、行为理解等的基础。
运动目标检测是指从视频流中实时提取目标,一般是确定目标所在区域和颜色特征等。
目标检测的结果是一种“静态”目标——前景目标,由一些静态特征所描述。
运动目标跟踪则指对目标进行连续的跟踪以确定其运动轨迹。
受跟踪的目标是一种“动态”目标——运动目标,与前景目标相比,描述它的特征中多了动态特征(如运动参数等)。
运动物体跟踪算法是为了实现对视频中运动物体的跟踪。
算法主要通过提取视频中的图像帧序列,运用数字图像分析技术,识别出运动物体,进而对运动物体进行跟踪,最终得到运动物体的轨迹。
运动物体跟踪算法是智能视频监控的重要组成部分,设计实现该算法具有一定的实用价值。
第 1 页 共 38 页 江苏技术师范学院毕业设计说明书(论文) 第 1 章 系统开发环境概述 在 Windows 平台上使用 VC 开发环境,综合运用数字图像处理技术,基于 OpenCV 设计实现运动物体跟踪算法。
1.1 Visual C1.1.1 Visual C的特点 Visual C是 Microsoft 公司推出的开发 Win32 环境程序,面向对象的可视化集成编程系统。
从功能上来看,它除了继承了 MFC1.0 的全部功能外,还增加了以下新的特性: 1)全面支持文件的 Open、Save 和 Save As 等菜单项,并且采用了最近才使用的文件列表形式。
2)可以方便地进行打印和打印预显。
3)支持滚动窗口和切分窗口(Splitter Window)。
4)支持工具条(Toolbar)和状态条(Status bar)。
5)能够处理 Microsoft Visual Basic 控制。
6)能够方便地实现上下文相关帮助(Context Sensitive Help)。
7)能够自动处理进入对话框中的数据。
8)实现 OLE 的接口更加简单、方便。
因此,它现在已经成为开发 Win32 环境程序,包括图像处理程序的主要开发工具。
1.1.2 VC的组成 Visual C包含了两套完整的 Windows 应用开发系统。
由以下的部分组成: 1)Visual 工作平台和创建过程:这是一个运行于 Windows 上的交互式开发环境,它是直接从 Microsoft QuickC for Windows 演化而来的。
App 2) Studio 资源编辑器:堪称是 Windows 应用,同时它本身就是通过使用 VisualC工具及类库编写而成的,可以对自身的资源进行编辑。
3)C/C编译器:Visual C的编译器可以处理 C 和 C源代码,它通过源代码文 第 2 页 共 38 页 江苏技术师范学院毕业设计说明书(论文)件后缀来识别代码本身所使用的语言。
4)连接器:为了生成 EXE 文件,Visual C的连接器需要对编译器所生成的 OBJ文件进行处理。
5)资源编译器:在编译状态和联编状态都要用到资源编译器。
6)调试器:为了能够对程序进行调试,在创建程序时必须设置编译器和连接器相应的选项以便产生相应的可调试信息。
7)AppWizard:它会按照用户通过对话框指定的特性、类名及源代码文件名来产生Windows 应用的工作构架。
8)ClassWizard:能够给出原型、函数体以及将消息同应用框架相联系的相应代码。
9)源程序浏览器:能够使人们从类或函数的角度来了解程序。
10)联机帮助:有关 WindowsSDK 参考手册及类库参考手册的全部内容都包含在Visual C的联机帮助中。
11)Windows 诊断工具:用于对手工编制的 make 文件进行处理的 NMAKE 程序。
1.2 OpenCV OpenCV这一名称包含了Open和Computer Vision两者的意思。
实际上,Open指Open Source(开源,即开放源代码),Computer Vision则指计算机视觉。
OpenCV是Intel资助的开源计算机视觉库。
它由一系列C函数和少量C类构成,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
