基于opencV的动态背景下运动目标检测及跟踪(修改版)

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基于OpenCV的运动目标检测与跟踪

基于OpenCV的运动目标检测与跟踪

基于OpenCV的运动目标检测与跟踪基于OpenCV的运动目标检测与跟踪摘要:运动目标检测与跟踪在计算机视觉和图像处理领域中具有重要的应用价值。

它可以应用于视频监控、自动驾驶、行人识别等多个领域。

本文将介绍如何使用OpenCV库实现运动目标的检测与跟踪,并通过实例演示其应用。

其中包括运动物体检测、运动轨迹跟踪和背景建模等关键技术。

通过对运动目标的检测和跟踪,可以提供实时的监控和追踪能力,为各种应用场景提供技术支持。

1. 引言运动目标检测与跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向,它的核心任务是从图像序列中提取有意义的运动目标,并对其进行跟踪和分析。

运动目标检测与跟踪在实际应用中有着广泛的需求和应用场景。

例如,在视频监控系统中,可以通过运动目标的检测和跟踪来提供实时的监控和报警能力。

在自动驾驶系统中,可以通过识别和跟踪其他车辆和行人来实现智能的行车决策。

因此,研究和实现高效准确的运动目标检测与跟踪技术对于提升计算机视觉系统的性能和可靠性具有重要意义。

2. 基于OpenCV的运动目标检测与跟踪方法2.1 运动物体检测运动物体检测是运动目标检测与跟踪的第一步,其目标是从图像序列中分离出具有运动的物体。

在OpenCV中,可以使用背景差分法实现运动物体的检测。

背景差分法基于假设每一帧图像中静止部分为背景,通过对当前帧图像与历史帧图像之间的差异进行比较,提取出具有运动的前景物体。

这种方法简单有效,在实际应用中具有广泛的应用场景。

2.2 运动轨迹跟踪运动轨迹跟踪是对运动目标进行持续追踪的技术,其目标是实时获取目标物体在图像序列中的位置和运动情况。

在OpenCV中,可以使用卡尔曼滤波器实现运动轨迹的跟踪。

卡尔曼滤波器是一种能够根据过去的位置和速度信息来预测当前物体位置的滤波器。

通过不断更新目标物体的位置和速度信息,可以实现准确的运动轨迹跟踪。

2.3 背景建模背景建模是用于建立背景模型的方法,用于对比和识别运动目标。

《2024年基于OpenCV的运动目标检测与跟踪》范文

《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。

《2024年基于OPENCV的运动目标检测与跟踪技术研究》范文

《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快速发展,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、交通流量分析、人机交互等。

作为计算机视觉的重要组成部分,基于OPENCV的运动目标检测与跟踪技术正受到越来越多的关注。

本文将介绍基于OPENCV的运动目标检测与跟踪技术的研究现状及挑战,同时深入探讨相关方法、应用领域以及前景展望。

二、相关技术研究概述OPENCV是一个开源的计算机视觉库,为运动目标检测与跟踪提供了强大的技术支持。

本文所研究的内容主要包括背景建模、目标检测和目标跟踪三个方面。

背景建模通过构建动态背景模型来分离出运动目标;目标检测是在视频序列中准确识别出感兴趣的目标;而目标跟踪则是利用各种算法实现目标在连续帧间的定位。

三、背景建模技术研究背景建模是运动目标检测的关键步骤。

常用的背景建模方法包括高斯混合模型(GMM)和代码本算法等。

高斯混合模型通过建立背景的统计模型来区分前景和背景,适用于动态背景环境。

代码本算法则根据像素的时空特性进行背景建模,具有较好的实时性。

本文将详细介绍这两种方法的原理、实现过程及优缺点。

四、目标检测技术研究目标检测是运动目标跟踪的前提。

基于OPENCV的目标检测方法主要包括基于帧间差分法、光流法、基于深度学习的目标检测等。

帧间差分法通过比较连续帧间的差异来检测运动目标;光流法利用图像序列中像素的光流信息来检测运动目标;而基于深度学习的目标检测方法则通过训练神经网络模型实现高精度的目标检测。

本文将详细比较这些方法的性能,并分析其在实际应用中的优劣。

五、目标跟踪技术研究目标跟踪是实现运动目标持续监测的关键技术。

常用的目标跟踪方法包括基于特征的方法、基于模型的方法和基于深度学习的方法等。

基于特征的方法通过提取目标的特征进行匹配实现跟踪;基于模型的方法则根据目标的形状、大小等先验信息建立模型进行跟踪;而基于深度学习的方法则利用神经网络模型实现高精度的目标跟踪。

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

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。

《2024年基于OPENCV的运动目标检测与跟踪技术研究》范文

《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已经成为计算机视觉领域研究的热点。

该技术广泛应用于智能监控、交通流量管理、人机交互等众多领域。

OpenCV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、运动目标检测技术研究1. 背景及原理运动目标检测是计算机视觉中的一项基本任务,其目的是从视频序列中提取出运动的目标。

