opencv鼠标选定感兴趣区域进行目标检测

2023-10-14 12:20

本文主要是介绍opencv鼠标选定感兴趣区域进行目标检测,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

本文章主要对感兴趣区域ROI的操作(车辆检测)说明
车辆追踪效果
在图像处理的领域,我们常常需要去设置自己感兴趣的区域(ROI,region of interest),来专注或者简化工作过程。也就是从图像中选择的一个图像区域,这个区域是图像分析所关注的重点。我们圈定这个区域,以便进行下一步的处理.而且,使用ROI指定想读入的目标,可以减少处理时间,增加精度,给图像处理带来不小的便利。
首先我们看下任意形状图形的绘制选择:

    #include "cv.h"  #include "highgui.h"  #include <stdio.h>  #include <stdlib.h>  IplImage* inpaint_mask = 0;  IplImage* img0 = 0, *img = 0, *inpainted = 0;  CvPoint prev_pt = {-1,-1};  void on_mouse( int event, int x, int y, int flags, void* zhang)  {  if( !img )  return;  if( event == CV_EVENT_LBUTTONUP || !(flags & CV_EVENT_FLAG_LBUTTON) )  prev_pt = cvPoint(-1,-1);//初始化  else if( event == CV_EVENT_LBUTTONDOWN )  prev_pt = cvPoint(x,y);  else if( event == CV_EVENT_MOUSEMOVE && (flags & CV_EVENT_FLAG_LBUTTON) )  {//手一直在绘画  CvPoint pt = cvPoint(x,y);  if( prev_pt.x < 0 )  prev_pt = pt;  cvLine( inpaint_mask, prev_pt, pt, cvScalarAll(255), 5, 8, 0 );  cvLine( img, prev_pt, pt, cvScalarAll(255), 5, 8, 0 );  prev_pt = pt;  cvShowImage( "image", img );  }  }  int main( int argc, char** argv )  {  char* filename = argc >= 2 ? argv[1] : (char*)"fruits.jpg";  if( (img0 = cvLoadImage(filename,-1)) == 0 )  return 0;  printf( "Hot keys: \n"  cvNamedWindow( "image", 1 );  img = cvCloneImage( img0 );  inpainted = cvCloneImage( img0 );  inpaint_mask = cvCreateImage( cvGetSize(img), 8, 1 );  cvZero( inpaint_mask );  cvZero( inpainted );  cvShowImage( "image", img );  cvShowImage( "watershed transform", inpainted );  cvSetMouseCallback( "image", on_mouse, 0 );     }  

利用OpenCV库进行编程实现对感兴趣区域ROI的操作

例如:将小图标复制到大图像的指定位置中

使用到的函数:矩形的表示:Rect类—-》Rect(x,y,width,heigh)

对Rect类的解释:Rect类的成员变量有x、y、width、height,分别在左上角点的坐标和矩形的宽和高。
这篇文章讲述了鼠标选定一个感兴趣区域后,实现对目标的运动检测并计数的功能。
1.首先,暂停视频或者在视频流的第一帧中,画出感兴趣区域。
2. 然后扣出感兴趣区域
3.使用运动目标检测(在这里我以背景差分为例子)

