Resta de fondo en OpenCV (C++)

Question

Quiero implementar un método de promediado de fondo. Tengo 50 cuadros de imágenes tomadas en un segundo y algunos de los cuadros contienen rayos que quiero extraer como primer plano. Los marcos se toman con una cámara fija y los marcos se toman como escalas de grises. Lo que quiero hacer es:

1. obtener el modelo de fondo
2. Después, comparar cada marco para el modelo de fondo para determinar si hay iluminación en ese marco o no.

He leído algunos documentos sobre cómo esto se puede hacer usando cvAcc(), pero tengo dificultades para entender cómo se puede hacer esto. Agradecería una pieza de código que me guíe y enlaces a documentos que puedan ayudarme a comprender cómo puedo implementar esto.

Agradeciendo de antemano.

Answer 1

Tuvimos la misma tarea en uno de nuestros proyectos.

Para obtener el modelo de fondo, simplemente creamos una clase BackgroundModel, capturamos el primer (digamos) 50 marcos y calculamos el marco promedio para evitar errores de píxeles en el modelo de fondo.

Por ejemplo, si obtiene una imagen en escala de grises de 8 bits (CV_8UC1) de su cámara, inicializa su modelo con CV_16UC1 para evitar el recorte.

cv::Mat model = cv::Mat(HEIGHT, WIDTH, CV_16UC1, cv::Scalar(0)); 

Ahora, a la espera de los primeros marcos para calcular el modelo, basta con añadir cada cuadro con el modelo y contar la cantidad de tramas recibidas.

void addFrame(cv::Mat frame) { 
    cv::Mat convertedFrame; 
    frame.convertTo(convertedFrame, CV_16UC1); 
    cv::add(convertedFrame, model, model); 
    if (++learnedFrames >= FRAMES_TO_LEAN) { // FRAMES_TO_LEARN = 50 
     createMask(); 
    } 
} 

La función createMask() calcula el marco promedio que usamos para el modelo.

void createMask() { 
    cv::convertScaleAbs(model, mask, 1.0/learnedFrames); 
    mask.convertTo(mask, CV_8UC1); 
} 

Ahora, sólo envía todas las tramas del camino a través de la clase BackgroundModel a una función de resta(). Si el resultado es un cv :: Mat vacío, la máscara aún se calcula. De lo contrario, obtienes un marco restado.

cv::Mat subtract(cv::Mat frame) { 
    cv::Mat result; 
    if (++learnedFrames >= FRAMES_TO_LEAN) { // FRAMES_TO_LEARN = 50 
     cv::subtract(frame, mask, result); 
    } 
    else { 
     addFrame(frame); 
    } 
    return result; 
} 

Por último, pero no menos importante, puede utilizar suma escalar (const Mat & MTX) para calcular la suma de píxeles y decidir si se trata de un marco con las luces en él.