这篇文章主要讲解了“Java OpenCV中怎么用KNN算法实现图像背景移除”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Java OpenCV中怎么用KNN算法实现图像背景移除”吧！
1 获取视频
2 设置形态学结构
3 创建 Video.createBackgroundSubtractorKNN()
4 提取模型 BS
5 进行形态学变换
6 膨胀
7 二值化
8 展示结果
计算
安全
数据库
网络和加速
企业服务
package com.xu.opencv;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Objects;
import java.util.Optional;
import java.util.stream.Collectors;
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfPoint;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Rect;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.highgui.HighGui;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import org.opencv.video.BackgroundSubtractorKNN;
import org.opencv.video.Video;
import org.opencv.videoio.VideoCapture;
/**
* @Title: BSM.java
* @Package com.xu.opencv
* @Description: OpenCV-4.1.0 背景消除
* @author: hyacinth
* @date: 2019年7月19日 下午22:10:14
* @version: V-1.0
* @Copyright: 2019 hyacinth
*/
public class BSM {
static {
System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
}
public static void main(String[] args) {
BSM_KNN();
}
/**
* OpenCV-4.1.0 视频分析和对象跟踪 背景消除 KNN
*
* @return: void
* @date: 2019年7月19日 下午22:10:14
*/
public static void BSM_KNN() {
// 1 创建 VideoCapture 对象
VideoCapture capture = new VideoCapture(0);
// 2 使用 VideoCapture 对象读取本地视频
capture.open("D:\\BaiduNetdiskDownload\\video_003.avi");
// 4 使用 Mat video 保存视频中的图像帧 针对每一帧 做处理
Mat video = new Mat();
// 3 设置结构元素
Mat kernel1 = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, new Size(1, 1), new Point(-1, -1));
Mat kernel2 = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, new Size(3, 3), new Point(-1, -1));
// 4 KNN 背景消除
BackgroundSubtractorKNN knn = Video.createBackgroundSubtractorKNN();
Mat bitmask = new Mat();
while (capture.read(video)) {
// 5 提取模型 BSM
knn.apply(video, bitmask, -1);
// 6 形态学变换（闭操作）
Imgproc.morphologyEx(bitmask, bitmask, Imgproc.MORPH_CLOSE, kernel1, new Point(-1, -1));
// 7 膨胀
Imgproc.dilate(bitmask, bitmask, kernel2, new Point(-1, -1), 1);
// 8 二值化
Imgproc.threshold(bitmask, bitmask, 20, 255, Imgproc.THRESH_BINARY | Imgproc.THRESH_TRIANGLE);
// 9 将原图中的背景设置为 Scalar(255, 255, 255)
for (int i = 0, r = bitmask.rows(); i < r; i++) {
for (int j = 0, c = bitmask.cols(); j < c; j++) {
if (bitmask.get(i, j)[0] <= 150) {
video.put(i, j, 255, 255, 255);
}
}
}
// 10 显示
HighGui.imshow("KNN 背景移除", video);
int index = HighGui.waitKey(100);
if (index == 27) {
capture.release();
break;
}
}
}
}
感谢各位的阅读，以上就是“Java OpenCV中怎么用KNN算法实现图像背景移除”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Java OpenCV中怎么用KNN算法实现图像背景移除这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
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