回答編集履歴
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answer
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@@ -33,7 +33,6 @@
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import cv2
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import numpy as np
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-
# 使用した動画 https://github.com/opencv/opencv/raw/master/samples/data/vtest.avi
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cap = cv2.VideoCapture("vtest.avi")
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width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
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height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
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@@ -51,20 +50,25 @@
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51
50
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if not ret:
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break
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+
# roi に基づき、検出対象外の画素を黒にする
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+
masked_frame = frame.copy()
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-
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+
masked_frame[roi == 0] = 0
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+
# 背景差分結果
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+
fgmask = model.apply(masked_frame)
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-
fgmask = model.apply(frame)
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-
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# 検出領域をわかりやすいように可視化
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cv2.circle(frame, (cx, cy), 200, (0, 0, 255), 2)
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+
cv2.circle(masked_frame, (cx, cy), 200, (0, 0, 255), 2)
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cv2.circle(fgmask, (cx, cy), 200, 255, 2)
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cv2.imshow("fgmask", frame)
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cv2.imshow("frame", fgmask)
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+
cv2.imshow("masked_frame", masked_frame)
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cv2.waitKey(wait_secs)
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cap.release()
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cv2.destroyAllWindows()
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+
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```
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@@ -24,7 +24,7 @@
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## サンプル
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-
参考 [OpenCV - 背景差分で物体を検出する方法について - pystyle]
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+
参考 [OpenCV - 背景差分で物体を検出する方法について - pystyle](https://pystyle.info/opencv-background-substraction/)
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今回は簡単な例として、検出範囲を円とした場合のサンプルを記載しました。
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「検出対象の画素が255、そうでない画素は0のマスクを作成する」部分は質問者さんのほうで適宜変更してください。
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@@ -67,4 +67,4 @@
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cv2.destroyAllWindows()
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```
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+
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answer
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@@ -20,4 +20,51 @@
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> Q3：Q2が可能だった場合、フレームからはみ出した画像処理範囲はどうなるのでしょうか？きちんと、フレームの中のみ処理を行ってくれるのでしょうか？
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-
ピクセル単位で検出対象の画素とそうでない画素を定義するので、Q3の問題は発生しません。
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ピクセル単位で検出対象の画素とそうでない画素を定義するので、Q3の問題は発生しません。
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## サンプル
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参考 [OpenCV - 背景差分で物体を検出する方法について - pystyle]
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+
今回は簡単な例として、検出範囲を円とした場合のサンプルを記載しました。
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「検出対象の画素が255、そうでない画素は0のマスクを作成する」部分は質問者さんのほうで適宜変更してください。
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```python
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import cv2
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+
import numpy as np
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+
# 使用した動画 https://github.com/opencv/opencv/raw/master/samples/data/vtest.avi
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+
cap = cv2.VideoCapture("vtest.avi")
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+
width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
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+
height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
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+
wait_secs = int(1000 / cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))
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+
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+
model = cv2.bgsegm.createBackgroundSubtractorMOG()
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+
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+
# 検出対象の画素が255、そうでない画素は0の roi を定義する。
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+
roi = np.zeros((height, width), dtype=np.uint8)
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+
cx, cy = width // 2, height // 2
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+
cv2.circle(roi, (cx, cy), 200, 255, -1)
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+
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+
while True:
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+
ret, frame = cap.read()
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if not ret:
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+
break
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+
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+
frame[roi == 0] = 0
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+
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+
fgmask = model.apply(frame)
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+
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+
# 検出領域をわかりやすいように可視化
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+
cv2.circle(frame, (cx, cy), 200, (0, 0, 255), 2)
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+
cv2.circle(fgmask, (cx, cy), 200, 255, 2)
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+
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+
cv2.imshow("fgmask", frame)
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+
cv2.imshow("frame", fgmask)
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+
cv2.waitKey(wait_secs)
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+
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+
cap.release()
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+
cv2.destroyAllWindows()
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```
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+
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+
(https://pystyle.info/opencv-background-substraction/)
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