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。

其中,背景减除法是一种常用的方法,其原理是将当前帧与背景模型进行比较,从而检测出运动目标。

2. 关键技术与方法(1)背景建模:背景建模是运动目标检测的关键步骤。

OpenCV提供了多种背景建模方法,如单高斯模型、混合高斯模型等。

其中,混合高斯模型能够更好地适应背景的动态变化。

(2)阈值设定:设定合适的阈值是运动目标检测的重要环节。

阈值过低可能导致误检,阈值过高则可能导致漏检。

OpenCV通过统计像素值分布,自动设定阈值,从而提高检测的准确性。

3. 实验与分析本文通过实验对比了不同背景建模方法和阈值设定对运动目标检测效果的影响。

实验结果表明,混合高斯模型结合合适的阈值设定能够获得较好的检测效果。

此外,本文还对不同场景下的运动目标检测进行了实验,验证了该方法的稳定性和泛化能力。

三、运动目标跟踪技术研究1. 背景及原理运动目标跟踪是指在视频序列中,对检测到的运动目标进行持续跟踪。

OpenCV提供了多种跟踪方法,如光流法、Meanshift 算法、KCF算法等。

这些方法各有优缺点,适用于不同的场景和需求。

2. 关键技术与方法(1)特征提取:特征提取是运动目标跟踪的关键步骤。

OpenCV可以通过提取目标的颜色、形状、纹理等特征,实现稳定的目标跟踪。

此外,还可以采用深度学习等方法,提取更高级的特征,提高跟踪的准确性。

基于OPENCV的运动目标检测与跟踪技术研究

基于OPENCV的运动目标检测与跟踪技术研究

基于OPENCV的运动目标检测与跟踪技术研究基于OPENCV的运动目标检测与跟踪技术研究摘要:随着计算机视觉领域的快速发展,运动目标检测与跟踪技术已经成为研究的热点问题之一。

本文以OPENCV为基础,对运动目标检测与跟踪技术进行了研究。

首先分析了运动目标检测和跟踪的重要性,然后介绍了OPENCV的基本原理和特点。

接着,详细探讨了基于OPENCV的运动目标检测与跟踪方法,包括背景减除法、光流法和卡尔曼滤波法等。

最后,通过实验验证了基于OPENCV的运动目标检测与跟踪技术的有效性和实用性。

关键词:OPENCV;运动目标;检测;跟踪一、引言随着计算机视觉技术的发展,运动目标检测与跟踪技术逐渐引起了广泛的关注。

运动目标检测与跟踪是计算机视觉领域的重要研究内容,对于视频监控、行人检测、自动驾驶等领域具有重要意义。

近年来,OPENCV成为了计算机视觉领域中使用最广泛的开源库之一,具有强大的图像处理和分析能力。

于是,本文以OPENCV为基础,对运动目标检测与跟踪技术进行了研究。

二、OPENCV的基本原理和特点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C++、Python等多种编程语言,并且具有跨平台的特点,可以在Windows、Linux等多个操作系统上运行。

OPENCV提供了许多图像处理算法和工具,包括图像读取、绘制、滤波、变换等功能,并且支持多种图像格式和视频格式。

三、基于OPENCV的运动目标检测方法1. 背景减除法背景减除法是一种常用且简单的运动目标检测方法。

它通过建立背景模型,然后将每帧图像与背景模型进行比较,通过像素间差异来确定是否存在运动目标。

在OPENCV中,可以使用BackgroundSubtractorMOG2类进行背景减除操作,该类提供了不同的参数设置,可以根据实际需求进行调整。

2. 光流法光流法是一种基于像素运动的运动目标检测方法。

它通过分析像素在连续帧之间的变化情况,获取运动目标的运动信息。

基于Opencv的运动目标的检测和跟踪

基于Opencv的运动目标的检测和跟踪
p c u e w l g t h r e o r i ae , n p l e t i a k n l o t m od tc n r c e mo i g t re a e it r , e wi e e t g t o d n t s a d a py c n r d t c ig a g r h t ee ta d ta k t v n a g t s d l t a c o r i h b o a ma e s q e c .h a g tSp st n c n b ee mi e y te c n e f a t l .h s ag r h u e ma l mo n f n g y i g e u n e et r e ’ o i o a e d t r n d b e tro r c e i l o t m s s s l r T i h p i T i a u to c l u ai n a d e s o k I t b l y a d p e ii n ma ny d p n s o g e me tt n a d t e v l e o r s o dT e a c l t n a y t w r . ssa i t n r c s i l e e d n i o o t i o ma e s g n a i n h a u f h e h l . h o t d t i d p o e sa d te k yc d f e c g rt m a i e h  ̄ ce a s es se d sg s ac n r l ne f c ,S ea l r c s n e o eo e h Op n v a o i l h h d g v n i t e a l , o t y tm e i n o to t r e O n l h i a t a e ma a e a n trt e mo e n f e il sa n t . x e me t l e u t h w a sn h sw y c n a h e e h t h n g rc n mo i v me t h c e t yi t o h ov a me E p r n a s l s o t tu i gt i a a c iv i r s h ie t i ain o emo i gtr e i e l i . d n i c t f vn g t t r a- me f o h t a w h t Ke r s v rg t o c n r i a k n ; vn r e ;Op n v y wo d :a e a e meh d; e tod t c i g mo i g t g t r a e c

基于OpenCV的运动目标检测与跟踪

基于OpenCV的运动目标检测与跟踪

基于OpenCV的运动目标检测与跟踪【摘要】OpenCV是一个基于(开源)发行的跨平台计算机视觉库,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