OpenCV拥有包括300多个C/C函数的跨平台的中、高层 API。
它不依赖与其它的外部库,尽管也可以使用某些外部库。
1.2.1 OpenCV 的特点 OpenCV 作为开放的数字图像处理和计算机视觉软件平台,有以下特点: 1)开放 C 源码。
2)基于 Intel 处理器指令集开发的优化代码。
3)统一的结构和功能定义。
4)强大的图像和矩阵运算能力。
5)方便灵活的用户接口。
第 3 页 共 38 页 江苏技术师范学院毕业设计说明书(论文) 6)同时支持 MS-Windows 和 Linux 平台。
1.2.2 OpenCV 的功能 1)对图像数据的操作,包括分配、释放、复制、设置和转换数据。
2)对图像和视频的输入输出,指文件和摄像头作为输入,图像和视频文件作为输出。
3)具有对矩阵和向量的操作以及线性代数的算法程序,包括矩阵积、解方程、特征值以及奇异值等。
4)可对各种动态数据结构,如列表、队列、集合、树和图等进行操作。
5)具有基本的数字图像处理能力,如可进行滤波、边缘检测、角点检测、采样与差值、色彩转换、形态操作、直方图和图像金字塔等操作。
6)可对各种结构进行分析,包括连接部件分析、轮廓处理、距离变换、各种距的计算、模板匹配、Hough 变换、多边形逼近、直线拟合、椭圆拟合和 Delaunay 三角划分等。
7)对摄像头的定标,包括发现与跟踪定标模式、定标、基本矩阵估计、齐次矩阵估计和立体对应。
8)对运动的分析,如对光流、运动分割和跟踪的分析。
9)对目标的识别,可采用特征法和隐马尔可夫模型(HMM)法。
10)具有基本的 GUI 功能,包括图像与视频显示、键盘和鼠标事件处理及滚动条等。
11)可对图像进行标注,如对线、二次曲线和多边形进行标注,还可以书写文字。
1.2.3 OpenCV 模块 OpenCV 包括以下几个模块,其具体功能是: 1)CV:主要的 OpenCV 函数。
2)CVAUX:辅助的(实验性的)OpenCV 函数。
3)CXCORE:数据结构与线性代数支持。
4)HIGHGUI:图像界面函数。
5)ML:机器学习,包括模式分类和回归分析等。
6)CVCAM:负责读取摄像头数据的模块。
第 4 页 共 38 页 江苏技术师范学院毕业设计说明书(论文) 第 2 章 运动物体跟踪算法概述2.1 运动物体跟踪算法研究的背景和发展现状2.1.1 论文的背景及意义 近年来,计算机视觉的研究重点已逐渐从对静态图像的研究过渡到对动态图像序列的研究上面,多媒体技术和通讯技术一直将运动目标,例如人和车辆,作为一项重要的考虑因素。
视频数据库、虚拟现实、智能房间、智能桌椅以及安全监控等技术的应用都需要对运动目标进行检测和跟踪,并对运动目标的行为做出解释。
因此,对运动目标的检测与跟踪也成了视觉研究中的一个重要问题。
运动物体跟踪算法是为了实现对视频中运动物体的跟踪。
算法主要通过提取视频中的图像帧序列,运用数字图像分析技术,识别出运动物体,进而对运动物体进行跟踪,最终得到运动物体的轨迹。
2.1.2 运动物体跟踪算法的研究和发展现状 运动目标检测与跟踪处于整个视觉监视系统的最底层,是各种后续高级处理如目标分类、行为理解等的基础。
运动目标检测是指从视频流中实时提取目标,一般是确定目标所在区域和颜色特征等。
目标检测的结果是一种“静态”目标——前景目标,由一些静态特征所描述。
运动目标跟踪则指对目标进行连续的跟踪以确定其运动轨迹。
受跟踪的目标是一种“动态”目标——运动目标,与前景目标相比,描述它的特征中多了动态特征(如运动参数等。
1、运动目标检测 运动目标跟踪是对摄像机得到的图像序列进行视觉上的分析处理,其主要的目的是实时地观测被监视场景的运动目标,并分析描述它们的行为。
运动目标的提取主要包括运动检测以及目标提取两个步骤,其中运动检测处于整个视觉监视系统的最底层,是各种后续高级处理如目标分类,行为理解等的基础。
运动检测可以分为静止背景下的运动检测和运动背景下的运动检测。
对于静止背景下序列图像的变化检
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