Python实现跟踪、光流、前景检测

【内附详细说明文档】 本项目是使用python，利用opencv库实现的共8个视频处理算法，包括：目标跟踪算法Meanshift, Camshift；稀疏光流以及稠密光流的计算OpticalFlow, OpticalFlow_full，前景检测算法MOG, CNT, GMG, GSOC,LSBP 。 代码简洁易读，可做为python课设参考资料，或者供图像处理爱好者学习。

import cv2
import argparse
from Tools import（
    onMouse
）
from Modules import（
    Meanshift
    OpticalFlow
    OpticalFlow_Full
    BackgroundSubtractor
）

# 传入参数
parser = argparse.ArgumentParser（）
parser.add_argument（‘--module‘ type=int default = 6
            help =  “ 0: Meanshift       1: Camshift    2: OpticalFlow \
                      3: OpticalFlow_full         4: BackgroundSubtractorMOG \
                      5: BackgroundSubtractorCNT       6: BackgroundSubtractorGMG \
                      7: BackgroundSubtractorGSOC   8: BackgroundSubtractorLSBP“ ）

parser.add_argument（‘--use_Video‘ default=True action=‘store_true‘）
parser.add_argument（‘--Video_path‘ type=str default = “D:\\Downloads\\BackgroundSplit-OpenCV-master\\BackgroundSplit-OpenCV-master\\Video\\Camera Road 01.avi“）
args = parser.parse_args（）

if __name__==‘__main__‘:
    if not args.use_Video:
        cap = cv2.VideoCapture（0）
    else:
        cap = cv2.VideoCapture（args.Video_path）

    if not cap.isOpened（）:
        print（“ERROR: Did‘t find this video!“）
        exit（1）

    if args.module == 0 or args.module == 1:
        # 物体跟踪需要进行窗口鼠标监视
        cv2.namedWindow（‘imshow‘）
        cv2.setMouseCallback（‘imshow‘ onMouse）
        if args.module == 1:
            is_camshift = True
        else:
            is_camshift = False
        trackModule = Meanshift（cap is_camshift）
        trackModule.run（）

    elif args.module == 2:
        # 特征点参数
        feature_params = dict（maxCorners=100
                        qualityLevel=0.1
                        minDistance=5
                        blockSize=7）
        # 光流参数
        lk_params = dict（winSize=（11 11）
                     maxLevel=2
                     criteria=（cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT 10 0.03））
        of = OpticalFlow（cap feature_params lk_params）
        of.run（）

    elif args.module == 3:
        # 稠密光流参数
        lk_params = dict（pyr_scale = 0.3
                    levels = 4 winsize = 6
                    iterations = 3 poly_n = 5
                    poly_sigma = 1.2 flags = 0）
        of_full = OpticalFlow_Full（cap lk_params）
        of_full.run（）

    elif 4 <= args.module <= 8:
        # 前景检测算法
        mog = BackgroundSubtractor（cap args.module）
        mog.run（）

    else:
        print（“module index error!“）
        exit（1）

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       2520  2018-12-13 23:58  project\main.py

     文件       6680  2018-12-13 23:38  project\Modules.py

     文件    1419091  2018-12-14 00:02  project\pythonx项目说明文档.docx

     文件       2138  2018-12-13 23:09  project\Tools.py

     目录          0  2019-02-28 15:34  project

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