基于OpenCv的运动物体检测算法

基于一个实现的基于OpenCv的运动物体检测算法,可以用于检测行人或者其他运动物体。

#include <stdio.h>  #include <cv.h>  #include <cxcore.h>  #include <highgui.h>  int main( int argc, char** argv )     //声明IplImage指针   IplImage* pFrame = NULL;   IplImage* pFrImg = NULL;   IplImage* pBkImg = NULL;   CvMat* pFrameMat = NULL;   CvMat* pFrMat = NULL;   CvMat* pBkMat = NULL;     CvCapture* pCapture = NULL;      int nFrmNum = 0;   //创建窗口    cvNamedWindow("video", 1);   cvNamedWindow("background",1);   cvNamedWindow("foreground",1);   //使窗口有序排列   cvMoveWindow("video", 30, 0);   cvMoveWindow("background", 360, 0);   cvMoveWindow("foreground", 690, 0);   argc = 1;    if( argc > 2 )    {     fprintf(stderr, "Usage: bkgrd [video_file_name]\n");     return -1;    }   //打开摄像头   if (argc ==1)    if( !(pCapture = cvCaptureFromCAM(-1)))     {    fprintf(stderr, "Can not open camera.\n");    return -2;     }   //打开视频文件   if(argc == 2)    if( !(pCapture = cvCaptureFromFile(argv[1])))     {    fprintf(stderr, "Can not open video file %s\n", argv[1]);    return -2;     }      //逐帧读取视频   while(pFrame = cvQueryFrame( pCapture ))    {     nFrmNum++;          //如果是第一帧,需要申请内存,并初始化     if(nFrmNum == 1)    {     pBkImg = cvCreateImage(cvSize(pFrame->width, pFrame->height), IPL_DEPTH_8U,1);     pFrImg = cvCreateImage(cvSize(pFrame->width, pFrame->height), IPL_DEPTH_8U,1);     pBkMat  = cvCreateMat(pFrame->height, pFrame->width, CV_32FC1);     pFrMat  = cvCreateMat(pFrame->height, pFrame->width, CV_32FC1);     pFrameMat = cvCreateMat(pFrame->height, pFrame->width, CV_32FC1);     //转化成单通道图像再处理     cvCvtColor(pFrame, pBkImg, CV_BGR2GRAY);     cvCvtColor(pFrame, pFrImg, CV_BGR2GRAY);     cvConvert(pFrImg, pFrameMat);     cvConvert(pFrImg, pFrMat);     cvConvert(pFrImg, pBkMat);    }     else    {     cvCvtColor(pFrame, pFrImg, CV_BGR2GRAY);     cvConvert(pFrImg, pFrameMat);     //先高斯滤波,以平滑图像     //cvSmooth(pFrameMat, pFrameMat, CV_GAUSSIAN, 3, 0, 0);          //当前帧跟背景图相减     cvAbsDiff(pFrameMat, pBkMat, pFrMat);     //二值化前景图     cvThreshold(pFrMat, pFrImg, 60, 255.0, CV_THRESH_BINARY);     //进行形态学滤波,去掉噪音      //cvErode(pFrImg, pFrImg, 0, 1);     //cvDilate(pFrImg, pFrImg, 0, 1);     //更新背景     cvRunningAvg(pFrameMat, pBkMat, 0.003, 0);     //将背景转化为图像格式,用以显示     cvConvert(pBkMat, pBkImg);     //显示图像     cvShowImage("video", pFrame);     cvShowImage("background", pBkImg);     cvShowImage("foreground", pFrImg);     //如果有按键事件,则跳出循环     //此等待也为cvShowImage函数提供时间完成显示      //等待时间可以根据CPU速度调整     if( cvWaitKey(2) >= 0 )      break;      }    }       //销毁窗口   cvDestroyWindow("video");   cvDestroyWindow("background");   cvDestroyWindow("foreground");   //释放图像和矩阵   cvReleaseImage(&pFrImg);   cvReleaseImage(&pBkImg);   cvReleaseMat(&pFrameMat);   cvReleaseMat(&pFrMat);   cvReleaseMat(&pBkMat);   cvReleaseCapture(&pCapture);   return 0;  } 

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

如果你不出去走走,你就会以为这就是世界。

基于OpenCv的运动物体检测算法

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