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# import librariesimport cv2import numpy as np# KNNKNN_subtractor = cv2.createBackgroundSubtractorKNN(detectShadows = True) # detectShadows=True : exclude shadow areas from the objects you detected# MOG2MOG2_subtractor = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2(detectShadows = True) # exclude shadow areas from the objects you detected# choose your subtractorbg_subtractor=MOG2_subtractorcamera = cv2.VideoCapture("resources/run.mp4")while True:ret, frame = camera.read()# Every frame is used both for calculating the foreground mask and for updating the background.foreground_mask = bg_subtractor.apply(frame)# threshold if it is bigger than 240 pixel is equal to 255 if smaller pixel is equal to 0# create binary image , it contains only white and black pixelsret , treshold = cv2.threshold(foreground_mask.copy(), 120, 255,cv2.THRESH_BINARY)# dilation expands or thickens regions of interest in an image.dilated = cv2.dilate(treshold,cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3,3)),iterations = 2)# find contourscontours, hier = cv2.findContours(dilated,cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# check every contour if are exceed certain value draw bounding boxesfor contour in contours:# if area exceed certain value then draw bounding boxesif cv2.contourArea(contour) > 50:(x,y,w,h) = cv2.boundingRect(contour)cv2.rectangle(frame, (x,y), (x+w, y+h), (255, 255, 0), 2)cv2.imshow("Subtractor", foreground_mask)cv2.imshow("threshold", treshold)cv2.imshow("detection", frame)if cv2.waitKey(30) & 0xff == 27:breakcamera.release()cv2.destroyAllWindows()
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