Question

我正在尝试使用帧差来检测运动。如果有动作，我会输入另一种方法，如果没有，我将不会输入该方法。问题是当我通过使用absdiff（）或bitwise_xor（）来制作帧差异时，我得到一个嘈杂的帧，它总是被检测为一个动作。

我试图通过使用erode（）和dilate（）方法消除噪音，它降低了噪音的影响，但仍有噪音。如何消除这种噪音？

我当前代码的一部分：

capture >> Frame; // get a new frame from camera

cvtColor(Frame,Frame1,CV_RGB2GRAY);
threshold(Frame1,Frame1,50,255,CV_THRESH_BINARY);

waitKey(500);
capture >> PreFrame;

cvtColor(PreFrame,PreFrame,CV_RGB2GRAY);
threshold(PreFrame,PreFrame,50,255,CV_THRESH_BINARY);

//Result = Frame1 - PreFrame1;
//absdiff(Frame1,PreFrame1,Result);

bitwise_xor(Frame1,PreFrame,Result);
erode(Result,Result,Mat());
dilate(Result,Result,Mat());

imshow("Result",Result);

if (norm(Result,NORM_L1)==0){
    printf(" no change \n")
}
else
{
    // motion detected
}

Answer 1

只需在捕获帧后立即应用以下技术之一，您就可以通过几种不同的方式降低噪音：

模糊（帧内平均）

看看几个不同的模糊操作符，例如：

blur（快速，但不太顺畅）
GaussianBlur（更慢，但更顺畅）
medianBlur（减少脉冲噪音）

medianBlur适用于控制脉冲噪声，同时保留图像中的边缘。

帧平均（平均不同帧）

accumulate
accumulateWeighted

对于帧平均，只需将累计结果除以累积的帧数即可得到平均帧。你可能想要一个5-10帧的滚动平均窗口来显着降低噪音。但是，当对象移入和移出视野时，较高的窗口大小意味着更多的运动模糊。如果您的相机一动不动，这将最有效。

希望有所帮助！

Answer 2

如果获取灰度图像的绝对差异，然后将结果阈值移除以消除小的强度变化，会发生什么？这将允许帧到帧的像素强度的微小变化，同时如果有任何重大变化仍然会触发您的运动检测器。

例如：

// Obtain image two images in grayscale
cvtColor(Frame,Frame1,CV_RGB2GRAY);
cvtColor(PreFrame,PreFrame,CV_RGB2GRAY);

// Take the absolute difference, this will be zero for identical
// pixels, and larger for greater differences
absdiff(Frame, PreFrame, Result)

// Threshold to remove small differences
threshold(Result,Result,20,255,CV_THRESH_BINARY);

// Prepare output, using Result as a mask
Mat output = Mat::zeros(Frame.size(), Frame.type());
add(
    Frame,   // Add frame
    0,       // and zero
    output,  // to output
    Result   // Only if result is non-zero
);

您是否有可以共享的任何输入/输出图像？

Answer 3

通过在拍摄差异之前对图像进行阈值处理，可以大大增加噪点的影响。使用absdiff而不是bitwise_xor直接对灰度图像进行减法。

帧差噪声？

3 个答案:

模糊（帧内平均）

帧平均（平均不同帧）