Utilizando las funciones mencionadas anteriormente para convertir imágenes a escala de grises, hacer la resta de dos y pasar a binario, las he combinado en ese orden para obtener imágenes en las que solo aparece lo que va cambiando de las imágenes en blanco con fondo negro para usarlas en el filtro de partículas que debo implementar.
Antes de nada con esto me he dedicado a investigar las funciones de detección de movimiento de que dispone opencv. Con estas funciones he modificado mi código para que detecte la direccionalidad del movimiento en una zona concreta.
Para esto he utilizado las funciones :
void cvUpdateMotionHistory( const CvArr* silhouette, CvArr* mhi,
double timestamp, double duration );
void cvCalcMotionGradient( const CvArr* mhi, CvArr* mask, CvArr* orientation,
double delta1, double delta2, int aperture_size=3 );
double cvCalcGlobalOrientation( const CvArr* orientation, const CvArr* mask, const CvArr* mhi,Con estas funciones y utilizando región de interés para limitar los resultados a una zona en concreto he calculado la dirección en la que se producen los movimientos en una zona y lo he mostrado mediante una linea como se puede ver en el siguiente video:
double timestamp, double duration );
En la parte derecha se puede observar el historial de movimiento que se va actualizando con cvUpdateMotionHistory, a la izquierda se puede observar la imagen que va marcando la orientación creada a partir del historial con cvCalcMotinGradient y abajo está la imagen en binario en la que he dibujado una línea indicando la dirección del movimiento dentro del recuadro con el angulo obtenido de cvCalcGlobalOrientation.
Una de las mayores dificultades que he tenido ha sido escoger los parámetros para pasarle a las funciones, ya que en los manuales no queda muy claro para que se usan algunos de ellos. Para resolver esto me ha sido de gran ayuda de un ejemplo que viene con opencv llamado motempl.cpp.
El otro gran problema que me ha surgido utilizando estas funciones es que creaba y liberaba en cada iteración las imágenes de historial y de orientación como venia haciendo con las otras imágenes usadas sin darme cuenta de que de esa forma no se actualizaba el historial, con lo que no obtenía resultados.
Una vez resueltos estos temas he utilizando las funciones para dibujar de opencv y repasando un poco de geometría básica he conseguido obtener correctamente la dirección del movimiento en una zona.
