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我想测试用于背景减除的 ViBe 算法。目前我正在使用 opencv 库。我在 opencv/samples/gpu/bgfg_segm.cpp 和 bgfg_vibe.cpp 文件中找到了一个示例实现。这些文件在 gpu 模块下。现在我有一个没有 GPU 的系统。当我尝试运行代码时,它在第一帧的初始化时崩溃了。谁能告诉我如何解决这个问题?
提前致谢。
最佳答案
伪代码糟透了!这是非伪/ed 版本。结果?:只有尝试或不尝试
bgfg_vibe.hpp
#ifndef bgfg_vibe_hpp
#define bgfg_vibe_hpp
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
struct Model {
cv::Mat*** samples;
cv::Mat** fgch;
cv::Mat* fg;
};
class bgfg_vibe
{
#define rndSize 256
unsigned char ri;
#define rdx ri++
public:
bgfg_vibe();
int N,R,noMin,phi;
void init_model(cv::Mat& firstSample);
void setphi(int phi);
cv::Mat* fg(cv::Mat& frame);
private:
bool initDone;
cv::RNG rnd;
Model* model;
void init();
void fg1ch(cv::Mat& frame,cv::Mat** samples,cv::Mat* fg);
int rndp[rndSize],rndn[rndSize],rnd8[rndSize];
};
#endif
bgfg_vibe.cpp
#include "bgfg_vibe.hpp"
bgfg_vibe::bgfg_vibe():R(20),N(20),noMin(2),phi(0)
{
initDone=false;
rnd=cv::theRNG();
ri=0;
}
void bgfg_vibe::init()
{
for(int i=0;i<rndSize;i++)
{
rndp[i]=rnd(phi);
rndn[i]=rnd(N);
rnd8[i]=rnd(8);
}
}
void bgfg_vibe::setphi(int phi)
{
this->phi=phi;
for(int i=0;i<rndSize;i++)
{
rndp[i]=rnd(phi);
}
}
void bgfg_vibe::init_model(cv::Mat& firstSample)
{
std::vector<cv::Mat> channels;
split(firstSample,channels);
if(!initDone)
{
init();
initDone=true;
}
model=new Model;
model->fgch= new cv::Mat*[channels.size()];
model->samples=new cv::Mat**[N];
model->fg=new cv::Mat(cv::Size(firstSample.cols,firstSample.rows), CV_8UC1);
for(size_t s=0;s<channels.size();s++)
{
model->fgch[s]=new cv::Mat(cv::Size(firstSample.cols,firstSample.rows), CV_8UC1);
cv::Mat** samples= new cv::Mat*[N];
for(int i=0;i<N;i++)
{
samples[i]= new cv::Mat(cv::Size(firstSample.cols,firstSample.rows), CV_8UC1);
}
for(int i=0;i<channels[s].rows;i++)
{
int ioff=channels[s].step.p[0]*i;
for(int j=0;j<channels[0].cols;j++)
{
for(int k=0;k<1;k++)
{
(samples[k]->data + ioff)[j]=channels[s].at<uchar>(i,j);
}
(model->fgch[s]->data + ioff)[j]=0;
if(s==0)(model->fg->data + ioff)[j]=0;
}
}
model->samples[s]=samples;
}
}
void bgfg_vibe::fg1ch(cv::Mat& frame,cv::Mat** samples,cv::Mat* fg)
{
int step=frame.step.p[0];
for(int i=1;i<frame.rows-1;i++)
{
int ioff= step*i;
for(int j=1;j<frame.cols-1;j++)
{
int count =0,index=0;
while((count<noMin) && (index<N))
{
int dist= (samples[index]->data + ioff)[j]-(frame.data + ioff)[j];
if(dist<=R && dist>=-R)
{
count++;
}
index++;
}
if(count>=noMin)
{
((fg->data + ioff))[j]=0;
int rand= rndp[rdx];
if(rand==0)
{
rand= rndn[rdx];
(samples[rand]->data + ioff)[j]=(frame.data + ioff)[j];
}
rand= rndp[rdx];
int nxoff=ioff;
if(rand==0)
{
int nx=i,ny=j;
int cases= rnd8[rdx];
switch(cases)
{
case 0:
//nx--;
nxoff=ioff-step;
ny--;
break;
case 1:
//nx--;
nxoff=ioff-step;
ny;
break;
case 2:
//nx--;
nxoff=ioff-step;
ny++;
break;
case 3:
//nx++;
nxoff=ioff+step;
ny--;
break;
case 4:
//nx++;
nxoff=ioff+step;
ny;
break;
case 5:
//nx++;
nxoff=ioff+step;
ny++;
break;
case 6:
//nx;
ny--;
break;
case 7:
//nx;
ny++;
break;
}
rand= rndn[rdx];
(samples[rand]->data + nxoff)[ny]=(frame.data + ioff)[j];
}
}else
{
((fg->data + ioff))[j]=255;
}
}
}
}
cv::Mat* bgfg_vibe::fg(cv::Mat& frame)
{
std::vector<cv::Mat> channels;
split(frame,channels);
for(size_t i=0;i<channels.size();i++)
{
fg1ch(channels[i],model->samples[i],model->fgch[i]);
if(i>0 && i<2)
{
bitwise_or(*model->fgch[i-1],*model->fgch[i],*model->fg);
}
if(i>=2)
{
bitwise_or(*model->fg,*model->fgch[i],*model->fg);
}
}
if(channels.size()==1) return model->fgch[0];
return model->fg;
}
主要.cpp
#include "bgfg_vibe.hpp"
using namespace cv;
int main(int argc, char ** argv)
{
Mat frame;
bgfg_vibe bgfg;
VideoCapture cap("c:/toprocess/frame_%04d.jpg");
cap >> frame;
bgfg.init_model(frame);
for(;;)
{
cap>>frame;
Mat fg = *bgfg.fg(frame);
imshow("fg",fg);
waitKey(1);
}
return 0;
}
关于opencv - 对于没有 GPU 的系统,是否可以使用在 opencv 中实现的 ViBe 算法?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/13818574/
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