【秣厉科技】LabVIEW工具包——OpenCV 教程（17）：视频分析

前言

1. 需要下载安装OpenCV工具包的朋友，请前往 此处 ；
2. 系统要求：Windows系统，LabVIEW>=2018，兼容32位和64位。

video 模块

video （注意不是videoio）是 OpenCV 视频分析核心模块，目前主要包含两大功能：目标跟踪、背景剥离。

1. 目标追踪

目标追踪的任务是，对于给定的目标物体，在视频中逐帧定位出其所在的ROI区域。可以用 Tracker 类实现。

Tracker 是一个抽象基类，可用的子类有：TrackerMIL、TrackerGOTURN、TrackerDaSiamRPN、TrackerNano、TrackerVit。

下面使用 TrackerMIL 类实现一段视频的目标追踪。

• 插入一个 Tracker 选板的 create 函数，切换模式到 “TrackerMIL” ，并设置必要的参数；
• 借助 VideoCapture 类，打开视频文件，并逐帧读取图像；
• 在 “目标物体” 首次出现时，调用 Tracker 的 init 函数，指定目标的ROI区域；
• 在后续的图像帧中，逐帧调用 Tracker 的 update 函数，找出目标最新的ROI位置；
• 最后使用各自的 release 函数，将所有对象释放。
  参考范例：examples/Molitec/OpenCV/video/video_1(Tracker).vi

2. 背景剥离

对于静止拍摄的摄像头，比如监控摄像头，可以通过视频分析算法区分 “运动物体” 和 “静止背景”，经过多帧分析后，将始终保持静止的 “背景” 从画面中提取出来。可以用 BackgroundSubtractor 类实现。

BackgroundSubtractor 是一个抽象基类，可用的子类有：BackgroundSubtractorMOG2 和 BackgroundSubtractorKNN。

下面提供一个 BackgroundSubtractorMOG2 实现的范例。

• 插入一个 BackgroundSubtractor 选板的 create 函数，切换模式到 “BackgroundSubtractorMOG2” ，并设置必要的参数；
• 借助 VideoCapture 类，打开视频文件，并逐帧读取图像；
• 每读取一帧图像，调用 BackgroundSubtractor 的 apply 函数进行计算，得到一帧 “前景掩码” fgmask；
• 视频全部结束后，调用一次 BackgroundSubtractor 的 getBackgroundImage 函数，获得最终剥离的背景；
• 最后使用各自的 release 函数，将所有对象释放。
  参考范例：examples/Molitec/OpenCV/video/video_2(BackgroundSubtractor).vi

总结

1. 本系列博文作为LabVIEW工具包—OpenCV的教程，将以专栏的形式陆续发布和更新。
2. 对工具包感兴趣的朋友，欢迎下载试用：秣厉科技 - LabVIEW工具包 - OpenCV
3. 各位看官有什么想法、建议、吐槽、批评，或新奇的需求，也欢迎留言讨论。