用opencv实现对视频中动态目标的追踪
opencv multitracker跟踪原理
OpenCV Multitracker跟踪原理一、简介OpenCV是一个开源的计算机视觉库，其中包含了许多跟踪算法。
其中一个功能强大的功能就是Multitracker跟踪器，它可以同时在一张图像或者视频中跟踪多个目标。
二、Multitracker算法原理Multitracker算法是通过结合多个单目标跟踪器来实现多目标跟踪的。
它采用了两个核心概念：跟踪器和处理器。
2.1 跟踪器跟踪器是Multitracker算法的基本组成单元，它负责跟踪一个目标并预测其在下一帧中的位置。
OpenCV提供了多种跟踪器，包括KCF、MIL、BOOSTING等。
不同的跟踪器有不同的性能和适用场景。
2.2 处理器处理器是Multitracker算法的另一个重要组成部分，它用于管理和控制多个跟踪器。
处理器的任务是根据当前帧的目标位置和跟踪器的结果，进行目标匹配和更新。
三、Multitracker算法流程Multitracker算法的流程可以分为以下几个步骤：3.1 初始化在开始跟踪之前，需要对每个目标都初始化一个跟踪器。
通常情况下，可以使用一个预训练模型来初始化跟踪器。
3.2 目标定位在每一帧中，需要通过目标检测算法或者用户输入来定位目标的位置。
目标定位可以通过背景减除、颜色分割、边缘检测等方法实现。
3.3 目标匹配目标匹配是将当前帧中的目标位置与之前跟踪的目标进行匹配，找到最佳匹配的目标。
常见的匹配算法有卡尔曼滤波、最小二乘匹配等。
3.4 跟踪更新根据目标匹配的结果，更新对应的跟踪器。
跟踪器通常会使用目标的运动模型来预测下一帧中的位置，并更新目标的状态。
3.5 跟踪器管理跟踪器管理模块负责添加新的目标、删除离开跟踪区域的目标，以及重新初始化丢失目标的跟踪器。
跟踪器管理模块可以基于目标的运动特性和目标之间的关系来进行判断和决策。
四、Multitracker的优势和应用Multitracker算法具有以下几个优势：4.1 多目标跟踪Multitracker算法可以同时跟踪多个目标，这对于实时目标跟踪任务非常有用。
VS 2010在MFC中用opencv实现对视频中动态目标的追踪
Visual Studio2010在MFC中用opencv实现对视频中动态目标的追踪第二步，建立一个MFC的对话框程序，做两个按钮，一个“打开视频文件”，一个“运动跟踪处理”。
具体操作：1 建立MFC对话框程序的框架：File ->New -> MFC AppWizard(exe)，选取工程路径，并取工程名“VideoProcesssing”-> Next -> 选择Dialog based后，去掉使用Unicode库的勾，选择在静态库中使用 MFC，点Finish,点OK.2 添加按钮：直接Delete掉界面默认的两个“确定”“取消”按钮。
然后添加两个button，分别名为“打开视频”，“运动跟踪处理”，其ID分别设为IDC_OPEN_VIDEO，IDC_TRACKING.3 添加消息响应函数：双击按钮“打开视频文件”，自动生成响应函数名OnOpenVideo，点Ok。
然后添加如下代码：CFileDialog dlg(true,"*.avi",NULL,NULL,"*.avi|*.avi||");if (dlg.DoModal()==IDOK){strAviFilePath = dlg.GetPathName();}else{return;}同样，双击“运动跟踪处理”按钮，选择默认的响应函数名，然后添加代码：//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;//打开AVI视频文件if(strAviFilePath=="") //判断文件路径是否为空{MessageBox("请先选择AVI视频文件!");return;}else{if(!(pCapture = cvCaptureFromFile(strAviFilePath))) {MessageBox("打开AVI视频文件失败!");return;}}//创建窗口cvNamedWindow("Video", 1);cvNamedWindow("Background",1);cvNamedWindow("Foreground",1);//使窗口有序排列,窗口宽330cvMoveWindow("Video", 30, 0);cvMoveWindow("Background", 360, 0);cvMoveWindow("Foreground", 690, 0);//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); // 存放背景图像(灰度)pFrImg = cvCreateImage(cvSize(pFrame->width, pFrame->height), IPL_DEPTH_8U,1); // 存放中间图像(灰度)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(灰度)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); //转化成单通道图像再处理(灰度)cvConvert(pFrImg, pFrameMat);//高斯滤波先，以平滑图像//cvSmooth(pFrameMat, pFrameMat, CV_GAUSSIAN, 