projekt_PP/main.py

import cv2

input_video = 'data/video_1.avi'
size = 1.0  #wielkosc obrazu

cap = cv2.VideoCapture(input_video)
height, width, frames_count, fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT), cap.get(
    cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH), cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT), cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS),

height = int(height)
width = int(width)
print(height, width, frames_count, fps)

sub = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()  # utworz background subtractor

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:  # jezeli film sie zakonczyl
        #frame = cv2.VideoCapture(input_video)
        #continue
        break
    if ret: #przetwarzanie kadru
        input_vid = cv2.resize(frame, (0, 0), None, size, size)  # rozmiar obrazu
        cv2.imshow("bez zmian", input_vid)  # wyswietlanie filmu wejsciowego bez zmian
        gray = cv2.cvtColor(input_vid, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        cv2.imshow("czarnobialy", gray)  # wyswietlanie filmu w skali szarosci
        fgMask = sub.apply(gray)  # uzycie background subtraction
        cv2.imshow("fgMask", fgMask)
        # operacje morfologiczne. Wg tutoriala na docs.opencv.org. Opening, closing - usuwanie szumów
        kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5))  # kernel to apply to the morphology
        closing = cv2.morphologyEx(fgMask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
        #cv2.imshow("closing", closing)
        opening = cv2.morphologyEx(closing, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
        #cv2.imshow("opening", opening)
        dilation = cv2.dilate(opening, kernel)
        #cv2.imshow("dilation", dilation)
        retvalbin, bins = cv2.threshold(dilation, 220, 255, cv2.THRESH_BINARY)  # Thresholding/binaryzacja obrazu usuwanie cieni
        #cv2.imshow('bins',bins)
        # obrysowywanie
        contours, hierarchy = cv2.findContours(bins, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)    # RETR_EXTERNAL - bierz pod uwage najbardziej 'zewnetrzne' kontury

        minContourSize = 400
        maxContourSize = 50000

        for i in range(len(contours)):  # przejdz wszystkie kontury w kadrze
            if hierarchy[0, i, 3] == -1:  # uzycie hierarchii zeby uwzgledniac tylko "rodzicow" (najbardziej zewnetrzne kontury)
                area = cv2.contourArea(contours[i])
                if minContourSize < area < maxContourSize:  # nie obrysowuj zbyt duzych i malych obiektow
                    # obliczanie centoidu konturu (czyli srodka) za pomoca tzw "momentow"
                    centroid = contours[i]
                    moments = cv2.moments(centroid)
                    cx = int(moments['m10'] / moments['m00'])
                    cy = int(moments['m01'] / moments['m00'])

                    # punkty graniczne (bounding points) konturu. x,y to wspolrzedne lewego gornego rogu, w,h to szerokosc i wysokosc prostokata
                    x, y, w, h = cv2.boundingRect(centroid)
                    # utworz prostokat wokol konturu
                    cv2.rectangle(input_vid, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)

    cv2.imshow("wykryte pojazdy", input_vid)


    key = cv2.waitKey(60)
    if key == 27:   #Wyjdz po nacisnieciu escape
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()