本文主要简述了基于OPENCV开源代码库的运动目标的检测与跟踪的原理及算法实现。

在VC++6。

0编译环境下,用C++语言编写,利用USB摄像头作为视频采集器,实现了对可疑目标的持续跟踪。

【关键词】OPENCV 运动目标检测跟踪背景差分 CamShift算法Abstract:OpenCV is based on (open) issued a cross—platform computer vision library that implements many common algorithms of image processing and computer vision。

This paper outlines the principles and algorithms of OpenCV—based moving target detection and tracking。

Compiled under VC + +6。

0 environment, using C + + language,using USB camera as a video capture device, to achieve a continuous tracking of suspicious targets。

Keywords:OPENCV;Moving target;detection;tracking;Background difference; CamShift algorithm一、项目背景以往的监控系统要监视各厅室的所有角落,需要在多方位安装监控摄像头,随着防盗系统向着网络远程化、智能化和自动化方向的发展,设计一种室内监控摄像头自动跟踪目标的控制系统势在必行,可以通过分析摄像头所传输的图像信息,锁定可疑目标,然后带动步动电机转向,将可疑目标控制在摄像头范围内。

基于OpenCV的运动目标识别跟踪

基于OpenCV的运动目标识别跟踪
CamShift 算法是 Bradski[4] 提出的一种目标跟踪 算法,其基本思想是将颜色直方图作为目标模型。 传统的 CamShift 算法是对饱和度 S 和亮度 V 设定 阈值,将大于阈值的像素值过滤掉,这样对目标的跟 踪很容易受到其他因素的干扰,比如光照、背景颜色 等等。尤其当亮度低(V 接近 0)时,饱和度也很低 (接近 0),色相就变得非常嘈杂。在本论文中,我们 在算法中添加一个 Trackbar 控件,这样在跟踪过程 中可以结合当时的环境条件对 S 和 V 的值进行自 主调节,直到达到最佳的跟踪效果。实验结果表明, 该方法能够有效过滤掉跟踪过程中的背景干扰,使 跟踪结果更加准确,对于远距离的目标识别跟踪也 有不错的效果。
摘要:实时目标检测与跟踪系统是近年来计算机视觉与模式识别领域的研究热点之一。本文主要是在 Visual Studio2012 平台下,使用计算机视觉库 OpenCV 对运动图像进行形态学图像预处理,以及调用 CamShift 算法对实时运动目标进行识别跟踪。该算法首先计算目标是 HSV 空间下的 HUE 分量直方图, 通过直方图反向投影得到目标像素的概率分布,再调用 CV 库中的 CamShift 算法,自动跟踪并调整目标 窗口的中心位置与大小。实验结果表明,该算法性能良好,能够有效地进行实时目标追踪。 关键词:目标跟踪;OpenCV;CamShift
2. Yantai Haibo Electrical Equipment Co., Ltd, Yantai 264000, China; 3. Yantai Unicair Communication Tec Co., Ltd, Yantai 264000, China)
Abstract: real-time object detection and tracking system is one of the hot spots in computer vision and pattern recognition in recent years. This paper mainly USES OpenCV, a computer vision library, to preprocess morphological images of motion images under the Visual Studio2012 platform, and calls CamShift algorithm to identify and track real -time moving objects. In this paper, the recognition and tracking stage and the CamShift algorithm are mainly writChina lntegrated Circult

基于OpenCV的运动目标检测与跟踪算法仿真与分析毕业设计论文

基于OpenCV的运动目标检测与跟踪算法仿真与分析毕业设计论文

摘要在当今社会,安全问题越来越受到人们的关注,而视频监控是保障人民群众生命财产安全的重要技术手段,同时也是目前计算机视觉与模式识别领域的研究热点之一。

视频监控历经了普通监控、网络监控到现在的智能监控三个发展阶段。

近几年来,智能监控在交通、银行、博物馆等安全性要求比较高的场所发挥了举足轻重的作用。

但由于其应用范围的广泛性、应用场景的多样性,就其技术而言仍未达到人们所期望的要求。

其算法实时性、稳定性情况还不甚理想,受雨雪等恶劣天气的影响也比较大,还需要进一步研究出更好的算法,因此它是一个十分有意义的课题。

本文设计了基于opencv的运动目标检测与跟踪系统。

进行了大量的实验,并在实验中通过多次改进系统的结构和相关的算法,达到了提高系统实时性的目的。

该系统能够打开视频文件,并对视频文件中的运动物体进行实时有效检测与跟踪。

本文的主要工作包括:在运动目标检测阶段,本文介绍了目前常用的背景差法、帧间差分法、光流法,并通过实验对其进行了多次改进,最终采用了自适应背景更新算法、以及最经典的混合高斯背景建模算法进行运动检测。

在运动目标跟踪阶段,本文利用了颜色范围和面积大小这两个简单的特性来识别目标,在满足了识别要求的前提下,大大提高了识别的速度,再一次提升了系统的实时性;在目标跟踪阶段采用Meanshift的改进算法Camshift,并根据实验结果对算法中的优缺点进行分析。

关键词:运动目标检测,运动目标跟踪,OpenCV,高斯背景建模算法,Camshift算法。

AbstractToday,security problems are becoming increasingly subject to people’s attention.Video surveillance is the most important technical means to protect people’s lives and property.It is also the most popular problems in the computer vision and pattern recognition research fields. Video Surveillance has developed three stages as the common surveillance,the network surveillance and the intelligent surveillance.In recent years,the intelligent video surveillance has played great importance in the field of Traffic,Bank,Museum and so on which have a high safety requirements.But because of the extensive and diversity of its application,as for the technology,it has not reached the expected requirements of the people.On the other hand,the stability and real-time performance of the algorithms are not so satisfied;the result is still affected by the bad weather as rain and snow.So,better algorithm is needed.Therefore,it is one of the most valuable topics.This article is designed based on the opencv moving target detection and tracking system. Done a lot of experiments and experiments through several improvements in the structure and related algorithms,to improve the system of real-time purposes.The system is able to open video files,and video files in real-time moving object detection and tracking effectively.The main work includes:the moving target detection phase,the paper describes the current common background subtraction,inter-frame difference method,optical flow,and through experiments carried out many improvements,finally adopted adaptive background updating algorithm,and the most classic Gaussian mixture background modeling algorithm for motion detection.In moving target tracking phase,the scope of this paper,the color and size of the size of these two simple features to identify the target,to meet the identification requirements under the premise,greatly improve the recognition rate,once again enhance the system in real time;in Meanshift tracking stage using the improved algorithm Camshift,and the experimental results of the algorithm to analyze the advantages and disadvantages.Key words:Moving target detection,target tracking,OpenCV,Gaussian background modelingalgorithm,Camshift algorithm.目录1绪论......................................................................11.1课题研究的背景和意义...................................................11.2国内外研究现状.........................................................11.3技术发展难点与趋势.....................................................21.4论文结构安排...........................................................32编程工具介绍..............................................................42.1opencv2.4.3简介.......................................................42.2opencv视频处理........................................................42.2.1OpenCV中处理图像Mat类............................................52.2.2OpenCV中读取视频VideoCapture类...................................62.3opencv编程环境配置....................................................62.3.1配置Windows环境变量..............................................62.3.2在VisualStudio2010中建立MFC对话框..............................72.3.3配置OpenCV函数库..................................................73运动目标检测..............................................................93.1概述...................................................................93.1.1帧间差分法.........................................................93.1.2背景差法..........................................................93.1.3光流法...........................................................103.2自适应背景更新算法....................................................113.2.1原理..............................................................113.2.2流程.............................................................113.2.3核心代码.........................................................123.2.4实验结果及分析...................................................133.3混合高斯背景建模算法.................................................153.3.1原理..............................................................153.3.2流程..............................................................163.3.3核心代码.........................................................173.3.4实验结果及分析...................................................174运动目标跟踪.............................................................214.1概述..................................................................214.2均值漂移MeanShift算法...............................................224.2.1原理..............................................................224.2.2流程图............................................................234.3Camshift算法.........................................................234.3.1原理..............................................................234.3.2流程图............................................................254.3.3核心代码.........................................................254.4实验结果及分析........................................................275软件的设计与仿真.........................................................296全文总结与展望...........................................................32参考文献...................................................................33翻译部分...................................................................35英文文献.................................................................35中文译文.................................................................45致谢.....................................................错误!未定义书签。

《2024年基于OPENCV的运动目标检测与跟踪技术研究》范文

《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逐渐成为该领域研究的重要方向之一。

作为一种具有广泛实际应用价值的图像处理技术,该技术在安防监控、智能交通、智能视频监控等众多领域都有重要的应用。

OPENCV作为一款优秀的开源计算机视觉库,其提供的各种图像处理算法和功能模块,为运动目标检测与跟踪技术的发展提供了强大的技术支持。

本文旨在探讨基于OPENCV的运动目标检测与跟踪技术的相关研究,为相关领域的研究和应用提供参考。

二、运动目标检测技术研究2.1 背景与意义运动目标检测是计算机视觉领域中的一个重要研究方向,其主要任务是在视频序列中检测出运动的目标。

该技术在安防监控、智能交通等领域具有广泛的应用价值。

基于OPENCV的运动目标检测技术,可以通过对视频序列中的图像进行处理和分析,实现运动目标的自动检测和识别。

2.2 算法原理基于OPENCV的运动目标检测技术主要采用背景减除法。

该方法首先通过学习视频序列中的背景信息,然后从当前帧中减去背景信息,得到前景运动目标。

其中,OPENCV提供的背景减除算法可以自动学习背景信息,并对动态背景进行适应性调整,从而实现对运动目标的准确检测。

2.3 实验与分析在实验部分,我们采用了一段实际场景的视频进行运动目标检测。

首先,我们使用OPENCV的背景减除算法对视频进行处理,得到前景运动目标。

然后,我们对检测结果进行评估和分析。

实验结果表明,基于OPENCV的背景减除法可以有效地检测出视频中的运动目标,且具有较高的准确性和实时性。

三、运动目标跟踪技术研究3.1 背景与意义运动目标跟踪是计算机视觉领域的另一个重要研究方向,其主要任务是在视频序列中对检测到的运动目标进行跟踪。

该技术在智能交通、智能监控等领域具有广泛的应用价值。

基于OPENCV的运动目标跟踪技术,可以通过对视频序列中的运动目标进行跟踪和分析,实现对目标的轨迹预测和行为分析。

基于OpenCV的运动目标检测与跟踪

基于OpenCV的运动目标检测与跟踪

基于OpenCV的运动目标检测与跟踪基于OpenCV的运动目标检测与跟踪摘要:近年来,随着计算机视觉技术的不断发展,运动目标检测和跟踪成为了研究的热点之一。

本文介绍了基于OpenCV的运动目标检测与跟踪的方法及其应用。

首先,我们简要介绍了计算机视觉和OpenCV的基本概念。

然后,详细介绍了运动目标检测的算法原理与实现过程,包括背景建模、运动检测和轮廓提取等。

接着,介绍了运动目标跟踪的算法原理与实现过程,包括卡尔曼滤波和相关滤波等。

最后,通过实验验证了提出的方法的有效性,并讨论了其应用前景与存在的问题。

关键词:计算机视觉;OpenCV;运动目标检测;运动目标跟踪;背景建模;轮廓提取;卡尔曼滤波;相关滤波1. 引言运动目标的检测与跟踪在许多领域中都具有重要的应用,如视频监控、自动驾驶、智能交通等。

随着计算机视觉技术的快速发展,基于图像和视频的运动目标检测与跟踪成为了研究的热点之一。

OpenCV是一个开源的计算机视觉库,提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法,广泛应用于学术科研和工业应用中。

2. 计算机视觉与OpenCV基础2.1 计算机视觉概述计算机视觉是研究计算机系统如何从图像或视频中获取、分析和理解信息的一门学科。

它涉及图像处理、模式识别、计算机图形学和机器学习等领域。

2.2 OpenCV简介OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉库。

它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法,包括图像滤波、图像分割、特征提取和目标跟踪等。

3. 运动目标检测3.1 背景建模运动目标检测的第一步是建立一个背景模型,用于描述场景中没有目标存在时的情况。

常用的背景建模方法有基于高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)和基于帧差法(Frame Difference)等。

3.2 运动检测运动检测是指在背景模型的基础上,通过对当前帧图像与背景模型的比较,找到可能的运动目标区域。

《2024年基于OpenCV的运动目标检测与跟踪》范文

《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。

基于OpenCV的人体运动检测与跟踪系统的设计与实现

基于OpenCV的人体运动检测与跟踪系统的设计与实现

研究现状
研究现状
目前,国内外对于人体运动检测与跟踪系统的研究主要集中在以下方面: 1) 运动目标的检测与跟踪。这类研究通常采用背景减除、帧间差分、光流法等方法 来检测运动目标,并利用跟踪算法实现目标的跟踪。但是,由于实际场景的复杂 性,这些方法往往存在误检和漏检的问题。 2)基于特征的方法。这类方法通常 利用人体的一些特征(如边缘、轮廓、纹理等)
实验结果与分析
在室外场景中,由于光照条件复杂多变,且存在其他干扰因素(如天气、风 等),本次演示系统的检测准确率稍有下降,但仍然能够保持在80%以上。 3) 在夜间场景中,由于光线较暗,对于一些较小的目标可能会出现漏检情况。但是, 通过调整图像预处理参数和目标检测算法的参数,可以进一步提高检测准确率。
结论与展望
结论与展望
本次演示提出了一种基于OpenCV的人体运动检测与跟踪系统,并通过实验验 证了该系统的有效性和实时性。虽然本次演示系统在某些场景下仍存在一定的局 限性,但是已经可以满足大部分情况下的需求。
参考内容
内容摘要
随着计算机视觉技术的不断发展,运动目标检测与跟踪已成为计算机视觉领 域的一个重要研究方向。OpenCV(Open Source Computer Vision Library) 作为一种开源的计算机视觉库,为运动目标检测与跟踪提供了强大的支持。本次 演示将介绍基于OpenCV的运动目标检测与跟踪技术研究。
研究现状
研究现状
目前,道路车辆检测与跟踪技术的研究已经非常活跃。在传统方法方面,研 究者们主要从图像处理的角度出发,通过边缘检测、形态学处理、运动估计等手 段来实现车辆的检测与跟踪。例如,利用背景减除方法检测车辆,通过形态学处 理来去除噪声并连接断裂的边缘,从而识别出车辆。

《2024年基于OpenCV的运动目标检测与跟踪》范文

《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。

基于opencV的动态背景下运动目标检测及跟踪(修改版)

基于opencV的动态背景下运动目标检测及跟踪(修改版)

基于openCV的动态背景下的运动目标检测摘要:介绍在动态背景下对视频图像序列进行运动目标的检测,主要包括三个步骤,分别是运动估计,运动补偿和目标检测。

在运动估计中采用的主要是基于特征点匹配算法。

这种算法与传统的块匹配算法最大的好处在于它的数据量少,计算简单迅速而且图像的匹配可靠性更高。

最后用计算机视觉类库openCV进行实现。

关键词:运动目标检测;openCV;特征点匹配Moving Object Detection in theDynamic Background Based on openCVAbstract:Introducing a moving object detection algorithm of the dynamic background in the video image sequence,which includes three steps. They are motion estimation, motion compensation and object detection. At the motion estimation, we take an algorithm based onthe feature points matching. The advantages of this algorithm is that it needs fewer data and indicates faster calculating speed compared to the block matching algorithm. What’s more, the matching of the video image sequence is more reliable. Then used openCV realized the algorithm.Keywords: moving object detection; openCV; feature points matching引言在生活中摄像头可以说随处可见,我们经常需要对视频中的运动目标进行相关操作,这就设涉及到了对运动目标的检测及跟踪。