3, 0, 0);//当前帧跟背景图相减(求背景差并取绝对值)cvAbsDiff(pFrameMat, pBkMat, pFrMat);//二值化前景图(这里采用特定阈值进行二值化)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);//滑动平均更新背景(求平均)cvRunningAvg(pFrameMat, pBkMat, 0.003, 0);//将背景转化为图像格式，用以显示cvConvert(pBkMat, pBkImg);// 保持原图像的旋转方向pBkImg->origin = pFrImg->origin = pFrame->origin;//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(200) >= 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);4 选fileview选项卡中VideoProcessingDlg.h，在CVideoProcessingDlg类中添加公有类成员：CString strAviFilePath;5 选fileview选项卡中VideoProcessingDlg.cpp,添加opencv头文件#include "cv.h"#include "highgui.h"#include "cxcore.h"6 编译执行，成功！还可以添加一个”录制视频”的按钮，修改ID号为IDC_RECORD，双击“录制视频”按钮，选择默认的响应函数名，然后添加代码：CvCapture* capture=cvCaptureFromCAM(-1); //打开摄像头CvVideoWriter* video=NULL;IplImage* frame=NULL;int n;if(!capture) //如果不能打开摄像头给出警告{cout<<"Can not open the camera."<<endl;return ;}else{frame=cvQueryFrame(capture); //首先取得摄像头中的一帧video=cvCreateVideoWriter("camera.avi", CV_FOURCC('X', 'V', 'I', 'D'), 25,cvSize(frame->width,frame->height)); //创建CvVideoWriter对象并分配空间//保存的文件名为camera.avi，编码要在运行程序时选择，大小就是摄像头视频的大小，帧频率是32if(video) //如果能创建CvVideoWriter对象则表明成功{cout<<"VideoWriter has created."<<endl;}cvNamedWindow("Camera Video",1); //新建一个窗口int i = 0;while(i <= 200) // 让它循环200次自动停止录取{frame=cvQueryFrame(capture); //从CvCapture中获得一帧if(!frame){cout<<"Can not get frame from the capture."<<endl;break;}n=cvWriteFrame(video,frame); //判断是否写入成功，如果返回的是1，表示写入成功cout<<n<<endl;cvShowImage("Camera Video",frame); //显示视频内容的图片i++;if(cvWaitKey(2)>0)break; //有其他键盘响应，则退出}cvReleaseVideoWriter(&video);cvReleaseCapture(&capture);cvDestroyWindow("Camera Video");}return ;第二步，建立一个编程环境，然后加载opencv的库路径等等。
《2024年基于OpenCV的运动目标检测与跟踪》范文
《基于OpenCV的运动目标检测与跟踪》篇一一、引言运动目标检测与跟踪作为计算机视觉的重要研究领域，其广泛应用于视频监控、智能交通、人机交互等多个领域。
随着计算机视觉技术的不断发展，基于OpenCV的运动目标检测与跟踪技术因其高效、准确的特点，逐渐成为研究热点。
本文旨在介绍基于OpenCV的运动目标检测与跟踪方法，分析其原理、应用及优化方法，以提高目标检测与跟踪的准确性和实时性。
二、OpenCV简介OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，包含了大量用于图像处理和计算机视觉的算法。
OpenCV提供了丰富的API接口，方便开发者快速实现各种计算机视觉算法。
在运动目标检测与跟踪方面，OpenCV提供了多种方法，如背景减除法、光流法、特征匹配法等。
三、运动目标检测运动目标检测是从视频序列中提取出运动目标的过程。
基于OpenCV的运动目标检测方法主要包括背景减除法和帧间差分法。
1. 背景减除法：通过将当前帧与背景帧进行差分，得到前景目标。
该方法可以有效地提取出运动目标，但对背景的更新和模型的适应性要求较高。
OpenCV提供了多种背景减除算法，如MOG2、KNN等。
2. 帧间差分法：通过比较相邻两帧的差异来检测运动目标。
该方法对光照变化和背景干扰具有一定的鲁棒性，但可能会产生“鬼影”现象。
