基于Opencv的视频实时监测与报警系统设计代码
基于OpenCV的智能视频监控告警系统的研究
![基于OpenCV的智能视频监控告警系统的研究](https://img.taocdn.com/s3/m/0ce1e3d8a0c7aa00b52acfc789eb172ded6399e7.png)
基于OpenCV的智能视频监控告警系统的研究苏获;刘晓东【摘要】针对智能视频监控告警功能进行研究,通过OpenCV、C++及相关算法来更有效地进行图像识别,达到智能捕获可疑异常情况及告警功能。
该系统包括图像采集模块,图像预处理模块,运动检测模块,人脸检测,人脸识别模块,短信模块等。
通过对以上模块的研究与实验,达到了设计要求。
%The paper studied the function of intelligent-monitoring and alarm system. Using OpenCV,C++ and correlated algorithm to recognize images efficiently, the function of finding suspicious situation and alarm has been achieved.The system have function modules as follows.Images acquisitionmodule,images preprocessing module,motion detection module,faces detection module,faces recognition module,SMS module,etc.Through studies and experiments to these modules,design requirements have been reached.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2016(024)003【总页数】4页(P26-28,36)【关键词】智能视频监控;短信告警;OpenCV;人脸识别;C++【作者】苏获;刘晓东【作者单位】武汉邮电科学研究院湖北武汉 430027; 武汉虹旭信息技术有限责任公司湖北武汉 430027;武汉邮电科学研究院湖北武汉 430027; 武汉虹旭信息技术有限责任公司湖北武汉 430027【正文语种】中文【中图分类】TN919.8随着社会的高速发展,物质水平的提高及我国大规模人口流动的现状,安全防范意识逐渐被提上日程。
基于Opencv的视频实时监测与报警系统设计
![基于Opencv的视频实时监测与报警系统设计](https://img.taocdn.com/s3/m/30bfcbe4172ded630b1cb68d.png)
程序设计
开始
初始化 运动 目标? 打开摄像头 否 是 图像帧差 报警
目标监测
帧差图像
二值化
否
滤波
目标大于 阈值?
运动目 标检测
是
分割标记
实验结果
视频监测与报警系统的优点在于可以 实时、准确、稳定的完成室内的监测,出 现虚报、漏报、错报的概率很小等。
其不足之处在于本系统中的报警略有 延迟。
视频图像序列运动目标分析系统的难 点:实时性、鲁棒性、通用性和可移植 性的要求较高。 视频实时监测与报警系统对待监控视 频序列的内容进行自动分析和判断,对 监控过程中出现的异常行为及时做出反 应。常用于交通监控、安防监控等。
主要方法
本设计的主要包括以下几部分:图像 预处理、运动目标监测、报警。
实验结果
主要参考文献: [1] 吴晓阳. 基于OpenCV的运动目标检测与 跟踪[C]. 杭州:浙江大学, 2008. [2] 翟旭. 智能视频监控中目标检测跟踪技术 的研究[C]. 北京:北京邮电大学,2013.
视 频 序 列
图 像 预 处 理
运 动 目 标 监 测
报 警
预处理的目的是为了消除图像噪声, 本文采用中值滤波与膨胀消除图像噪声。 中值滤波主要除去图像中的噪声点。 像素值为其邻域内所有像素由小到大 排列后的中间值。
对图像进行高斯金塔分解得到不同层 次的子图像,分别对子图像进行膨胀,最 后对膨胀后的子图像重构,以达到消除目 标不连续空间的目的。
基于opencv的视频实时监测与报警
组员:
目录
1 2 3
背景意义 主要方法
程序设计 结果分析
4
背景意义
近年来,计算机视觉的研究重点已经 从对静态图像的研究过渡到对动态图像 序列的研究上面。 视频图像序列已成为现今计算机视觉 的研究热点,其极大的促进了计算机视 觉在各领域中的应用。
基于OpenCV的视频监控系统
![基于OpenCV的视频监控系统](https://img.taocdn.com/s3/m/e36bddb8fd0a79563c1e72ae.png)
安徽工业大学毕业设计(论文)说明书┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊装┊┊┊┊┊订┊┊┊┊┊线┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊目录1.绪论 (1)2.OpenCV的编程环境 (3)2.1 OpenCV简介 (3)2.2 OpenCV环境介绍 (5)2.2.1 OpenCV的基本结构 (5)2.2.2 OpenCV的特征 (6)2.3安装OpenCV (7)2.3.1安装OpenCV1.0 (7)2.3.2配置Windows环境变量 (9)2.3.3配置VC++6.0环境与全局设置 (11)2.3.4项目设置 (11)3.OpenCV的体系结构 (13)3.1 OpenCV中的常用数据结构体系 (13)3.2 OpenCV中常用类体系 (14)3.3 OpenCV处理图像常用的函数 (14)4.视频处理 (17)4.1对视频进行读写处理 (17)4.1.1获取摄像头并显示视频图像 (17)4.1.2对获取的视频进行保存 (19)4.1.3读取A VI视频 (20)4.2小结 (20)5.运动目标监控系统的研究与实现 (21)5.1运动目标监控系统 (21)5.2基于背景建模的图像处理 (23)5.2.1背景生成算法 (23)5.2.2对捕获的图像帧的处理 (26)5.3运动物体监控的实现 (30)结束语 (34)致谢 (35)参考文献 (36)附录(源代码) (37)┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊装┊┊┊┊┊订┊┊┊┊┊线┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊1.绪论20多年来,视频监控系统经历了从第一代百分之百的模拟系统(VCR),到第二代部分数字化的系统(DVR/NVR),再到第三代完全数字化的系统(网络摄像机和视频服务器)三个阶段的发展演变。
在这一过程中,视频监控系统与设备虽然在功能和性能上得到了极大的提高,但是仍然受到了一些固有因素的限制,其中既包含人类作为监控者自身在生理上的弱点,也包含视频监控系统配置和以及视频监控设备在功能和性能上的局限性。
基于OpenCV的智能视频监控设计
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(a)
(b)
(c)
图2 算法图像实验结果示意图
48
2010.7
第12卷 第7期 2010年7月
Electronic Component & Device Applications
Vol.12 No.7 July. 2010
角转1圈, 精通道轴角转i圈, 相当于把角度放大i
倍来测量, 从而提高测量精度。 其总的轴角编码
通过计算机开源视觉库 (openCV) 中的运动 模板检测能对视频图像中运动目标有效地进行检 测与跟踪, 本文首先介绍了openCV算法, 然后在 该算法的基础上, 给出了实现智能视频监控中对 运动目标进行跟踪, 并根据运动目标的质心位置 作出相应智能判断的具体方法。
1 OpenCV简介
OpenCV 是 “Open Source Computer Vision Library” 的简写, 是Intel开源计算机视觉库。 它由 一 系 列C函 数 和 少 量 的C++类 构 成 , 是 可 实 现 图
第12卷 第7期 2010年7月
设计参考
Vol.12 No.7 July. 2010
doi:10.3969/j.issn.1563-4795.2010.07.015
基于OpenCV的智能视频监控设计
岑银 (西南交通大学电气工程学院, 四川 成都 610031)
摘 要: 采用智能视频分析技术的智能监控系统能够最大限度地减少人为干预, 提高监控效 率, 减轻人的工作负担, 并可对动态场景视频中的目标物体进行检测、 分离、 跟踪与有效识 别。 文中介绍了opencv中的运动模板检测方法, 并给出了使用该检测方法来对运动目标进行 检测、 跟踪与智能判断的实验结果。 关键词: opencv; 视频监控; 目标检测; 智能识别
实时监控报警系统 源代码
![实时监控报警系统 源代码](https://img.taocdn.com/s3/m/3ed6cb73f46527d3240ce044.png)
sprintf(e,"%s",q->data);
delete q;
return OK;
} // ListDelete_L
void visit_L( LinkList L ) /* 显示数据 */
{
LNode *p=L->next;
while(p)
typedef int Status;
/* 定义单链表 */
typedef struct LNode
{
char * data;
struct LNode *next;
} LNode, *LinkList;
int InitList_L(LinkList &L)
{
L=new LNode;
cout<<"【插入报警信息】:";
cin>>i>>x;
if(ListInsert_L(L,i,x)) visit_L(L);
else cout<<"【插入错误】"<<endl;
break;
case 4:
exit(0);
break;
default:
cout<<"【输入错误】"<<endl;
}
}
}
cout<<"****************************************************************************"<<endl;
基于OpenCV的智能监控预警系统的研究与设计
![基于OpenCV的智能监控预警系统的研究与设计](https://img.taocdn.com/s3/m/de651d049b6648d7c0c74610.png)
基于OpenCV的智能监控预警系统的研究与设计随着人们对安全要求的提高,智能视频监控系统作为安全预警的主要手段也越来越广泛的应用在日常生活中。
但是购买监控设备往往要花费很多,安装也不方便。
本文旨在开发一个仅使用家庭电脑和USB摄像头,就能在短时间内对特定区域进行监控的简单智能预警系统。
本系统的软件开发环境为Visual Studio 2015和OpenCV 3.4.2,核心代码由C++编写,软件界面由C#编写。
应用场景为在目标可见的情况下进行防盗预警,如小区楼下电动车的防盗预警。
设计思路如下:当有运动目标出现时,能及时检测到运动目标,并对运动目标进行判断,如果是行人则进行跟踪,跟踪过程中对异常行为进行预警。
本文主要工作如下:(1)对传统的运动目标检测方法进行了理论研究和实验探索,针对传统运动目标检测方法在多目标距离较近时不能给出目标准确位置的缺点,本文引入了基于深度学习的SSD网络目标检测方法。
经过实验探索了SSD 方法的优点和不足,最后本文提出了基于帧差法和SSD网络的改进的运动目标检测方法。
新方法能有效避免帧差法和SSD网络单独使用时存在的缺点,并且对边缘处的目标识别做了优化设计,有效的提高了目标检测的准确度和效率。
(2)对OpenCV扩展模块中的七种跟踪方法进行了理论介绍,并通过实验比较了各个算法的准确度和速率,由于目标跟踪时会碰到光照变化、尺度变化、遮挡等情况导致跟踪失败,本文在跟踪过程中加入SSD网络,不仅实现了全自动跟踪,而且在目标跟踪失败时会重新检测目标位置,从而重启跟踪方法。
最后实验发现MOSSE跟踪器是最适合本系统的跟踪方法,因该方法消耗的总时间最少。
(3)综合前面的目标检测部分和跟踪部分,完成了本系统总体程序的设计和软件界面的设计,最后对多实例情况进行测试并统计多种情况测试结果,实测结果表明本系统可以准确的检测和跟踪运动目标,并对异常行为进行预警,达到了最初设计的目的。
基于C的实时视频监控系统设计与实现
![基于C的实时视频监控系统设计与实现](https://img.taocdn.com/s3/m/9acc5790a48da0116c175f0e7cd184254a351b7f.png)
基于C的实时视频监控系统设计与实现随着科技的不断发展,视频监控系统在各个领域得到了广泛的应用,如公共安全、交通监控、工业生产等。
而实时视频监控系统则是其中一种应用较为广泛的形式,它可以实时地获取、传输、处理和显示监控区域的视频信息,为用户提供及时有效的监控服务。
本文将介绍基于C语言的实时视频监控系统设计与实现过程。
1. 系统需求分析在设计实时视频监控系统之前,首先需要明确系统的需求。
一般来说,实时视频监控系统需要具备以下功能:实时采集监控区域的视频数据实时传输视频数据至监控中心实时处理视频数据,如图像识别、运动检测等实时显示监控画面支持远程监控和管理2. 系统设计2.1 硬件设计实时视频监控系统的硬件设计包括摄像头、传感器、处理器等组件。
摄像头用于采集监控区域的视频数据,传感器用于获取环境信息,处理器则负责数据处理和传输。
2.2 软件设计基于C语言的实时视频监控系统软件设计主要包括以下几个模块:视频采集模块:负责从摄像头获取视频数据视频传输模块:负责将视频数据传输至监控中心视频处理模块:对视频数据进行处理,如图像识别、运动检测等视频显示模块:实时显示监控画面远程管理模块:支持远程监控和管理3. 系统实现3.1 视频采集模块实现视频采集模块可以使用开源库如OpenCV来实现。
通过OpenCV提供的接口,可以方便地从摄像头获取视频数据,并进行相关设置和参数调整。
示例代码star:编程语言:c#include <opencv2/opencv.hpp>int main() {cv::VideoCapture cap(0);if (!cap.isOpened()) {std::cerr << "Error: Cannot open camera" << std::endl;return -1;}cv::Mat frame;while (true) {cap >> frame;if (frame.empty()) {break;}// Process the frame herecv::imshow("Video", frame);if (cv::waitKey(30) >= 0) {break;}}cap.release();cv::destroyAllWindows();return 0;}示例代码end3.2 视频传输模块实现视频传输模块可以使用网络编程库如Socket来实现。
基于C的图像处理算法在实时视频监控系统中的应用研究
![基于C的图像处理算法在实时视频监控系统中的应用研究](https://img.taocdn.com/s3/m/bfc521cabdeb19e8b8f67c1cfad6195f312be80e.png)
基于C的图像处理算法在实时视频监控系统中的应用研究一、引言随着科技的不断发展,视频监控系统在各个领域得到了广泛的应用,如智能交通、安防监控、工业生产等。
而实时视频监控系统中的图像处理算法对于系统性能和效果起着至关重要的作用。
本文将重点研究基于C语言的图像处理算法在实时视频监控系统中的应用。
二、C语言在图像处理中的优势C语言作为一种高级编程语言,具有跨平台、高效性和灵活性等优势,适合于图像处理算法的实现。
在实时视频监控系统中,对算法的执行效率和资源占用有较高要求,而C语言可以更好地满足这些需求。
三、实时视频监控系统架构实时视频监控系统通常包括视频采集、图像处理、目标检测与跟踪、报警处理等模块。
其中,图像处理模块是整个系统中至关重要的一环,其性能直接影响到系统的实时性和准确性。
四、基于C的图像处理算法1. 图像预处理图像预处理是图像处理的第一步,包括灰度化、去噪、边缘检测等操作。
在实时视频监控系统中,基于C语言的图像预处理算法需要具有高效性和稳定性,以确保对输入图像进行快速有效的处理。
2. 目标检测与跟踪目标检测与跟踪是实时视频监控系统中的核心功能之一。
基于C语言的目标检测与跟踪算法需要结合深度学习和传统图像处理技术,以实现对目标的准确识别和跟踪。
3. 运动检测运动检测是实时视频监控系统中常用的技术之一,可以通过比较相邻帧之间的差异来检测目标是否发生移动。
基于C语言的运动检测算法需要具有高效性和鲁棒性,以适应不同场景下的运动检测需求。
五、实验设计与结果分析本文设计了基于C语言的图像处理算法,并在实时视频监控系统中进行了应用实验。
通过对比不同算法在系统性能和准确性上的表现,分析了基于C的图像处理算法在实时视频监控系统中的优势和局限性。
六、结论与展望通过本文研究可以看出,基于C语言的图像处理算法在实时视频监控系统中具有较好的适用性和效果。
未来可以进一步优化算法,提高系统性能和准确性,推动实时视频监控技术的发展。
基于OpenCV和无线通信的智能视频监控报警系统设计的开题报告
![基于OpenCV和无线通信的智能视频监控报警系统设计的开题报告](https://img.taocdn.com/s3/m/488a9207590216fc700abb68a98271fe910eaf18.png)
基于OpenCV和无线通信的智能视频监控报警系统设计的开题报告一、项目背景和意义随着社会的发展进步,人们对安全保障的需求越来越高,智能视频监控系统逐渐成为重要的安全保障手段。
然而,传统的视频监控系统存在着监控盲区、数据不同步、数据质量不高等问题。
因此,对于视频监控技术的综合应用以及功能的拓展成为了亟待解决的问题。
本项目将基于OpenCV和无线通信技术,设计一款智能视频监控报警系统,实现视频采集、预处理、特征提取、识别分析、远程控制等多项功能,以及对异常情况的实时响应,提高视频监控的智能化和自动化水平,从而更好地满足人们对于安全保障的需求。
二、项目内容和技术路线1. 系统架构设计本系统的架构设计主要包括硬件部分和软件部分。
硬件部分包括视频监控设备、无线通信设备,软件部分包括实时视频采集、图像处理、特征提取以及异常检测等功能模块。
2. 视频采集与图像处理采用OpenCV作为视频采集工具,从摄像头获取视频流并进行预处理,包括图像分辨率调整、去噪、亮度调整等。
为了提高拍摄效果,还可以采用多种滤波算法进行图像增强处理,从而得到更清晰准确的图像信息。
3. 特征提取与识别分析提取目标视频的特征信息,采用特征提取算法对视频帧进行处理,包括运动、颜色、纹理等特征分析,结合机器学习的分类模型识别目标并分析其异常行为。
4. 异常检测与报警当目标存在异常行为时,系统将自动向指定的监控中心发送报警信息,包括视频、图像以及检测结果。
同时,还可以采用无线通信技术,将报警信息实时发送给相关人员,以便及时处理异常事件。
三、预期成果及应用前景本项目旨在提高视频监控的智能化、自动化水平,为人们带来更安全、便捷的使用体验。
预计实现的主要成果有智能视频监控系统硬件部分的搭建,软件部分的开发以及算法优化等方面。
该系统可以广泛应用于银行、公共交通、学校等场所,达到有效预防和侦控犯罪的目的。
视频目标检测与跟踪实现代码
![视频目标检测与跟踪实现代码](https://img.taocdn.com/s3/m/b388ff0568eae009581b6bd97f1922791688be96.png)
视频目标检测与跟踪实现代码目标检测和跟踪是计算机视觉中的重要任务,可以用于识别视频中的目标对象并追踪其运动轨迹。
下面是一个实现视频目标检测和跟踪的示例代码。
1.导入所需的库```pythonimport cv2import numpy as np```2.加载目标检测模型和跟踪器```pythondef load_detection_model(:#加载目标检测模型model = cv2.dnn.readNetFromCaffe(prototxt_path, model_path) return modeldef load_tracking_model(:#加载跟踪器tracker = cv2.TrackerMOSSE_createreturn tracker#检测模型的配置文件和权重文件路径prototxt_path = 'detection_model.prototxt'model_path = 'detection_model.caffemodel'```3.定义目标检测函数```pythondef detect_objects(frame, detection_model):# 将帧图像转换为 blob 形式# 将 blob 输入到模型中进行目标检测detection_model.setInput(blob)detections = detection_model.forward#解析检测结果num_detections = detections.shape[2]for i in range(num_detections):confidence = detections[0, 0, i, 2]if confidence > 0.5:class_id = int(detections[0, 0, i, 1])x1 = int(detections[0, 0, i, 3] * frame.shape[1]) y1 = int(detections[0, 0, i, 4] * frame.shape[0])x2 = int(detections[0, 0, i, 5] * frame.shape[1])y2 = int(detections[0, 0, i, 6] * frame.shape[0])cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)label = f'Class: {class_id}, Confidence: {int(confidence * 100)}%'cv2.putText(frame, label, (x1, y1 - 10),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2, cv2.LINE_AA) ```4.定义目标跟踪函数```pythondef track_objects(frame, bbox, tracker):#初始化跟踪器tracker.init(frame, bbox)while True:#读取下一帧图像success, frame = cap.readif not success:break#更新跟踪器success, bbox = tracker.update(frame)if success:#跟踪成功,绘制边界框x, y, w, h = [int(x) for x in bbox]cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) else:#跟踪失败,输出失败消息cv2.putText(frame, "Tracking failure detected", (100,80), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, (0,0,255),2)#显示图像cv2.imshow("Tracking", frame)if cv2.waitKey(1) == ord('q'):break```5.主函数```pythonif __name__ == '__main__':#打开摄像头或视频文件cap = cv2.VideoCapture(0)#加载目标检测模型和跟踪器detection_model = load_detection_model tracker = load_tracking_modelwhile True:#读取下一帧图像success, frame = cap.readif not success:break#目标检测detect_objects(frame, detection_model) #显示图像cv2.imshow("Object Detection", frame) if cv2.waitKey(1) == ord('t'):#选择一个ROI来跟踪bbox = cv2.selectROI(frame, False)cv2.destroyAllWindows#开始目标跟踪track_objects(frame, bbox, tracker) break#释放资源cap.releasecv2.destroyAllWindows```这是一个简单的视频目标检测和跟踪实现的示例代码。
基于OpenCV的实验室监控系统的研究与实现
![基于OpenCV的实验室监控系统的研究与实现](https://img.taocdn.com/s3/m/51eef47fa417866fb84a8ecb.png)
Ⅲ 一 l_ _詈 圣
~
高校 的安全 , 尤其 是 实验 室 等 公共 场 所 的安 全 防
范 问题越来 越得 到关 注 , 一些 视 频监 控 系 统 也 日益起 着 重要 的作 用 。但 是 目前 监控 系统 的功能往 往 比较单
一
标跟 踪等几 个部 分 , 及到计 算机视 觉 、 涉 模式识 别和人 工智 能领域 的许 多核心 问题 。
Itr e 以及 专 用 网 联 接 。 n en t 1 2 系 统 功 能 设 计 .
用 计算机 视觉 和视频分 析 的方法对 摄像机拍 录 的图像 序 列进行 自动分析 n , ] 并判 断它们 的行 为 , 而做 到 在 从
完成 日常 管理外还 能对发 生 的异 常状况 做 出反应 。从 技术 角度 而言 , 视频 监 控 主要 是 基 于运 动 视觉 分 析 理 论 的应 用 , 括了运 动 目标 的检 测 、 包 目标 分 割 提取 、 目
蔫甜 D 薹 一
,
常常要求 监控人 员持续 地监视 屏幕 , 多数 监视场 但
1 系统 设 计
1 1 系 统 结 构 设 计 .
景 出 现 异 常 的 情 况 很 少 , 此 人 工 监 控 不 仅 造 成 巨 大 因
的人力 浪费 , 而且很 容 易使 得 监 控人 员 思 想松 懈从 而 导致漏报 , 这些 缺陷 亟待解 决 。 视频 监控就 是指 在 不需 要 人 为 干预 的情 况 下 , 利
究 方 向 : 据 挖掘 、 字 图像 处 理 、 件 工 程 . 数 数 软
焦距 、 变距 ) 可方便地 控制 云 台的转 动 , , 用户 可根据 需
钟 足 峰 :基 于 Op n V 的 实 验 室 监 控 系 统 的研 究 与 实 现 eC
基于OpenCV的交通监控系统设计与实现
![基于OpenCV的交通监控系统设计与实现](https://img.taocdn.com/s3/m/2dcd0609a9956bec0975f46527d3240c8447a12e.png)
基于OpenCV的交通监控系统设计与实现一、引言随着城市交通的日益拥堵和交通事故的频发,交通监控系统在城市管理中扮演着越来越重要的角色。
基于计算机视觉技术的OpenCV (Open Source Computer Vision Library)为我们提供了强大的工具,可以用来设计和实现高效的交通监控系统。
本文将介绍基于OpenCV的交通监控系统的设计与实现过程。
二、系统架构设计1. 硬件设备交通监控系统通常包括摄像头、计算机等硬件设备。
摄像头用于捕获交通场景的图像或视频,计算机用于处理图像数据并进行分析。
2. 软件模块交通监控系统的软件模块主要包括图像采集模块、车辆检测模块、车辆跟踪模块、事件检测模块等。
这些模块通过OpenCV提供的函数和算法实现。
三、系统实现步骤1. 图像采集利用OpenCV库中的VideoCapture类,可以轻松地从摄像头或视频文件中读取图像数据。
通过设置适当的参数,可以实现对不同分辨率和帧率的支持。
2. 车辆检测车辆检测是交通监控系统中一个重要的环节。
可以利用OpenCV 中的目标检测算法,如Haar级联分类器或深度学习模型,对图像中的车辆进行识别和定位。
3. 车辆跟踪在车辆检测的基础上,利用OpenCV提供的目标跟踪算法,如卡尔曼滤波器或多目标跟踪算法,可以实现对车辆的跟踪和轨迹预测。
4. 事件检测通过对车辆运动轨迹和行为进行分析,可以实现对交通事件(如超速、逆行、碰撞等)的检测。
借助OpenCV提供的图像处理和分析工具,可以有效地实现事件检测功能。
四、系统性能评估1. 准确性评估通过对系统输出结果与真实情况进行比对,可以评估系统在车辆检测、跟踪和事件检测方面的准确性。
2. 实时性评估对系统处理图像数据的速度进行测试,评估系统在实时监控场景下的性能表现。
五、应用场景与展望基于OpenCV的交通监控系统可以广泛应用于城市道路、高速公路、停车场等场景,为城市管理和交通安全提供有力支持。
基于OpenCV的智能安防监控系统设计与实现
![基于OpenCV的智能安防监控系统设计与实现](https://img.taocdn.com/s3/m/329a9041ba68a98271fe910ef12d2af90242a8e3.png)
基于OpenCV的智能安防监控系统设计与实现随着科技的不断发展,智能安防监控系统在各个领域得到了广泛的应用。
其中,基于OpenCV的智能安防监控系统因其开源、灵活、高效等特点备受青睐。
本文将介绍基于OpenCV的智能安防监控系统的设计与实现过程,包括系统架构设计、功能模块实现、算法原理等内容。
1. 系统架构设计智能安防监控系统通常包括视频采集、视频处理、目标检测与跟踪、异常检测与报警等功能模块。
基于OpenCV的系统架构设计如下:视频采集模块:负责从摄像头或视频文件中获取视频流数据。
视频预处理模块:对视频进行预处理,包括去噪、图像增强等操作。
目标检测与跟踪模块:使用目标检测算法检测视频中的目标,并进行跟踪。
异常检测与报警模块:通过分析目标的运动轨迹和行为特征,检测异常情况并触发报警。
2. 功能模块实现2.1 视频采集模块在OpenCV中,可以使用VideoCapture类来实现视频采集功能。
通过该类可以轻松地获取摄像头实时视频流或者读取视频文件。
示例代码star:编程语言:pythonimport cv2cap = cv2.VideoCapture(0) # 打开摄像头while True:ret, frame = cap.read() # 读取视频帧cv2.imshow('frame', frame)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):breakcap.release()cv2.destroyAllWindows()示例代码end2.2 视频预处理模块视频预处理是智能安防监控系统中非常重要的一环,可以通过滤波、边缘检测、图像增强等方式提高后续处理的准确性。
示例代码star:编程语言:pythonimport cv2def preprocess(frame):gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转为灰度图blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) # 高斯滤波 return blurframe = cv2.imread('test.jpg')processed_frame = preprocess(frame)cv2.imshow('processed_frame', processed_frame)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()示例代码end2.3 目标检测与跟踪模块目标检测与跟踪是智能安防监控系统中的核心功能之一,可以使用Haar级联检测器或者深度学习算法如YOLO进行目标检测。
基于OpenCV的校园智能视频监控设计与实现的开题报告
![基于OpenCV的校园智能视频监控设计与实现的开题报告](https://img.taocdn.com/s3/m/5ab21488ba4cf7ec4afe04a1b0717fd5360cb29f.png)
基于OpenCV的校园智能视频监控设计与实现的开题报告一、选题背景:随着生活水平的提高,校园安全问题逐渐成为人们关注的焦点。
为了维护校园安全,很多学校引进智能视频监控系统,来监测校内安全事件、预防刑事犯罪,提高学校管理效率。
近年来,计算机视觉技术快速发展,为校园智能视频监控提供了广阔的应用前景。
OpenCV作为一种开源的计算机视觉库,在实现智能视频监控方面具有广泛的应用价值。
二、选题内容:本项目主要基于OpenCV,设计实现一款校园智能视频监控系统,实现以下功能:1.视频采集与处理:通过OpenCV实现视频采集与预处理,包括视频格式转换、视频分割等,为后续分析处理提供可靠的数据支持。
2.运动目标检测:通过OpenCV中的光流分析、背景建模等算法,实现对运动目标的检测和跟踪,实现对校园中异常行为的实时监测和预警。
3.人脸识别:通过OpenCV中的人脸检测、特征提取和匹配等算法,实现对校园人员身份的自动识别,以此维护校园安全和秩序。
4.异常事件检测:通过对监控视频中异常行为的分类识别和模式分析,实现对校园异常事件的实时检测和处理。
5.用户交互平台设计:通过Web应用程序实现对智能监控系统的控制和管理,为用户提供简单、方便、快捷、实用的服务。
三、选题意义:基于OpenCV的校园智能视频监控系统的设计和实现,可以提高校园管理效率和安全保障水平。
通过实时检测、预警和自动处理来减轻校园保安工作压力,更快更准确地发现和解决校园安全问题,为师生提供更加安全、和谐的学习环境。
四、研究方法:本项目主要采用如下研究方法:1.文献调研法:调研国内外关于OpenCV的校园智能视频监控系统相关的基础理论和应用技术。
2.实验研究法:通过实验验证算法的效果和可行性,并对算法进行改进和优化,提高系统的稳定性和性能。
3.系统设计法:设计校园智能视频监控系统的硬件、软件、界面等方面的内容,满足系统的使用需求和用户的操作习惯。
五、预期成果:本项目预期实现一个基于OpenCV的校园智能视频监控系统,实现视频采集与处理、运动目标检测、人脸识别、异常事件检测和用户交互平台设计等功能。
基于OpenCV的智能视频监控系统设计与实现
![基于OpenCV的智能视频监控系统设计与实现](https://img.taocdn.com/s3/m/fa416127591b6bd97f192279168884868762b88b.png)
基于OpenCV的智能视频监控系统设计与实现
随着科技的不断发展,智能视频监控系统已经成为人们保护家园和商业环境安全的一种重要手段。
本文将介绍一种基于OpenCV的智能视频监控系统的设计与实现。
首先,本系统所需硬件设备包括:摄像头、计算机以及各种传感器等。
其中,摄像头是最为关键的硬件设备,因为它是智能视频监控的主要数据来源。
同时,计算机需要有足够的存储容量和计算能力,以保证系统的正常运行。
然后,本系统的核心技术是基于OpenCV的图像处理算法。
OpenCV是一种开放源代码的计算机视觉库,在图像处理、计算机视觉和人工智能等领域应用广泛。
在本系统设计中,OpenCV将用于实现识别和跟踪人脸、车辆、动物等目标,并采用分类算法实现目标物体的检测和追踪。
在具体实现中,本系统将采用以下技术:首先,利用OpenCV 进行图像处理,提取图像的颜色、纹理、形状等特征信息;其次,采用人工智能算法,如神经网络和支持向量机等进行分析和判断,实现对监控区域内的目标物体的检测、识别、追踪和报警;最后,设计可视化界面,提供给用户方便的使用界面,同时也方便管理员的监控和管理。
总的来说,基于OpenCV的智能视频监控系统设计与实现具备一定的优点,如使用了开源框架和免费软件工具,大大降低了系统开发的成本和时间,并且系统的可扩展性和稳定性也较
好,更重要的是它能够给用户提供高质量的监控服务,大大提升了监控安全系数。
基于OpenCV的ARM嵌入式网络视频监控系统
![基于OpenCV的ARM嵌入式网络视频监控系统](https://img.taocdn.com/s3/m/74dd1c2a0722192e4536f6dd.png)
要 根 据 图 像 的结 构 采 用 不 同 的 方 法 将 图 像 数 据 读 人 内
存【 9 】 。O p e n C V的 A P I函 数 c v C a p t u r e F r o mC AM 可 以 将 图像
文件 夹里 的库文 件 拷 贝到 A R M— L i n u x平 台 的 文 件 系 统
里 。运 行 可 执 行 文 件 d r a w i n g, 如 果在 A R M—L i n u x平 台 上
数c v Q u e r y F r a me ( C v C a p t u r e * c a p t u r e)返 回 得 到 一 个 指 向 I p l I ma g e结 构 体 的 指 针 ,采 集 进 来 的 图 像 信 息 就 保 存 在
目标 检 测 是 该 系 统 的 核 心 , 是 实 现 运 动 目标 识 别 和 跟 踪 的基 础 。 对 比各 种 运 动 目标 检 测 算 法 , 同 时 根 据 系 统 处
ma g e Pr o c e s s i n g a n d Mu l t i me d i a Te c h n ol o g y
- -
h o s t =a r m-l i n u x -- wi t h o u t - g t k
-
标。 而 一 般 情 况 下 前 景 的 运 动 目标 与 背 景 的 灰 度 值 有 很 大 的 差 异 ,但 运 动 物 体 本 身 的 灰 度 值 差 异 一 般 不 会 很 大 。 因 此 背 景 差 分 二 值 图像 为 :
I p l I ma g e结 构 体 中 。 I p l I ma g e结 构 体 的 w i d t h、 h e i g h t 、 w i d t h S t e p成 员 分 别 指 示 了 图 像 的 宽 像 素 数 、 高 像 素 数 、
视频目标检测与跟踪实现代码
![视频目标检测与跟踪实现代码](https://img.taocdn.com/s3/m/f5cd5fbc50e79b89680203d8ce2f0066f53364b0.png)
视频目标检测与跟踪实现代码视频目标检测与跟踪实现代码:视频目标检测与跟踪实现代码:#include "stdafx.h"#include "cv.h"#include "highgui.h"#include#include#include#include// various tracking parameters (in seconds) //跟踪的参数(单位为秒)const double MHI_DURATION = 1;//0.5s为运动跟踪的最大持续时间const double MAX_TIME_DELTA = 0.5; //最大时间增量为0.5s const double MIN_TIME_DELTA = 0.05; //最小时间增量0.05s const int N = 3;//const int CONTOUR_MAX_AERA = 1000;// ring image buffer 圈出图像缓冲IplImage **buf = 0;//指针的指针int last = 0;// temporary images临时图像IplImage *mhi = 0; // MHI: motion history image 运动历史图像CvFilter filter = CV_GAUSSIAN_5x5;CvConnectedComp *cur_comp, min_comp; //连接部件CvConnectedComp comp;CvMemStorage *storage; //内存存储器CvPoint pt[4]; //二维坐标系下的点,类型为整型,通常以0点为原点,有x 坐标和y坐标int nCurFrameIndex = 0;// 参数:// img –输入视频帧// dst –检测结果void update_mhi( IplImage* img, IplImage* dst, int diff_threshold ) {double timestamp = clock()/100.; // get current time in seconds 时间戳CvSize size = cvSize(img->width,img->height);// get current frame size,得到当前帧的尺寸int i, idx1, idx2;IplImage* silh;IplImage* pyr = cvCreateImage( cvSize((size.width & -2)/2, (size.height & -2)/2), 8, 1 );CvMemStorage *stor;CvSeq *cont;/*先进行数据的初始化*/if( !mhi || mhi->width != size.width || mhi->height != size.height ) {if( buf == 0 ) //若尚没有初始化则分配内存给他{buf = (IplImage**)malloc(N*sizeof(buf[0]));memset( buf, 0, N*sizeof(buf[0]));}for( i = 0; i < N; i++ ){cvReleaseImage( &buf[i] );buf[i] = cvCreateImage( size, IPL_DEPTH_8U, 1 );cvZero( buf[i] );// clear Buffer Frame at the beginning}cvReleaseImage( &mhi );mhi = cvCreateImage( size, IPL_DEPTH_32F, 1 );cvZero( mhi ); // clear MHI at the beginning} // end of if(mhi)/*将当前要处理的帧转化为灰度放到buffer的最后一帧中*/cvCvtColor( img, buf[last], CV_BGR2GRAY ); // convert frame to grayscale /*设定帧的序号*//*last---->idx1^|||idx2<-----(last+1)%3*/idx1 = last;idx2 = (last + 1) % N; // index of (last - (N-1))th framelast = idx2;// 做帧差silh = buf[idx2];//差值的指向idx2 |idx2-idx1|-->idx2(<-silh) cvAbsDiff( buf[idx1], buf[idx2], silh ); // get difference between frames// 对差图像做二值化cvThreshold( silh, silh, 50, 255, CV_THRESH_BINARY ); //threshold it,二值化cvUpdateMotionHistory( silh, mhi, timestamp, MHI_DURATION ); // update MHIcvConvert( mhi, dst );//将mhi转化为dst,dst=mhi// 中值滤波,消除小的噪声cvSmooth( dst, dst, CV_MEDIAN, 3, 0, 0, 0 );cvPyrDown( dst, pyr, CV_GAUSSIAN_5x5 );// 向下采样,去掉噪声,图像是原图像的四分之一cvDilate( pyr, pyr, 0, 1 ); // 做膨胀操作,消除目标的不连续空洞cvPyrUp( pyr, dst, CV_GAUSSIAN_5x5 );// 向上采样,恢复图像,图像是原图像的四倍//// 下面的程序段用来找到轮廓//// Create dynamic structure and sequence.stor = cvCreateMemStorage(0);cont = cvCreateSeq(CV_SEQ_ELTYPE_POINT, sizeof(CvSeq), sizeof(CvPoint) , stor);// 找到所有轮廓cvFindContours( dst, stor, &cont, sizeof(CvContour),CV_RETR_LIST, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, cvPoint(0,0));// 直接使用CONTOUR中的矩形来画轮廓for(;cont;cont = cont->h_next){CvRect r = ((CvContour*)cont)->rect;if(r.height * r.width > CONTOUR_MAX_AERA) // 面积小的方形抛弃掉{cvRectangle( img, cvPoint(r.x,r.y),cvPoint(r.x + r.width, r.y + r.height),CV_RGB(255,0,0), 1, CV_AA,0);}}// free memorycvReleaseMemStorage(&stor);cvReleaseImage( &pyr );}int main(int argc, char** argv){//保存视频文件char szVideoSaveName[] = "F:\\VideoSave.avi"; //!将保存视频文件的名字设置成"C:\\VideoSave.avi"CvVideoWriter * pVideoWriter = NULL; //用于保存视频文件IplImage * pFrame = NULL;IplImage * pImage = NULL;IplImage* motion = 0;CvCapture* capture = 0;//if( argc == 1 || (argc == 2 && strlen(argv[1]) == 1 && isdigit(argv[1][0])))//capture = cvCaptureFromCAM( argc == 2 ? argv[1][0] - '0' : 0 );//摄像头为视频来源if( argc == 1)capture = cvCaptureFromAVI("1.avi" );//AVI为视频来源if( capture ){cvNamedWindow( "Motion", 1 );//建立窗口for(;;){IplImage* image;if( !cvGrabFrame( capture ))//捕捉一桢break;image = cvRetrieveFrame( capture );//取出这个帧if( image )//若取到则判断motion是否为空{if( !motion ){motion =cvCreateImage( cvSize(image->width,image->height), 8, 1 ); //创建motion帧,八位,一通道cvZero( motion );//零填充motionmotion->origin = image->origin;//内存存储的顺序和取出的帧相同}}update_mhi( image, motion, 60 );//更新历史图像cvShowImage( "Motion", image );//显示处理过的图像pVideoWriter = cvCreateVideoWriter("VideoSave.avi",CV_FOURCC('M', 'J', 'P', 'G') ,10,cvSize(640,480),1);cvWriteFrame(pVideoWriter,image);//nCurFrameIndex++;//strFrameString.Format("CurrentFrame: %d",nCurFrameIndex);//cvPutT ext( image,strFrameString,cvPoint( 5,pFrame->heig ht-15 ),&font,cvScalar( 0,255,0 ) );cvReleaseVideoWriter(&pVideoWriter);if( cvWaitKey(10) >= 0 )//10ms中按任意键退出break;}cvReleaseCapture( &capture );//释放设备cvDestroyWindow( "Motion" );//销毁窗口}return 0;}现在还有点问题,我想输出保存处理后的视频,显示的结果好像只有一帧的信息,谁能帮忙一下新手的烦恼?。
