OpenCV Python Hintergrund Substraktion und Motion Tracking

Question

ich über opencv auf Google gelesen und fand den folgenden Beispielcode online spielen:

import cv2 

def diffImg(t0, t1, t2): 
    d1 = cv2.absdiff(t2, t1) 
    d2 = cv2.absdiff(t1, t0) 
    return cv2.bitwise_and(d1, d2) 

cam = cv2.VideoCapture('vid1.mp4') 

winName = "Movement Indicator" 
cv2.namedWindow(winName, cv2.CV_WINDOW_AUTOSIZE) 

# Read three images first: 
t_minus = cv2.cvtColor(cam.read()[1], cv2.COLOR_RGB2GRAY) 
t = cv2.cvtColor(cam.read()[1], cv2.COLOR_RGB2GRAY) 
t_plus = cv2.cvtColor(cam.read()[1], cv2.COLOR_RGB2GRAY) 

while True: 
    cv2.imshow(winName, diffImg(t_minus, t, t_plus)) 

    # Read next image 
    t_minus = t 
    t = t_plus 
    t_plus = cv2.cvtColor(cam.read()[1], cv2.COLOR_RGB2GRAY) 

    key = cv2.waitKey(10) 
    if key == 27: 
    cv2.destroyWindow(winName) 
    break 

print "Goodbye" 

Es produziert die folgende Art der Ausgabe für eine Probe Video, das ich zu geben :

So bekomme ich solche Ergebnisse mit diesem Skript. Nun, was ich versuche herauszufinden, ist - 1) Holen Sie sich die umschließende Rect für das bewegte Objekt in der Videodatei 2) kopieren Sie den Inhalt dieser Umgrenzung von Original-Videoframe zu einem anderen und schreiben Sie das fertige Video in eine Datei

, auch die Screenshots auf Kanishak Katahra Lösung versuchen, unter mir die folgenden Ausgabe im Ergebnisfenster auf der rechten Seite in der Abbildung unten bekommen -

Answer 1

den Punkt von Interesse in der Ausgabe Machen Sie als 1s bekommen. Machen Sie den Rest als 0. Konvertieren Sie es in 3D-Array der Größe wie das Originalbild. Multiplizieren Sie das Originalbild mit der Ausgabe, die Sie erhalten.

import cv2 
import numpy as np 
from numpy import newaxis 
import time 

def diffimg (a,b,c): 
    t0 = cv2.absdiff(a,b) 
    t1 = cv2.absdiff(b,c) 
    t3 = cv2.bitwise_and(t0,t1) 
    return t3 

cap = cv2.VideoCapture(0) 
t = cap.read() [1] 
tp = cap.read() [1] 
tpp = cap.read() [1] 

t = cv2.cvtColor(t,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
tp = cv2.cvtColor(tp,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
tpp = cv2.cvtColor(tpp,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 


while True: 

    img = diffimg(t,tp,tpp) 
    cv2.imshow("motion detct",img) 

    key = cv2.waitKey(10) 


    res,img2 = cap.read() 
    #print img2.shape 

    t = tp 
    tp = tpp 
    tpp = cv2.cvtColor(img2,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 

    cv2.imshow('image',img) 
    print img 
    img[img <= 10] = 0 #Try adjusting this value for better results. 
    img[img != 0] = 1 
    img = np.repeat(img[:, :, np.newaxis], 3, axis=2) 
    img3 = np.multiply(img,img2) 
    cv2.imshow('result',img3) 



    if key == 27: 
     cv2.destroyAllWindows() 
     break; 



print "Goodbye User"