四、运动目标跟踪运动目标跟踪是在检测出运动目标的基础上，对目标进行持续跟踪的过程。
基于OpenCV的运动目标跟踪方法主要包括特征匹配法和光流法。
1. 特征匹配法：通过提取目标的特征，在后续帧中寻找与该特征相似的区域来实现跟踪。
该方法对目标的形变和部分遮挡具有一定的鲁棒性，但当目标与周围环境相似时，容易产生误匹配。
2. 光流法：利用光流信息来实现目标的跟踪。
光流表示了图像中像素点的运动信息，通过计算相邻帧的光流场，可以估计出目标的运动轨迹。
基于OpenCV的运动目标跟踪及其实现_李振伟
基于OpenCV 的运动目标跟踪及其实现李振伟1,2,陈 翀1,2,赵 有1(1.中国科学院国家天文台长春人卫站 吉林长春 130117;2.中科院研究生院 北京 100049)摘 要:CAMSHIFT 算法是一种基于颜色直方图的目标跟踪算法。
在视频跟踪过程中,CAMSHIF T 算法利用选定目标的颜色直方图模型得到每帧图像的颜色投影图,并根据上一帧跟踪的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小,得到当前帧中目标的尺寸和质心位置。
在介绍Intel 公司的开源OpenCV 计算机视觉库的基础上,采用CAMSHIFT 跟踪算法,实现运动目标跟踪,解决了跟踪目标发生存在旋转或部分遮挡等复杂情况下的跟踪难题。
实验结果表明该算法的有效性、优越性和可行性。
关键词:目标跟踪;CAMSHIFT 算法;OpenCV ;颜色直方图中图分类号:TP391 文献标识码:B 文章编号:10042373X (2008)202128203Moving Object T racking Method and Implement B ased on OpenCVL I Zhenwei 1,2,CH EN Chong 1,2,ZHAO Y ou 1(1.Changchun Observatory ,National Astronomical Observatories ,Chinese Academy of Sciences ,Changchun ,130117,China ;2.Graduate School ,Chinese Academy of Sciences ,Beijing ,100049,China )Abstract :CAMSHIFT is an object tracking algorithm based on the color histogram.In the process of object tracking ,CAMSHIFT operates on a color back 2projection image produced from object histogram model in current frame and finds the location and size of the current f rame by adaptively adjusting the size and the location of the searching windows according to the tracking results of the previous f rame in the video.On the basis of introducing OpenCV (an Intel open source computer vi 2sion library ),through CAMSHIFT algorithm ,the paper realizes moving object tracking and resolves some problems including distractor and occlusion by other objects.Experimental results show good performances ,superiority and feasibility of the algo 2rithm.K eywords :object tracking ;CAMSHIFT algorithm ;OpenCV ;color histogram收稿日期:2008203203 目标跟踪是计算机视觉的一个重要分支,日益广泛应用于科学技术、国防安全、航空、医药卫生以及国民经济等领域。
基于OpenCV的运动目标检测与跟踪算法的研究
基于OpenCV的运动目标检测与跟踪算法的探究摘要：随着计算机视觉技术的提升，运动目标检测与跟踪成为了热门探究领域之一。
本文基于OpenCV库，对运动目标检测与跟踪算法进行了探究。
起首，介绍了OpenCV库及其在计算机视觉领域的广泛应用。
接着，分析了运动目标检测与跟踪的基本观点和相关技术。
随后，详尽介绍了OpenCV中常用的运动目标检测算法，包括背景减除法、帧差法和光流预估法，并对它们的原理进行了深度探讨。
最后，给出了运动目标跟踪算法在OpenCV中的实现方法，并通过试验结果验证了算法的有效性与稳定性。
1. 引言随着计算机视觉技术的不息进步，运动目标检测与跟踪成为了计算机视觉领域的重要探究方向之一。
运动目标检测与跟踪技术可以应用于许多领域，如智能监控、自动驾驶、智能机器人等，具有宽广的应用前景。
OpenCV作为一个开源的计算机视觉库，在图像处理与分析中有着广泛的应用，为开发者提供了丰富的函数库和工具，便利了运动目标检测与跟踪算法的实现。
