Java OpenCV中怎么用KNN算法实现图像背景移除

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！

实现步骤

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

示例代码

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;            }        }    }}

结果图

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，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！