    #include<opencv2/core/core.hpp>  #include<opencv2/highgui/highgui.hpp>  #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>  using namespace cv;  #include<iostream>  #include<vector>  using namespace std;  /*----定义鼠标事件--画矩形区域:作用当两个车灯----*/  //第一步:全局变量  bool drawing_box = false;  bool gotBox =  false;  Rect box;  Point downPoint;  /* void mouseRectHandler(int event, int x, int y, int flags, void *param) { switch (event) { case CV_EVENT_MOUSEMOVE: if (drawing_box) { box.width = x - box.x; box.height = y - box.y; } break; case CV_EVENT_LBUTTONDOWN: drawing_box = true; box = Rect(x, y, 0, 0); break; case CV_EVENT_LBUTTONUP: drawing_box = false; gotBox = true; if (box.width < 0) { box.x += box.width; box.width *= -1; } if( box.height < 0 ) { box.y += box.height; box.height *= -1; } break; default: break; } } */  void mouseRectHandler(int event, int x, int y, int flags, void *param)  {  switch (event)  {  case CV_EVENT_MOUSEMOVE:  if (drawing_box)  {  //鼠标的移动到downPoint的右下角  if( x >=downPoint.x && y >= downPoint.y)  {  box.x = downPoint.x;  box.y = downPoint.y;  box.width = x - downPoint.x;  box.height =  y -  downPoint.y;  }  //鼠标的移动到downPoint的右上角  if( x >= downPoint.x && y <= downPoint.y)  {  box.x =  downPoint.x;  box.y = y;  box.width = x - downPoint.x;  box.height = downPoint.y - y;  }  //鼠标的移动到downPoint的左上角  if( x <= downPoint.x && y <= downPoint.y)  {  box.x = x;  box.y = y;  box.width = downPoint.x - x;  box.height = downPoint.y - y;  }  //鼠标的移动到downPoint的左下角  if( x <= downPoint.x && y >= downPoint.y)  {  box.x = x;  box.y = downPoint.y;  box.width = downPoint.x -x;  box.height = y - downPoint.y;  }  }  break;  case CV_EVENT_LBUTTONDOWN:  //按下鼠标,代表可以可以开始画矩形  drawing_box = true;  //记录起点  downPoint = Point(x,y);  break;  case CV_EVENT_LBUTTONUP:  //松开鼠标,代表结束画矩形  drawing_box = false;  gotBox = true;  break;  default:  break;  }  }  // int main(int argc,char*argv[])    int main()   {     Mat diff_thresh;VideoCapture video("1.avi");//读取视频    // VideoCapture video(argv[1]);    Mat imageROI, imageROI_BW;   //判断视频是否打开    if( !video.isOpened())    return 0;    bool flag;//视频中的第一帧    Mat firstFrame;    flag=false;   Mat frame;    Mat imageROIdf,imageROIpro,imageROIdf_BW;//读取视频的第一帧    video>>frame;    //复制到firstFrame中    frame.copyTo(firstFrame);    //register     namedWindow("video",1);    setMouseCallback("video",mouseRectHandler,NULL);    //画感兴趣区域   while(!gotBox)    {    firstFrame.copyTo(frame);    rectangle(frame,box,Scalar(255,0,0),2);//画出感兴趣区域  imshow("video",frame);    if(waitKey(50) == 'q')//---------很重要    break;    }    //remove callback    setMouseCallback("video",NULL,NULL);    Mat frame0,result;   //视频继续    for(;;)    {    //读取视频   video>>frame;  //判断是否有当前帧  if(!frame.data)  break;  //画出感兴趣区域  rectangle(frame,box,Scalar(255,255,0),2);  imshow("video",frame);  imageROI = frame(Rect(box.x, box.y, box.width, box.height));cvtColor(imageROI,frame0,CV_RGB2GRAY);//灰度化 medianBlur(frame0, frame0, 3);//中值滤波if (false == flag){imageROIpro = imageROI.clone();flag = true;}else{absdiff(imageROI, imageROIpro, imageROIdf);//帧间差分法imageROIpro = imageROI.clone();threshold(imageROIdf, imageROIdf_BW, 30, 255, 0);imshow("imageROIdf_BW", imageROIdf_BW);diff_thresh=imageROIdf_BW;cv::cvtColor(diff_thresh, diff_thresh, CV_RGB2GRAY);vector<vector<Point> > contours;  findContours(diff_thresh, contours, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_NONE);  
//CvSeq * contour = 0; 
//  Mat contour;    
//int Num=cvFindContours( diff_thresh, storage, &contour, sizeof(CvContour), mode, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE); // std::cout<<"The number of Contours is:"<<Num<<std::endl; drawContours(imageROI, contours, -1, Scalar(0, 0, 255), 2);//在result上绘制轮廓  //7.查找正外接矩形  imshow("imageROI", imageROI);vector<Rect> boundRect(contours.size());  for (int i = 0; i < contours.size(); i++)  {  boundRect[i] = boundingRect(contours[i]);  rectangle(imageROI, boundRect[i], Scalar(0, 255, 0), 2);//在result上绘制正外接矩形  }   int x,y;x=contours.size();y=box.y;CvPoint point1 = cvPoint(x, y); //cout<<x;if (contours.size()>1)std::cout<<"small xuejie: "<<contours.size()<<std::endl;       //std::cout << "Contours: " << coutours.size() << std::endl; 
//  putText(imageROI,"tracking",(100,100),FONT_HERSHEY_PLAIN,2.0,(255,255,255),2,1);//cout<<contours.size();        
//4.腐蚀  /*  gray=imageROIdf_BW;std::vector<std::vector<cv::Point> > contours;  cv::findContours(gray,   contours, // a vector of contours   CV_RETR_EXTERNAL, // retrieve the external contours  CV_CHAIN_APPROX_NONE); // retrieve all pixels of each contours  // Print contours' length  std::cout << "Contours: " << contours.size() << std::endl;  std::vector<std::vector<cv::Point> >::const_iterator itContours= contours.begin();  for ( ; itContours!=contours.end(); ++itContours)   {  std::cout << "Size: " << itContours->size() << std::endl;  }  // draw black contours on white image  cv::Mat result(gray.size(),CV_8U,cv::Scalar(255));  cv::drawContours(result,contours,  -1, // draw all contours  cv::Scalar(0), // in black  1); // with a thickness of 2  cv::namedWindow("Contours");  cv::imshow("Contours",result); //if (imageROIdf_BW.data != NULL)//{//  cout << "youyidongwuti" << endl;//}*/         }imshow("imageROI", imageROI);if(waitKey(33) == 'q')    break;    }    return 0;    }    

