基于Python的Vibe目标检测代码

该.py文件为基于vibe原理的目标检测Python代码。由于第一次写Python，程序运行比较慢，欢迎交流。 运行方式：将该文件和名称为video的avi文件放在同一个文件夹，然后运行即可。当然也可以在程序中修改待检测的视频文件名称。

#! /usr/bin/env python
from cProfile import Profile
import pstats
import numpy as np
import cv2
import random
import time
import matplotlib.pyplot as plt
defaultNbSamples = 20
defaultReqMatches = 2
defaultRadius = 20
defaultSubsamplingFactor = 16
background = 0
foreground = 255


def Initial_ViBe（gray samples）:

    # gray = cv2.cvtColor（img cv2.COLOR_BGR2GRAY）
    height = gray.shape[0]
    width = gray.shape[1]
    print（“*****Initlize Time******“）
    start1 = time.clock（）
    for i in range（height）:
        for j in range（width）:
            for k in range（defaultNbSamples）:
                rand = round（random.uniform（-1 1））
                r = i + rand
                if r < 0:
                    r = 0
                if r > height:
                    r = height - 1
                rand = round（random.uniform（-1 1））
                c = j + rand
                if c < 0:
                    c = 0
                if c > width:
                    c = width - 1
                samples[i][j][k] = gray[i][j]
            samples[i][j][defaultNbSamples - 1] = 0
    end = time.clock（）
    print（end - start1）
    print（“******************************“）
    return samples


def update（gray samples）:

    height = gray.shape[0]
    width = gray.shape[1]
    # print（height width）
    # segMat = np.zeros（（gray.shape[0] gray.shape[1] 1） np.uint8）
    segMat = np.zeros（（gray.shape[0] gray.shape[1] 1））
    for i in range（height）:
        for j in range（width）:
            count = 0
            idex = 0
            dist = 0
            # 遍历每个像素，判断与背景样本的相似程度
            while count < defaultReqMatches and idex < defaultNbSamples:
                dist = abs（gray[i][j] - samples[i][j][idex]）
                if dist < defaultRadius:
                    # 统计相似度小于阈值的个数
                    count = count + 1
                idex = idex + 1
            # 大于#min，则认为该点为背景点
            if count >= defaultReqMatches:
                # 判断为背景像素，只有背景点才可以被用来传播和更新存储样本值
                samples[i][j][defaultNbSamples - 1] = 0
                # 输出二值图像用
                segMat[i][j] = background
                rand = round（random.uniform（0 defaultSubsamplingFactor - 1））
                if rand == 0:
                    rand = round（random.uniform（0 defaultNbSamples - 1））
                    samples[i][j][rand] = gray[i][j]
                rand = round（random.uniform（0 defaultSubsamplingFactor - 1））
                if rand == 0:
                    rand = round（random.uniform（-1 1））
                    iN = i + rand
                    # 以下是防止越界
                    if iN < 0:
                        iN = 0
                    if iN > height: