windows to show the captured images
cv2.namedWindow("window_a", cv2.CV_WINDOW_AUTOSIZE)
cv2.namedWindow("window_b", cv2.CV_WINDOW_AUTOSIZE)
# Structuring element
es = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (9,4))
## Webcam Settings
capture = cv2.VideoCapture(0)
#dimensions
frameWidth = capture.get(cv2.cv.CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH)
frameHeight = capture.get(cv2.cv.CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)
while True:
# Capture a frame
flag,frame = capture.read()
current = cv2.blur(frame, (5,5))
difference = cv2.absdiff(current, previous) #difference is taken of the current frame and the previous frame
frame2 = cv2.cvtColor(difference, cv2.cv.CV_RGB2GRAY)
retval,thresh = cv2.threshold(frame2, 10, 0xff, cv2.THRESH_OTSU)
dilated1 = cv2.dilate(thresh, es)
dilated2 = cv2.dilate(dilated1, es)
dilated3 = cv2.dilate(dilated2, es)
dilated4 = cv2.dilate(dilated3, es)
cv2.imshow('window_a', dilated4)
cv2.imshow('window_b', frame)
previous = current
key = cv2.waitKey(10) #20
if key == 27: #exit on ESC
cv2.destroyAllWindows()
break
提前致谢! [1]: http://i.stack.imgur.com/hslOs.png [2]: http://i.stack.imgur.com/7fB95.png
最佳答案
您需要的第一件事是 previous = cv2.blur(frame, (5,5))
在 while 循环之前的帧抓取之后准备您之前的样本。
这将使您发布的代码有效,但不会解决您的问题。
我认为您遇到的问题是由于您使用的阈值算法类型所致。试试二进制文件,cv2.THRESH_BINARY
,而不是 Otsu 的。它似乎解决了我的问题。
关于python - opencv/ python : motion detect weird thresholding,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/14529439/