我看到与opencv运动检测相关的查询,但我的要求更简单,所以我再次提出问题.
我想分析视频帧,看看帧中是否有变化.已经识别出在帧中发生的任何类型的运动.如果发生某些事情,我只是想收到通知.我不需要跟踪/绘制轮廓.
尝试：
1)使用OpenCV(TM_CCORR_NORMED)进行模板匹配.
我使用cvMinMaxLoc&获得了相似性指数.
if( sim_index > threshold )
"Nothing chnged"
else
"Changed
面临的问题：
我找不到决定如何设置阈值的方法.虚假匹配和完美的价值非常接近.
2)方法2
a)使平均运行
b)取当前帧和移动平均线之间的abs差异.
c)将其阈值并使其成为二进制
d)计算非零值的数量
再次坚持如何对其进行阈值处理,因为即使对于非常相似的帧,我也会获得大量的非零值.
请告诉我应该采取什么方法.我是否采用上述两种方法朝着正确的方向前进,或者是否有一种简单的方法可以在所有最通用的场景中使用.
最佳答案
方法2通常被认为是最简单的运动检测方法,如果您的视频中没有水,摇晃的树木或高度可变的光照条件,则非常有效.
通常你这样实现它：
原文链接：https://www.f2er.com/android/430755.html通常你这样实现它：
motion_frame=abs(newframe-running_avg);
running_avg=(1-alpha)*running_avg+alpha*newframe;
如果需要,可以对motion_frame进行阈值处理,然后计算非零值.但是你也可以只计算motion_frame和阈值的元素(确保使用浮点数).为此优化参数非常简单,只需制作两个轨道栏并使用它即可.通常α约为[0.1; 0.3].
最后,在整个帧上执行此操作可能有点过分,您可以使用二次采样版本,结果将非常相似.