2. OpenCV库的介绍OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，最早由Intel公司开发并在BSD许可下发布。
它提供了丰富的函数库和工具，包含了多种计算机视觉算法和工具，可用于处理、分析和识别图像与视频。
OpenCV是跨平台的，支持多种操作系统，如Windows、Linux等。
它的主要特点包括：易于使用、高性能、灵活性、扩展性强等。
3. 运动目标检测与跟踪的基本观点和相关技术3.1 运动目标检测的基本观点运动目标检测是指在图像或视频序列中检测出具有某种运动特征的目标。
运动目标检测的基本观点包括：目标模型、背景模型和运动检测方法等。
目标模型是指对目标的外形、外观、运动特征等进行建模的过程。
背景模型是指对于每一帧图像的背景进行建模的过程。
运动检测方法是指依据目标模型和背景模型来裁定图像中是否存在运动目标的方法。
基于OpenCv的运动目标追踪与检测
• 156•随着信息科技的快速发展，视频监控等相关行业也逐渐成熟起来，作为一个独立的产业体系，视频资料不论种类还是数量都与日俱增。
但不正当的操作手段也使得视频资料鱼龙混杂，那么，如何在海量的视频资料中提取到符合要求的数据信息，是目前亟待解决的重要问题，因此基于海量视频资料信号为基础的目标追踪与检测应运而生。
本文主要基于OpenCV 并利用mean shift 算法来实现对视频中出现的多运动目标进行单目标追踪检测，实验表明该算法有较好的追踪效果。
科技革命以来，随着各类技术的不断更新发展，电子监控等相关领域也在越来越多的范围内使用。
如何及时有效的在视频中寻找出有用信息便显得尤为重要，于是对有用的特定目标的检测与跟踪的相关研究也就应运而生，并且成为了视觉领域的一大热点。
现在，一般的智能系统基本上都包括对特定有用目标的检测和跟踪，还有识别以及行为分析等功能。
运动目标检测，其锁定的是我们需要注意的区域，更是后续其他处理的基础，跟踪与识别作为图像高级语义处理的环节为后面行为分析提供依据。
基于C++的视觉库OpenCv 是可以在多系统进行操作的开源软件。
它容纳了计算机视觉的领域众多函数，包括工业产品、医学图像、安全保卫领域、交互操作、相机校正、双目视觉以及机器人学。
本文主要利用OpenCV 库来实现对视频中出现的多运动目标进行单目标追踪。
运动目标检测是指在摄像头监控界限内有活动的目标时，采用图像分割，将背景图像中的目标的运动区域提取出来。
视频分析的基础是移动目标的检测，因为与视频分析算法有关的图像处理都是以目标区域的像素点为基础来进行处理。
目标检测的结果直接影响视觉监控系统的整体性能。
科学技术突飞猛进，日新月异，运动目标的检测种类繁多，与日剧增。
运动目标的跟踪，简单说，就是在图像中对感兴趣的目标进行定位并且使用可视化的方式进行标记，一般来说，都是通过数学的方式，对目标的信息加以表示，然后整个图像中找到与建立的数学表达最为相似的待选区域在图像中具体位置的过程。
基于Opencv的运动目标的检测和跟踪
python+opencv实现动态物体追踪
firstframe=gray continue
frameDelta = cv2.absdiff(firstframe,gray) thresh = cv2.threshold(frameDelta, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] thresh = cv2.dilate(thresh, None, iterations=2) # cnts= cv2.findContours(thresh.copy(),cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
if key == ord("q"): break
camera.release() cv2.destroyAllWindows()
效果图
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。
这篇文章主要介绍了利用pipenv和pyenv管理多个相互独立的python虚拟开发环境文中通过示例代码介绍的非常详细对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
python+opencv实 现 动 态 物 体 追 踪
简单几行就可以实现对动态物体的追踪，足见opencv在图像处理上的强大。
如何使用计算机视觉技术进行视频物体跟踪
如何使用计算机视觉技术进行视频物体跟踪在当今数字化时代，计算机视觉技术的发展突飞猛进，为视频物体跟踪提供了强大工具和方法。
视频物体跟踪是指通过计算机视觉算法，从视频序列中自动识别、追踪和定位感兴趣物体的过程。
它在很多领域具有广泛的应用，如安防监控、自动驾驶、虚拟现实等。
本文将介绍如何利用计算机视觉技术进行视频物体跟踪，以及一些常用的跟踪方法和工具。
首先，视频物体跟踪的基本步骤包括：目标检测、目标跟踪和目标定位。
目标检测是在视频序列中寻找感兴趣的物体，并将其标记出来。
常见的目标检测算法包括基于特征的方法（如Haar特征和HOG特征）、基于深度学习的方法（如卷积神经网络）等。
目标检测得到物体的位置信息后，目标跟踪算法就会将目标在视频序列中进行追踪，保持目标位置的连续性和准确性。
常见的目标跟踪算法有卡尔曼滤波、粒子滤波、相关滤波等。
最后，目标定位是将目标的位置信息从视频序列中提取出来，并生成轨迹图或热力图等视觉输出。
为了实现视频物体跟踪，我们可以借助一些常用的计算机视觉库和工具。
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和分析功能。
它支持各种目标检测和跟踪算法的实现，包括Haar特征、卷积神经网络、卡尔曼滤波、粒子滤波等。
通过使用OpenCV，我们可以便捷地实现视频物体跟踪的任务。
另外，对于复杂的视频物体跟踪任务，深度学习方法在近年来取得了显著的突破。
深度学习基于神经网络的结构和算法，能够学习和提取视频中的特征信息，从而实现更准确的目标检测和跟踪。
常见的深度学习框架包括TensorFlow、PyTorch 等。
这些框架提供了强大的神经网络模型和训练工具，使得我们能够根据具体任务的需求构建和训练定制化的模型。
此外，还有一些经典的视频物体跟踪算法值得关注。
其中，卡尔曼滤波是一种常用的跟踪方法，它通过状态预测和测量更新的迭代过程，估计目标的位置和速度。
卡尔曼滤波方法在一定程度上能够处理物体运动模型的不确定性和噪声。
使用AI技术进行视频目标跟踪的基本工具介绍
使用AI技术进行视频目标跟踪的基本工具介绍一、介绍视频目标跟踪是通过计算机视觉和人工智能技术，对视频中的目标进行持续跟踪和定位的过程。
近年来，随着深度学习和神经网络的快速发展，使用AI技术进行视频目标跟踪已经取得了巨大突破。
本文将介绍几款常用的基础工具，它们在实现视频目标跟踪方面具有重要作用。
二、OpenCVOpenCV（开源计算机视觉库）是一个广泛应用于计算机视觉领域的开源软件库。
它提供了丰富的图像和视频处理函数以及各种特征提取算法。
在视频目标跟踪中，OpenCV可以用于读取视频流，并采用各种常见的图像特征检测器（如Haar 特征或HOG特征）进行目标定位。
三、YOLOv3YOLOv3是一种快速而准确的对象检测模型，通常应用于实时场景分析和物体识别任务中。
由于其高效率，YOLOv3也被广泛运用于视频目标跟踪领域。
该模型通过将图像划分为不同的网格单元，对每个单元进行目标分类和边界框回归。
YOLOv3能够实现在视频中实时地准确跟踪多个目标。
四、Deep SORTDeep SORT是一种基于深度学习的视频目标跟踪算法，它结合了卷积神经网络和外观特征描述符的优势。
Deep SORT主要包含两个阶段：首先通过卷积神经网络提取帧的特征表示，然后采用余弦相似度计算来匹配已知目标并预测新出现的目标。
与传统的SORT方法相比，Deep SORT具有更好的鲁棒性和准确性。
五、SiameseRPNSiameseRPN是一种基于孪生网络结构和区域缩放机制的视频目标跟踪算法。
该模型通过训练一个全卷积神经网络，在不同尺度下提取特征，并利用孪生网络构建区域候选框及其对应网络特征图之间的关系。
SiameseRPN能够在复杂背景和光照变化等困难条件下准确跟踪目标，并且具备实时性能。
六、相关应用领域视频目标跟踪技术在许多领域有着广泛的应用。
其中，在智能监控系统中，视频目标跟踪可以帮助实时检测犯罪行为、追踪漏洞以及提高安全性。
此外，该技术还可以应用于自动驾驶车辆中，辅助车辆感知和行为预测。
《2024年基于OPENCV的运动目标检测与跟踪技术研究》范文
《基于OPENCV的运动目标检测与跟踪技术研究》篇一一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，运动目标检测与跟踪技术在众多领域中得到了广泛应用，如智能监控、自动驾驶、人机交互等。
OPENCV（Open Source Computer Vision Library）作为一种强大的计算机视觉库，为运动目标检测与跟踪提供了有效的工具。
本文旨在研究基于OPENCV的运动目标检测与跟踪技术，探讨其原理、方法及实际应用。
二、运动目标检测技术1. 背景与原理运动目标检测是计算机视觉中的一项关键技术，主要用于从视频序列中提取出感兴趣的运动目标。
OPENCV提供了多种运动目标检测方法，如背景减除法、光流法、帧间差分法等。
这些方法基于视频序列的时域信息，通过比较相邻帧的差异来检测运动目标。
2. 常用方法及实现（1）背景减除法：通过建立背景模型，将当前帧与背景模型进行对比，从而检测出运动目标。
OPENCV中的BackgroundSubtractorMOG2是一种常用的背景减除方法，能够适应动态背景和光照变化。
（2）光流法：光流是一种描述像素强度变化的技术，通过计算像素在连续帧之间的运动来检测运动目标。
OPENCV的光流法实现了基于稠密光流和稀疏光流的运动目标检测。
（3）帧间差分法：通过比较相邻两帧的差异来检测运动目标。
当像素值在相邻帧之间发生较大变化时，认为该像素属于运动目标。
3. 实验与分析本部分通过实验验证了上述运动目标检测方法的性能。
实验结果表明，背景减除法和光流法在静态背景和光照条件稳定的情况下具有较好的检测效果，而帧间差分法在动态背景和光照变化的情况下具有较高的鲁棒性。
在实际应用中，可以根据具体场景选择合适的检测方法。
三、运动目标跟踪技术1. 背景与原理运动目标跟踪是计算机视觉中的另一项重要技术，主要用于对检测到的运动目标进行持续跟踪。
OPENCV提供了多种跟踪算法，如MeanShift、KCF、MOSSE等。
基于OpenCV的运动目标检测与跟踪
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《2024年基于OpenCV的运动目标检测与跟踪》范文
《基于OpenCV的运动目标检测与跟踪》篇一一、引言随着计算机视觉技术的不断发展，运动目标检测与跟踪在许多领域得到了广泛应用，如智能监控、自动驾驶、人机交互等。
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）作为一个强大的计算机视觉库，为运动目标检测与跟踪提供了丰富的工具和算法。
本文将介绍基于OpenCV的运动目标检测与跟踪的相关技术，并探讨其在实际应用中的高质量实现。
二、运动目标检测运动目标检测是计算机视觉中的一项基本任务，其主要目的是从视频序列中提取出感兴趣的运动目标。
基于OpenCV的运动目标检测方法主要包括光流法、背景减除法、帧间差分法等。
1. 光流法光流法是一种基于像素强度变化的方法，通过计算像素在时间上的变化来检测运动目标。
OpenCV提供了Lucas-Kanade光流法实现，可以有效地检测出视频中的运动目标。
2. 背景减除法背景减除法是一种常用的运动目标检测方法，其基本思想是将当前帧与背景模型进行差分，从而提取出运动目标。
OpenCV 提供了多种背景减除算法，如混合高斯模型、在线学习等。
3. 帧间差分法帧间差分法是一种简单的运动目标检测方法，其基本思想是计算相邻两帧图像的差异，从而提取出运动区域。
这种方法实现简单，但可能无法准确提取出所有运动目标。
三、运动目标跟踪运动目标跟踪是在检测出运动目标的基础上，进一步分析其运动轨迹和状态。
基于OpenCV的运动目标跟踪方法主要包括基于特征的方法、基于区域的方法和基于模型的方法。
1. 基于特征的方法基于特征的方法是通过提取目标的特征来进行跟踪。
OpenCV提供了多种特征提取和匹配算法，如SIFT、SURF、ORB等。
通过提取目标的特征并与其在后续帧中的匹配，可以实现目标的跟踪。
2. 基于区域的方法基于区域的方法是通过在视频中搜索与目标区域相似的区域来实现跟踪。
OpenCV提供了多种区域搜索算法，如光流法、均值漂移等。
视频中运动物体检测与跟踪的opencv实现
ｆｏｒｅｇｒｏｕｎｄ ｉｍａｇｅ．
．．ＩＩＩ．．
一— — — — — — — — — — — — — — — — — 安徽理工大学硕士学位论文 — — — — — — — — —一 ４．ＯｐｅｎＣＶ ｖｉｓｉｏｎ ｌｉｂｒａｒｙ ａｎｄ ＶＳ ２００５ ｗｒｉｔｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，ｗｈｉｃｈ ｈａｓ ａ ｓｅｃｏｎｄａｒｙ
ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄｔｒａｃｋｉｎｇ ｕｓｉｎｇ ＯｐｅｎＣＶ ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ． Ｆｉｇｕｒｅ ２８ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ６０
ＫｅｙＷｏｒｄｓ：ｖｉｄｅｏ，ｍｏｔｉｏｎ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ｍｏｔｉｏｎｔｒａｃｋｉｎｇ，ｍｅａｎ ｓｈｉｆｔ，ｃａｍｓｈｉｆｉ，ｏｐｅｎｃｖ
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目录
２．１．１高斯滤波…………………………………………………………．１０ ２．１．２均值滤波…………………………………………………………．１２ ２．１．３中值滤波…………………………………………………………．１２ ２．１．４形态学滤波………………………………………………………．１３ ２．１．５其它滤波器………………………………………………………．１４ ２．２图像增强………………………………………………………………．．１４ ２．３直方图均衡化…………………………………………………………．．１ ５ ２．４图像的二值化…………………………………………………………．．１７ ２．５本章小结………………………………………………………………一１８ ３运动目标检测算法……………………………………………………………１９ ３．１引言………………………………………………………………………．．１９ ３．２光流场法…………………………………………………………………１９ ３．３背景差分法………………………………………………………………２ｌ ３．４帧间差分法………………………………………………………………２２ ３．５本文提出的算法…………………………………………………………２３ ３．６本章小结…………………………………………………………………２４
《2024年基于OpenCV的运动目标检测与跟踪》范文
《基于OpenCV的运动目标检测与跟踪》篇一一、引言在计算机视觉领域，运动目标检测与跟踪是一个重要且具有挑战性的研究课题。
OpenCV（开源计算机视觉库）作为一种强大的工具，被广泛应用于这一领域的研究。
本文将探讨基于OpenCV的运动目标检测与跟踪的方法、技术及其应用。
二、运动目标检测1. 背景减除法背景减除法是运动目标检测的常用方法之一。
该方法通过将当前帧与背景模型进行比较，从而检测出运动目标。
在OpenCV 中，可以使用内置的背景减除算法，如MOG2算法等。
这些算法能够有效地从视频流中提取出运动目标。
