# 数字视频技术及应用实验三：运动目标检测

# 实验内容及要求

阅读实验三指导书，任选一种方法（背景减法、帧差法等）编程实现视频中运动目标检测，并分析实验结果。

# 实验内容指导

1. 在 vs 中新建工程；
2. 配置 OpenCV；
3. 定义读取视频的变量
4. 定义相应的指针和结构并初始化
5. 将视频灰度化，并将指针的内容存到相应的结构体中
6. 计算视频中前后两帧的差值，并将其二值化；
7. 更新背景，并在二值图像中检索轮廓
8. 在原视频中框出运动物体
9. 在视频中显示最终结果

# 实验代码实现

	#include <iostream>
	#include "opencv2/opencv.hpp"

	using namespace cv;
	using namespace std;

	Mat MoveDetect(Mat temp, Mat frame) // 运动物体检测
	{
	Mat result = frame.clone();
	Mat gray1, gray2;
	cvtColor(temp, gray1, CV_BGR2GRAY);
	cvtColor(frame, gray2, CV_BGR2GRAY); // 将 background 和 frame 转为灰度图
	Mat diff;
	absdiff(gray1, gray2, diff); // 将 background 和 frame 做差
	imshow("diff", diff);
	Mat diff_thresh;
	threshold(diff, diff_thresh, 50, 255, CV_THRESH_BINARY); // 对差值图 diff_thresh 进行阈值化处理
	imshow("diff_thresh", diff_thresh);
	Mat kernel_erode = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));
	Mat kernel_dilate = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(18, 18));
	erode(diff_thresh, diff_thresh, kernel_erode); // 腐蚀
	imshow("erode", diff_thresh);
	dilate(diff_thresh, diff_thresh, kernel_dilate); // 膨胀
	imshow("dilate", diff_thresh);
	vector<vector<Point>> contours;
	findContours(diff_thresh, contours, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_NONE); // 查找轮廓并绘制轮廓
	//drawContours (result, contours, -1, Scalar (0, 0, 255), 2); // 在 result 上绘制轮廓
	vector<Rect> boundRect(contours.size());
	for (int i = 0; i < contours.size(); i++) // 查找正外接矩形
	{
	boundRect[i] = boundingRect(contours[i]);
	rectangle(result, boundRect[i], Scalar(0, 255, 0), 2); // 在 result 上绘制正外接矩形
	}
	return result;
	}

	int main()
	{
	VideoCapture video("exp3.avi");
	if (!video.isOpened())
	{
	cout << "video open error!" << endl;
	return 0;
	}
	int frameCount = video.get(CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT); // 获取帧数
	double FPS = video.get(CV_CAP_PROP_FPS); // 获取 FPS
	Mat frame;
	Mat temp; // 存储前一帧图像
	Mat result; // 存储结果图像
	for (int i = 0; i < frameCount; i++)
	{
	video >> frame;
	imshow("frame", frame);
	if (frame.empty())
	{
	cout << "frame is empty!" << endl;
	break;
	}
	int framePosition = video.get(CV_CAP_PROP_POS_FRAMES); // 获取帧位置
	cout << "framePosition: " << framePosition << endl; // 输出帧位置
	if (i == 0) // 如果为第一帧（temp 还为空）
	{
	result = MoveDetect(frame, frame); // 调用 MoveDetect () 进行运动物体检测，返回值存入 result
	}
	else // 若不是第一帧（temp 有值了）
	{
	result = MoveDetect(temp, frame); // 调用 MoveDetect () 进行运动物体检测，返回值存入 result
	}
	imshow("result", result);
	if (waitKey(1000.0 / FPS) == 27)
	{
	cout << "ESC退出!" << endl;
	break;
	}
	temp = frame.clone();
	}
	return 0;
	}