图像处理 - 大纲

时间:2012-07-13 05:15:23

标签: c++ opencv computer-vision image-manipulation

以下是我用于查找2张图片之间差异的代码。

#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include <stdio.h>
#include<iostream>

int main()
{
char a,b;
cv::Mat frame;
cv::Mat frame2;
VideoCapture cap(0);
if(!cap.isOpened())
{
    cout<<"Camera is not connected"<<endl;
    getchar();
    exit(0);

}
Mat edges;
namedWindow("Camera Feed",1);
cout<<"Ready for background?(y/Y)"<<endl;
cin>>a;
if(a=='y'||a=='Y')
{
cap>>frame;
cv::cvtColor(frame,frame,CV_RGB2GRAY);
cv::GaussianBlur(frame,frame,cv::Size(51,51),2.00,0,BORDER_DEFAULT);
}
cv::waitKey(5000);
cout<<"Ready for foreground?(y/Y)"<<endl;
cin>>b;
if(b=='y'||b=='Y')
{
cap>>frame2;
cv::cvtColor(frame2,frame2,CV_RGB2GRAY);
cv::GaussianBlur(frame2,frame2,cv::Size(51,51),2.00,0,BORDER_DEFAULT);
}
cv::Mat frame3;
cv::absdiff(frame,frame2,frame3);


imwrite("img_bw.jpg",frame3);

return 0;
}

输出类似于this。 我想知道是否有任何方法可以画出身体周围的轮廓。感谢。

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

我刚试过以下方法。

首先对灰度图像进行扩张,然后对图像应用自适应阈值处理。

后来在图像中发现了轮廓,并假设你的身体将是图像中最大的斑点,画出最大斑点的轮廓。

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('sofqn.jpg')
gray = cv2.imread('sofqn.jpg',0)

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE,(10,10))
gray = cv2.dilate(gray,kernel)

thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray,255,0,1,11,2)

cont,hier = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
max_area = -1
best_cnt = None
for cnt in cont:
    area = cv2.contourArea(cnt)
    if area > max_area:
        max_area = area
        best_cnt = cnt

cv2.drawContours(img,[best_cnt],0,[0,255,0],2)

结果如下:

enter image description here