2. 光流法光流法是一种基于像素强度变化和运动场估计的检测方法。
它通过计算像素在连续帧之间的运动矢量，从而检测出运动目标。
OpenCV提供了光流法的基本实现，可以用于实时运动目标检测。
3. 基于深度学习的目标检测近年来，基于深度学习的目标检测方法在运动目标检测领域取得了显著的成果。
通过训练深度神经网络，可以实现对运动目标的精确检测和识别。
OpenCV支持多种深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch等，可以方便地实现基于深度学习的运动目标检测。
三、运动目标跟踪1. 基于特征点的跟踪基于特征点的跟踪是一种常用的跟踪方法。
该方法通过提取视频帧中的特征点，并利用特征匹配算法实现跟踪。
OpenCV提供了多种特征提取和匹配算法，如SIFT、SURF和ORB等，可以用于实现基于特征点的运动目标跟踪。
2. 基于光流法的跟踪光流法不仅可以用于运动目标检测，还可以用于运动目标跟踪。
通过计算光流场，可以估计出运动目标的轨迹和速度等信息。
OpenCV的光流法实现可以用于实时跟踪运动目标。
3. 基于深度学习的跟踪算法随着深度学习的发展，基于深度学习的跟踪算法在运动目标跟踪领域取得了显著的成果。
这些算法通过训练深度神经网络来学习目标的外观和运动模式，从而实现精确的跟踪。
OpenCV支持多种深度学习框架，可以方便地实现基于深度学习的运动目标跟踪。
用Python实现简单的计算机视觉和目标跟踪
用Python实现简单的计算机视觉和目标跟踪计算机视觉是指计算机通过对图像或视频的处理和分析来模拟人类的视觉能力。
目标跟踪是计算机视觉领域中一个重要的任务，其目的是在视频序列中跟踪一个特定的目标。
在Python中，我们可以使用OpenCV库来实现简单的计算机视觉和目标跟踪任务。
首先，我们需要安装OpenCV库。
可以使用pip命令来安装：```pip install opencv-python```安装完成后，我们可以开始处理图像或视频。
下面是一个基本的示例，演示了如何读取图像文件并显示图像：```pythonimport cv2#读取图像文件image = cv2.imread('image.jpg')#显示图像cv2.imshow('Image', image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()```在上面的代码中，我们使用`cv2.imread`函数读取图像文件，并使用`cv2.imshow`函数显示图像。
`cv2.waitKey(0)`用于等待用户按下任意键之后关闭显示窗口。
接下来，让我们看一下如何读取视频文件并处理每一帧。
下面的示例演示了如何读取视频文件，并在每一帧上绘制一个圆形：```pythonimport cv2#打开视频文件video = cv2.VideoCapture('video.mp4')#循环处理每一帧while video.isOpened():#读取一帧视频ret, frame = video.read()#检查是否成功读取视频帧if not ret:break#在每一帧上绘制一个圆cv2.circle(frame, (100, 100), 50, (0, 0, 255), -1) #显示当前帧cv2.imshow('Video', frame)#检查用户是否按下了'q'键，如果是则退出循环if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):break#关闭视频文件和显示窗口video.release()cv2.destroyAllWindows()```在上面的代码中，我们使用`cv2.VideoCapture`函数打开视频文件，并使用`video.read`函数读取视频的每一帧。
OpenCV在目标跟踪中的应用及实现
【 键 词 】 目标 跟踪 关 团块 跟踪 Ｏ ｅＣ ｐｎＶ
中圈 分 类 号 ： Ｐ ９ 文献 标 识码 ： 文 章 编 号 ：０ ８ １ ３ （ ０ ９ ２ — ８ ４ Ｔ ３１ Ａ １０ — ７ ９ ２０ ）４ ３ —
Ａｐ ｌ ａ ｉ ｎ ａ ｄ Ｉ ｐ ｅ ｅ ｔ ｔｏ ｆＯｐ ｎＣＶ ｎ Ｔａ ｇ ｔＴｒ ｃ ｉ ｇ ｐ ｉ ｔ ｎ ｍ ｌｍ ｎ ａ ｉ ｎ ｏ ｅ ｃ ｏ ｉ ｒ ｅ ａ ｋ ｎ
较 计 量 大， 适 发 实 性 鲁 性 求 高 低 算 过 不 合开 对 时 和 棒 要 较 的
目标 跟 踪算 法 。 而 Ｏｐ ｎ Ｖ 的 出现 缓 解 了 这个 局 面 ， 极 大 然 ｅＣ 它 地丰寓了 Ｖ 的函数库 ， 展 了 Ｖ 的功能 ， Ｃ 扩 Ｃ 降低 了 ＶＣ 的 开 发 难度 ， Ｖ 开 发 目标 跟 踪 算 法 的 有 力 工具 。 是 Ｃ
，
Ｋ ｅ ｏ ｄ ｔｒ ｔｔａ ｋｎｇ ｌ ｂ—ｔａ ｋｎｇ ｙ ｗ ｒ ｓ：ａｇｅ ｃ ｉ ；ｂ ｏ —ｒｃ ｉ ；Ｏ ｐｅ ｒ ｎＣＶ
函数 庠 和 辅 助 工 具 箱 ． 码 编 写 比 较 简 洁 ， 是 代码 执 行 效 率 代 但
１引言
视 频 的 目标 跟 踪 是 计算 机 视 觉 领 域 的 关键 技 术 ，已广 泛 地 应 用 于 智 能 监 控 、 机 交互 、 人 机 驾 驶 等 领 域 ， 一 个 非 人 无 是 常 活跃 的研 究 方 向 ，具 有 良好 的 应 用 前景 和 巨 大 的潜 在 经 济