基于OpenCV运动目标检测与跟踪方法研究

基于OpenCV运动目标检测与跟踪方法研究

摘要视频中运动目标检测和跟踪是计算机视觉和模式识别领域的研究热点,在智能视频监控系统、人工智能、视觉导航等方面有着广泛的应用。

本文以实际应用为背景,专注于目标检测与跟踪方法的研究。

针对在固定背景(摄像头固定)下检测出运动的目标并实时进行标记跟踪。

本文在对传统的跟踪算法深入研究的基础上,发现传统的方法存在着一些问题,不能满足在不同环境下对于检测跟踪的速度和精度上的要求。

尤其是在复杂环境和多目标环境下,跟踪效果较差。

因此,本文做了以下的工作:(1)在运动目标的检测部分,传统的检测算法主要有帧间差分法、背景减除法和光流法。

在充分分析对比了各种算法的优缺点后,发现传统的检测算法在不同的环境下都不能实现很好的检测效果。

因此,本文在基于传统的运动目标检测算法的基础上,实现了将背景减除法和背景建模相结合的目标检测算法进行运动目标的检测。

在不同的环境下,实现了对运动目标比较理想的检测效果。

(2)在运动目标的跟踪部分,如今使用最多的目标跟踪算法有MeanShift算法、粒子滤波算法以及Kalman算法。

由于背景干扰、混乱、遮挡以及目标快速移动,传统的跟踪算法存在着跟踪漂移现象。

因此,本文在深入研究粒子滤波跟踪算法的基础上,通过加入目标的空间位置分布信息,进行了改进,提出了基于空间位置--颜色直方图的粒子滤波跟踪算法。

最后,通过大量的实验对比分析了不同算法的处理效果,验证了改进后算法的有效性和鲁棒性。

对于现代智能化视频监控系统的发展及应用有着重要的意义和实用价值。

关键词:目标检测;目标跟踪;背景建模;粒子滤波;Kalman算法;MeanShiftAbstractMoving target detection and tracking is a new field of study. It combines control anddigital image processing, pattern recognition, computer vision, artificial intelligence, imagemorphology and automation control, and many other fields of advanced technology. It iswidely used in the visual warning, intelligent video surveillance, robot navigation andindustrial testing video analysis and video processing. Based on the practical application asthe background, focuses on the study of moving object detection and tracking method.Under the fixed background (camera fixed) ,detect moving targets and marked it in realtime tracking, after in-depth research based on traditional detection and tracking algorithm.The experiment shows that the traditional method has some flaws. it is difficult to meet the requirements of different environments for detection and tracking on speed and accuracy. Especially in complex environments and multiple target environments. It is proved poor tracking results. In view of this, this paper do the followings:(1) In the part of the moving target detection, traditional detection algorithm isinter-frame difference method, background subtraction method and optical flow method.With the full analysis of comparative advantages and disadvantages to the variousalgorithms, it shows that traditional detection algorithm cannot achieve very satisfactoryresults under different environment. Therefore, based on the moving object detectionalgorithm with the traditional method, using the background subtraction and backgroundmodeling target detection algorithm for moving object detection. In different circumstances,realize the ideal of moving target detection.(2) In the part of the moving object tracking, nowadays, the most popular movingtarget tracking algorithm is Mean Shift algorithm, Kalman algorithm and particle filteringalgorithm. Due to the background noise, clutter, occlusion and the fast-moving, classictracking methods are not enough, sometimes result in error trace. In view of this, based onthe particle filter tracking algorithm, improving proposed location--color histogram basedparticle filter tracking algorithm and improved algorithms at the same time.Finally, many experimental analysis of the effect of different algorithms, which verifythe improved effectiveness and robustness of the algorithm. It is of great significance andpractical value on modern intelligent video monitoring system development and application.Keywords: target detection;target tracking;background modeling;particle filter algorithm;Kalman algorithm;MeanShift algorithmIII目录第 1章绪论 (1)1.1课题研究背景和意义 (1)1.2国内外研究现状与存在的问题 (2)1.2.1国内外研究现状 (2)1.2.2目标检测存在的问题 (3)1.2.3目标跟踪存在的问题 (4)1.3本文研究内容和章节安排 (5)1.3.1文章主要研究内容 (5)1.3.2文章章节安排 (5)第 2章运动目标检测跟踪理论基础 (7)2.1目标检测跟踪总体流程 (7)2.2图像的预处理技术 (7)2.2.1图像中噪声的去除 (7)2.2.2图像的形态学处理 (9)2.3目标特征的提取 (10)2.4目标检测跟踪方法的分类 (12)2.4.1目标检测方法 (12)2.4.2目标跟踪方法 (12)2.5 OpenCV简介 (13)2.6 OpenCV的配置 (13)2.7本章小结 (14)第 3章基于背景建模的运动目标检测方法研究 (15)3.1引言 (15)3.2传统的运动目标检测方法 (15)3.2.1背景减除法 (15)3.2.2帧间差分法 (16)3.3基于背景建模改进的目标检测算法 (17)3.3.1建立背景模型 (17)3.3.2更新背景模型 (18)3.3.3动态阈值化分割 (19)3.3.4后处理 (21)3.3.5改进算法的总体流程图 (22)3.4实验结果与分析 (22)3.5本章小结 (25)第 4章基于外观模型的粒子滤波目标跟踪方法研究 (27)4.1引言 (27)4.2粒子滤波原理 (27)4.2.1动态空间模型 (27)4.2.2贝叶斯滤波 (28)4.2.3蒙特卡罗方法 (30)4.2.4序贯重要性采样 (31)4.2.5粒子退化现象 (32)4.2.6粒子重采样 (32)4.3基于外观模型改进的粒子滤波目标跟踪算法 (33)4.3.1采样空间位置--颜色直方图 (33)4.3.2空间位置--颜色直方图相似性测度 (34)4.3.3似然模型和粒子权值 (35)4.3.4粒子权值快速计算 (35)4.3.5目标运动模型 (37)4.3.6算法的总体实现步骤 (37)4.4实验结果与分析 (38)4.5本章小结 (41)结论 (42)参考文献 (44)致谢 (47)攻读硕士期间发表(含录用)的学术论文 (48)第 1章绪论1.1课题研究背景和意义近年来,随着我国的国民经济迅速发展起来,对于突发事件的预防和应对越来越受到了人们的重视,在此基础上发展起来的视频监控技术也成为人们关注的焦点。

基于Opencv的运动目标的检测和跟踪

基于Opencv的运动目标的检测和跟踪

基于Opencv的运动目标的检测和跟踪白瑞;姜明新【摘要】检测运动物体需要无运动物体的背景图像,所以,首先应用多帧像素平均值法提取了运动视频序列的背景图.从背景图像中分离目标像素,获取目标的质心坐标,并应用质心跟踪法以灰色图像序列为基础,对运动的目标进行实时检测和跟踪。

质心跟踪法的目标位置通过质点的中心来确定,该算法计算简单,计算量小,其稳定性与精度主要取决于序列图像的分割及其阀值的确定情况。

文中给出了用Opencv实现算法的具体过程和关键代码。

并且设计了跟踪运动车辆的控制界面,方便了实时监控。

实验结果表明,该方法可以实现视频序列中运动目标的识别,具有实时性、并能给出较好的识别效果。

%Detecting of moving object need stationary object as background image,so we should pick up the background picture of movement's video sequence with multi-frame pixel of average algorithm. Separating target pixels from background picture,we will get the target coordinates , and apply centroid tracking algorithm to detect and track the moving target based on gray image sequence.The target's position can be determined by the center of particle.This algorithm uses small amount of calculation and easy to work.Its stability and precision mainly depends on image segmentationand the value of threshold.The detailed process and the key code of Opencv algorithm had given in the article,also the system designs a control interface, so that the manager can monitor the movement of vehicles at anytime. Experimental results show that using this way can achieve identification of the moving target with real-time.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2012(020)012【总页数】3页(P126-128)【关键词】平均值法;质心跟踪;运动目标;Opencv【作者】白瑞;姜明新【作者单位】大连民族学院信息与通信工程学院,辽宁大连116600;大连民族学院信息与通信工程学院,辽宁大连116600【正文语种】中文【中图分类】TP273在图像序列中进行目标的跟踪一直是计算机视觉、图像处理和模式识别领域非常活跃的课题。

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基于openCV的动态背景下的运动目标检测
摘要:介绍在动态背景下对视频图像序列进行运动目标的检测,主要包括三个步骤,分别是运动估计,运动补偿和目标检测。

在运动估计中采用的主要是基于特征点匹配算法。

这种算法与传统的块匹配算法最大的好处在于它的数据量少,计算简单迅速而且图像的匹配可靠性更高。

最后用计算机视觉类库openCV进行实现。

关键词:运动目标检测;openCV;特征点匹配
Moving Object Detection in the
Dynamic Background Based on openCV
Abstract:Introducing a moving object detection algorithm of the dynamic background in the video image sequence,which includes three steps. They are motion estimation, motion compensation and object detection. At the motion estimation, we take an algorithm based on
the feature points matching. The advantages of this algorithm is that it needs fewer data and indicates faster calculating speed compared to the block matching algorithm. What’s more, the matching of the video image sequence is more reliable. Then used openCV realized the algorithm.
Keywords: moving object detection; openCV; feature points matching
引言
在生活中摄像头可以说随处可见,我们经常需要对视频中的运动目标进行相关操作,这就设涉及到了对运动目标的检测及跟踪。

作为视觉领域的一部分,它不仅对我们的生活,在军事,医学等各种领域里都有着广泛的影响。

所谓运动目标的检测就是在一段序列图像中检测出变化区域,并将运动目标从背景图像中提取出来[2],它是基础,能否正确的检测与分割出运动目标对后续的工作有着巨大的影响。

常见的运动目标检测方法有:背景差分法,帧差法,累积差分法,光流法。

本文主要介绍的是一种在动态背景下对运动目标进行检测的算法。

检测算法介绍
检测算法有很多种,不同的算法有他们各自的利与弊。

背景差分法:是事先将背景图像存储下来,再与观测图像进行差分运算,实现对运动区域的检测。

这种方法能得到较为完整的运动目标信息,但背景图像必须随着外部条件比如光照等的变化而不断更新,所以背景模型的获取和更新比较麻烦。

帧差法:直接比较相邻两帧图像对应像点的灰度值的不同,然后通过阈值来提取序列图像中的运动区域[2]。

这种方法更新速度快,算法简单易实现,适应性强,不需要获取背景图像。

但是背景与运动目标间需要有一定程度的灰度差,否则可能在目标内部产生空洞,不能完整的提取出运动目标。

为了改进相邻两帧间的差分效果,人们提出了累积差分法。

累积差分法是利用三帧图像计算两个差分图像,再令其对应像素相乘的算法。

它通过分析整个图像序列的变化来检测小位移或缓慢运动的物体。

光流法是在时间上连续的两幅图想中,用向量来表示移动前后的对应点,在适当平滑性约束的条件下,根据图像序列的时空梯度估计运动场,通过分析运动场的变化对运动目标和场景进行检测和分割。