这篇关于opencv鼠标选定感兴趣区域进行目标检测的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/210455

相关文章

Nginx中配置使用非默认80端口进行服务的完整指南

《Nginx中配置使用非默认80端口进行服务的完整指南》在实际生产环境中,我们经常需要将Nginx配置在其他端口上运行,本文将详细介绍如何在Nginx中配置使用非默认端口进行服务,希望对大家有所帮助... 目录一、为什么需要使用非默认端口二、配置Nginx使用非默认端口的基本方法2.1 修改listen指令

MySQL按时间维度对亿级数据表进行平滑分表

《MySQL按时间维度对亿级数据表进行平滑分表》本文将以一个真实的4亿数据表分表案例为基础,详细介绍如何在不影响线上业务的情况下,完成按时间维度分表的完整过程,感兴趣的小伙伴可以了解一下... 目录引言一、为什么我们需要分表1.1 单表数据量过大的问题1.2 分表方案选型二、分表前的准备工作2.1 数据评估

Python脚本轻松实现检测麦克风功能

《Python脚本轻松实现检测麦克风功能》在进行音频处理或开发需要使用麦克风的应用程序时,确保麦克风功能正常是非常重要的,本文将介绍一个简单的Python脚本,能够帮助我们检测本地麦克风的功能,需要的... 目录轻松检测麦克风功能脚本介绍一、python环境准备二、代码解析三、使用方法四、知识扩展轻松检测麦

MySQL进行分片合并的实现步骤

《MySQL进行分片合并的实现步骤》分片合并是指在分布式数据库系统中,将不同分片上的查询结果进行整合,以获得完整的查询结果,下面就来具体介绍一下,感兴趣的可以了解一下... 目录环境准备项目依赖数据源配置分片上下文分片查询和合并代码实现1. 查询单条记录2. 跨分片查询和合并测试结论分片合并(Shardin

SpringBoot结合Knife4j进行API分组授权管理配置详解

《SpringBoot结合Knife4j进行API分组授权管理配置详解》在现代的微服务架构中,API文档和授权管理是不可或缺的一部分,本文将介绍如何在SpringBoot应用中集成Knife4j,并进... 目录环境准备配置 Swagger配置 Swagger OpenAPI自定义 Swagger UI 底

基于Python Playwright进行前端性能测试的脚本实现

《基于PythonPlaywright进行前端性能测试的脚本实现》在当今Web应用开发中,性能优化是提升用户体验的关键因素之一,本文将介绍如何使用Playwright构建一个自动化性能测试工具,希望... 目录引言工具概述整体架构核心实现解析1. 浏览器初始化2. 性能数据收集3. 资源分析4. 关键性能指

Nginx进行平滑升级的实战指南(不中断服务版本更新)

《Nginx进行平滑升级的实战指南(不中断服务版本更新)》Nginx的平滑升级(也称为热升级)是一种在不停止服务的情况下更新Nginx版本或添加模块的方法,这种升级方式确保了服务的高可用性,避免了因升... 目录一.下载并编译新版Nginx1.下载解压2.编译二.替换可执行文件,并平滑升级1.替换可执行文件

Python进行JSON和Excel文件转换处理指南

《Python进行JSON和Excel文件转换处理指南》在数据交换与系统集成中,JSON与Excel是两种极为常见的数据格式,本文将介绍如何使用Python实现将JSON转换为格式化的Excel文件,... 目录将 jsON 导入为格式化 Excel将 Excel 导出为结构化 JSON处理嵌套 JSON:

OpenCV在Java中的完整集成指南分享

《OpenCV在Java中的完整集成指南分享》本文详解了在Java中集成OpenCV的方法,涵盖jar包导入、dll配置、JNI路径设置及跨平台兼容性处理,提供了图像处理、特征检测、实时视频分析等应用... 目录1. OpenCV简介与应用领域1.1 OpenCV的诞生与发展1.2 OpenCV的应用领域2

在Java中使用OpenCV实践

《在Java中使用OpenCV实践》用户分享了在Java项目中集成OpenCV4.10.0的实践经验,涵盖库简介、Windows安装、依赖配置及灰度图测试,强调其在图像处理领域的多功能性,并计划后续探... 目录前言一 、OpenCV1.简介2.下载与安装3.目录说明二、在Java项目中使用三 、测试1.测