价 因 激 了 内 广 科 工 者 兴 欧 等 达 ２Ｏｐ ｎ 值。 此 发 国 外 大 研 作 的 趣，美 发 ｅ ＣＶ 的模 块 结构
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用openCV实现对视频中动态目标的追踪
第一步，是要建立一个编程环境，然后加载opencv的库路径等等。
具体步骤在
/ 的“安装”中有详细介绍。
第二步，建立一个MFC的对话框程序，做两个按钮，一个“打开视频文件”，一个“运动跟踪处理”。
具体操作：
1 建立MFC对话框程序的框架：File ->New -> MFC AppWizard(exe)，选取工程路径，并取工程名“VideoProcesssing”-> Next -> 选择Dialog based后，点Finish,点OK.
2 添加按钮：直接Delete掉界面默认的两个“确定”“取消”按钮。
然后添加两个button，分别名为“打开视频”，“运动跟踪处理”，其ID分别设为IDC_OPEN_VIDEO，IDC_TRACKING.
3 添加消息响应函数：双击按钮“打开视频”，自动生成响应函数名OnOpenVideo，点Ok。
然后添加如下代码：
CFileDialog dlg(true,"*.avi",NULL,NULL,"*.avi|*.avi||");
if (dlg.DoModal()==IDOK)
{
strAviFilePath = dlg.GetPathName();
}else
{
return;
}
同样，双击“运动跟踪处理”，选择默认的响应函数名，然后添加代码：
//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;
//打开AVI视频文件
if(strAviFilePath=="") //判断文件路径是否为空
{
MessageBox("请先选择AVI视频文件!");
return;
}else
{
if(!(pCapture = cvCaptureFromFile(strAviFilePath)))
{
MessageBox("打开AVI视频文件失败!");
return;
}
}
//创建窗口
cvNamedWindow("Video", 1);
cvNamedWindow("Background",1);
cvNamedWindow("Foreground",1);
//使窗口有序排列,窗口宽330
cvMoveWindow("Video", 30, 0);
cvMoveWindow("Background", 360, 0);
cvMoveWindow("Foreground", 690, 0);
//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); // 存放背景图像(灰度)
pFrImg = cvCreateImage(cvSize(pFrame->width, pFrame->height),
IPL_DEPTH_8U,1); // 存放中间图像(灰度)
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(灰度)
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); //转化成单通道图像再处理(灰度) cvConvert(pFrImg, pFrameMat);
//高斯滤波先，以平滑图像
//cvSmooth(pFrameMat, pFrameMat, CV_GAUSSIAN, 3, 0, 0);
//当前帧跟背景图相减(求背景差并取绝对值)
cvAbsDiff(pFrameMat, pBkMat, pFrMat);
//二值化前景图(这里采用特定阈值进行二值化)
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);
//滑动平均更新背景(求平均)
cvRunningAvg(pFrameMat, pBkMat, 0.003, 0);
//将背景转化为图像格式，用以显示
cvConvert(pBkMat, pBkImg);
// 保持原图像的旋转方向
pBkImg->origin = pFrImg->origin = pFrame->origin;
//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(200) >= 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);
4 选fileview选项卡中VideoProcessingDlg.h，在CVideoProcessingDlg类中添加公有类成员：
CString strAviFilePath;
5 选fileview选项卡中VideoProcessingDlg.cpp,添加opencv头文件
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include "cxcore.h"
6 点击Project——settings——link——Object/library modules下填入cxcore.lib cv.lib cvaux.lib highgui.lib cvcam.lib ml.lib
7 编译执行，成功！。