上面的几种算法都是基于静态背景下的方法,下面主要介绍动态背景下运动目标的检测。

因为生活中我们在很多情况下背景图像都不是静态的,有时摄像机都是安装在一个运动
的平台上,或者它本身也会在一定范围内进行扫描运动这样一来就会出现图像背景的全局运动,这时就需要做对帧间图像的配准,再经过全局背景的运动补偿就可以通过差分检测检测出目标。

这种通过全局运动估计进行运动目标检测的主要步骤如图1-1所示:
运动估计:运动矢量估计的算法有许多种,这里采用的是特征点匹配算法,也是目前使用较多的一种算法。

它的方法是在图像中找到基准图像的每一特征点的唯一匹配点,通过两帧间点位置的变化求出其位移矢量,再将所有运动信息带入运动模型求出背景的全局运动参数。

以基准图像的特征点为中心在打匹配图像中使用三步搜索算法进行快速搜索,三步搜索算法的具体三步为[4]:
(1)以当前特征点为中心,以4(可以更改)为步幅,将各单位正方形上的顶点(共9个点)与当前特征点进行匹配,求出最佳匹配的特征点中心位置。

(2)以第一步求出的最佳特征点为中心,以2为步幅,将各单位正方形上的顶点(共9个点)与当前特征点进行匹配,求出最佳匹配的特征点中心位置。

(3)以第二步求出的最佳特征点为中心,以1为步幅,将各单位正方形上的顶点(共9个点)与当前特征点进行匹配,求出最佳匹配的特征点中心位置。

它与当前特征点中心的位置偏移量即为估计的位移量。

在openCV中CvBlob结构是描述的团块位置,大小标识符,我们可以对它进行简单的改写来表示我们需要的特征点。

运动补偿:这一步的主要目的是尽量将由于摄像机的扫描而引起的背景“移动”消除。

这里不需要估计所有像素点的运动矢量,在上面特征点匹配的基础上,采用仿射变换模型参数。

设t时刻特征点的位置为(X,Y),t+1时刻的坐标为(X’,Y’),若以二维仿射变换描述其运动,则关系可表示为:
X’d0 d1 X d2
Y’d3 d4 Y d5
由上式可知三个不共线的特征点就可以求得唯一解,显然这是不合理的,所以我们采用最小二乘法,用所有已知特征点来求解参数。

这样可以减小误差。

反向运动补偿后当前的帧图像和参考的帧图像重合这样就可以消除因摄像机扫描晃动而引起的背景移动。

目标检测:将背景图像的稳定序列进行帧差即可获得运动目标区域,完成目标检测。

结合openCV
openCV简介:OpenCV是一个基于(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。

它轻量级而且高效——由一系列C 函数和少量C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法[1]。

openCV常用函数:
分配图像:IplImage* cvCreateImage(CvSize size, int depth, int channels);
depth为像素深度,channels为每个像素值的通道数
释放图像:void cvRealeaseImage(IplImage**);
读取图像:img=cvLoadImage(filename);//filename为文件的目录名openCV基础结构:
CvPoint:定义整型坐标上的点
Typedef struct CvPoint{
Int x; //x坐标
Int y; //y坐标
}
上文中的矩形表达式主要用的就是CvPoint这个函数。

用CvPoint来定义点(X,Y)
CvSize:定义矩形框大小
Typedef struct CvSize{
Int width;
Int height;
}
还有其他基础结构如:CvRect,CvScalar,CvMat,CvArr,IplImage等就不一一介绍了。

首先cvCvtColor函数转换图片至灰度图:灰度化就是将一张三通道RGB颜色的图像变成单通道灰度图,为接下来的图像处理做准备。

在RGB模型中,如果R=G=B时,则彩色表示一种灰度颜色,其中R=G=B的值叫灰度值。

下图为灰度图:
cvThreshold函数转换为自适应二值图:二值化是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果,二值化的处理强化了锐利的边缘,进一步去除图像中无用的信息,但在使用过程中要注意阈值的选取。

可以说二值化是数字图像处理中非常重要的最基础的一步,可以发现我们在做很多项目过程中,第一步往往就是进行二值化处理。

接下来就是进行一系列形态学腐蚀膨胀处理,在阈值分割后,图像中可能还存在一些空洞噪声影响,形态学处理进行进一步去噪等。

膨胀腐蚀主要是通过cvDilate和cvErode这两个函数来实现效果,在用openCV结合上面的算法最后处理出的结果如下图:
结论
由此可以看出在openCV环境下用特征点匹配的算法可以对动态背景下的运动目标进行检测。

参考文献:
[1]百度百科
[2]《数字图像处理系统工程导论》郭宝龙孙伟主编西安电子科技大学出版社
[3]《数字图像处理(应用篇)》谷口庆治编科学出版社共立出版
[4]《数字图像处理与图像通信(修订版)》朱秀昌刘峰胡栋编北京邮电大学出版社
[5]《OpenCV教程(基础篇)》刘瑞祯于仕琪编著北京航空航天大学出版社。

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