平均背景提取2

平均背景法是一種學習背景場景和分割前景目標的簡單方法。這種方法只能用於背景場景中不包含運動部分。而且，這種方法還要求光線保持不變，比如室內靜止場景。
背景建模方法網站：http://underthehood.blog.51cto.com/2531780/484191（good）
http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2010/02/21/ForegroundDetection.html
http://hi.baidu.com/laogong214/blog/item/cae6d92694e45c0a4d088d06.html
轉自：http://hi.baidu.com/lin65505578/blog/item/773db19653e30f137bf48096.html
代碼：

#include"stdafx.h"
#include"cv.h"
#include "highgui.h"
#include <stdio.h>
IplImage *IavgF,*IdiffF,*IprevF,*IhiF,*IlowF;
IplImage *Iscratch,*Iscratch2;
IplImage * Igray1,*Igray2,*Igray3;
IplImage *Ilow1,*Ilow2 ,*Ilow3;
IplImage *Ihi1,*Ihi2,*Ihi3;
IplImage *Imaskt;
IplImage *Imask;
float Icount;
void AllocateImages(IplImage *I);
void accumulateBackground(IplImage * I);
void createModelsfromStats();
void setHighThreshold(float scale);
void setLowThreshold(float scale);
void backgroundDiff(IplImage *I,IplImage * Imask);
void DeallocateImages();
int main(int argc,char ** argv)
{
CvCapture *capture=cvCreateCameraCapture(-1);
if (NULL==capture)
{
printf("沒有找到攝像頭裝置！\n");
return -1;
}
IplImage * Img=cvQueryFrame(capture);
cvNamedWindow("原圖",0);
cvNamedWindow("檢測圖",0);
cvShowImage("原圖",Img);
AllocateImages(Img);//初始化
printf("開始統計背景模型\n");
while (Icount<300)//統計背景模型
{
accumulateBackground(Img);
Img=cvQueryFrame(capture);
cvWaitKey(100);
cvShowImage("原圖",Img);
printf(".");
}
createModelsfromStats();//就算每一個像素的均值和方差觀測
printf("\n統計背景模型結束.....\n");
printf("按任意鍵開始分割圖像.....\n");
cvWaitKey(NULL);
printf("開始分割圖像.....\n");
while (1)
{
Img=cvQueryFrame(capture);
backgroundDiff(Img,Imask);
cvShowImage("原圖",Img);
cvShowImage("檢測圖",Imask);
if (27==cvWaitKey(100))
break;
}
cvDestroyAllWindows();
//釋放內存
DeallocateImages();
cvReleaseCapture(&capture);
return 0;

}

void AllocateImages(IplImage *I)
{
CvSize sz=cvGetSize(I);
IavgF=cvCreateImage(sz,IPL_DEPTH_32F,3);
IdiffF=cvCreateImage(sz,IPL_DEPTH_32F,3);
IprevF=cvCreateImage(sz,IPL_DEPTH_32F,3);
IhiF=cvCreateImage(sz,IPL_DEPTH_32F,3);
IlowF=cvCreateImage(sz,IPL_DEPTH_32F,3);
Ilow1=cvCreateImage(sz,IPL_DEPTH_32F,1);
Ilow2=cvCreateImage(sz,IPL_DEPTH_32F,1);
Ilow3=cvCreateImage(sz,IPL_DEPTH_32F,1);
Ihi1=cvCreateImage(sz,IPL_DEPTH_32F,1);
Ihi2=cvCreateImage(sz,IPL_DEPTH_32F,1);
Ihi3=cvCreateImage(sz,IPL_DEPTH_32F,1);
cvZero(IavgF);
cvZero(IdiffF);
cvZero(IprevF);
cvZero(IhiF);
cvZero(IlowF);
Icount=0.00001;
Iscratch=cvCreateImage(sz,IPL_DEPTH_32F,3);
Iscratch2=cvCreateImage(sz,IPL_DEPTH_32F,3);
Igray1=cvCreateImage(sz,IPL_DEPTH_32F,1);
Igray2=cvCreateImage(sz,IPL_DEPTH_32F,1);
Igray3=cvCreateImage(sz,IPL_DEPTH_32F,1);
Imaskt=cvCreateImage(sz,IPL_DEPTH_8U,1);
Imask=cvCreateImage(sz,IPL_DEPTH_8U,1);
cvZero(Iscratch);
cvZero(Iscratch2);
cvZero(Imask);
cvZero(Imaskt);
}
void accumulateBackground(IplImage * I)
{
static int first=1;
cvCvtScale(I,Iscratch,1,0);
if (!first)
{
cvAcc(Iscratch,IavgF);
cvAbsDiff(Iscratch,IprevF,Iscratch2);
cvAcc(Iscratch2,IdiffF);
Icount+=1.0;
}
first=0;
cvCopy(Iscratch,IprevF);
}
void createModelsfromStats()
{
//通過除以輸入圖像積累的數目計算平均原始圖像和絕對差分圖像
cvConvertScale(IavgF,IavgF,(double)(1.0/Icount));
cvConvertScale(IdiffF,IdiffF,(double)(1.0/Icount));

//make sure diff is slways something
cvAddS(IdiffF,cvScalar(1.0,1.0,1.0),IdiffF);//確保平均差分圖像的值最小是1
setHighThreshold(7.0);//當計算前景和背景閾值以及避免前景閾值和背景閾值相等而出現的退化情況時，我們要縮放這個因素
setLowThreshold(6.0);
}
void setHighThreshold(float scale)
{
cvConvertScale(IdiffF,Iscratch,scale);
cvAdd(Iscratch,IavgF,IhiF);
cvSplit(IhiF,Ihi1,Ihi2,Ihi3,0);
}
void setLowThreshold(float scale)
{
cvConvertScale(IdiffF,Iscratch,scale);
cvSub(IavgF,Iscratch,IlowF);
cvSplit(IlowF,Ilow1,Ilow2,Ilow3,0);
}
void backgroundDiff(IplImage *I,IplImage * Imask)
{
cvConvertScale(I,Iscratch,1,0);
cvSplit(Iscratch,Igray1,Igray2,Igray3,0);
cvInRange(Igray1,Ilow1,Ihi1,Imask);
cvInRange(Igray2,Ilow2,Ihi2,Imaskt);
cvOr(Imask,Imaskt,Imask);
cvInRange(Igray3,Ilow3,Ihi3,Imask);
cvOr(Imask,Imaskt,Imask);
cvSubRS(Imask,cvScalar(255),Imask);
}
void DeallocateImages()
{
cvReleaseImage(&IavgF);
cvReleaseImage(&IdiffF);
cvReleaseImage(&IprevF);
cvReleaseImage(&IhiF);
cvReleaseImage(&IlowF);
cvReleaseImage(&Ilow1);
cvReleaseImage(&Ilow2);
cvReleaseImage(&Ilow3);
cvReleaseImage(&Ihi1);
cvReleaseImage(&Ihi2);
cvReleaseImage(&Ihi3);
cvReleaseImage(&Iscratch);
cvReleaseImage(&Iscratch2);
cvReleaseImage(&Igray1);
cvReleaseImage(&Igray2);
cvReleaseImage(&Igray3);
cvReleaseImage(&Imaskt);
cvReleaseImage(&Imask);
}