基于Matlab的摄像头防盗报警系统
![基于Matlab的摄像头防盗报警系统](https://img.taocdn.com/s3/m/b73750a50029bd64783e2ce9.png)
基于Matlab的摄像头防盗报警系统李达设计情况:一实现开启摄像头和截图h=waitbar(0.1,'Please wait, check hardware......');global vid;vid = videoinput('winvideo',1);close(h);preview(vid);pause(10);for(i=1:10)getpic=getsnapshot(vid);%ץͼfilename=int2str(i);filename=[filename,'.jpg']imwrite(getpic,filename);pause(0.5);end二实现播放报警音乐[y,fs]=wavread('报警.wav');for (i=1:15)sound(y,fs);pause(1.5);end三防盗功能实现global vid;vid = videoinput('winvideo',1);preview(vid);pause(6);imagePrevious=getsnapshot(vid);str0=datestr(now);str0=strrep(str0,':','_');str0=strrep(str0,' ','_');str0=strrep(str0,'-','_');str0=strcat(str0,'.jpg');imwrite(imagePrevious,str0);while (1)pause(0.5);imageCurrent=getsnapshot(vid);imageDifference=abs(imagePrevious-imageCurrent);imageMax=max(imageDifference(:));if imageMax>200str1=datestr(now);str1=strrep(str1,':','_');str1=strrep(str1,' ','_');str1=strrep(str1,'-','_');str1=strcat(str1,'thief.jpg');imwrite(imageCurrent,str1);[y,fs]=wavread('报警.wav');for (i=1:5)sound(y,fs);pause(1.5);endendimagePrevious = imageCurrent;end四GUI两个坐标系,一个显示实时画面,另一个显示开启监控后的初始画面,如发现入侵则显示拍到的入侵者画面function varargout = our(varargin)% OUR MATLAB code for our.fig% OUR, by itself, creates a new OUR or raises the existing% singleton*.%% H = OUR returns the handle to a new OUR or the handle to% the existing singleton*.%% OUR('CALLBACK',hObject,eventData,handles,...) calls the local% function named CALLBACK in OUR.M with the given input arguments.%% OUR('Property','Value',...) creates a new OUR or raises the% existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are% applied to the GUI before our_OpeningFcn gets called. An% unrecognized property name or invalid value makes property application % stop. All inputs are passed to our_OpeningFcn via varargin.%% *See GUI Options on GUIDE's Tools menu. Choose "GUI allows only one % instance to run (singleton)".%% See also: GUIDE, GUIDA TA, GUIHANDLES% Edit the above text to modify the response to help our% Last Modified by GUIDE v2.5 07-Dec-2011 11:44:45% Begin initialization code - DO NOT EDITgui_Singleton = 1;gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ...'gui_Singleton', gui_Singleton, ...'gui_OpeningFcn', @our_OpeningFcn, ...'gui_OutputFcn', @our_OutputFcn, ...'gui_LayoutFcn', [] , ...'gui_Callback', []);if nargin && ischar(varargin{1})gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});endif nargout[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});elsegui_mainfcn(gui_State, varargin{:});end% End initialization code - DO NOT EDIT% --- Executes just before our is made visible.function our_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)% This function has no output args, see OutputFcn.% hObject handle to figure% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% varargin command line arguments to our (see VARARGIN)% Choose default command line output for ourhandles.output = hObject;% Update handles structureguidata(hObject, handles);% UIWAIT makes our wait for user response (see UIRESUME)% uiwait(handles.figure1);% --- Outputs from this function are returned to the command line.function varargout = our_OutputFcn(hObject, eventdata, handles)% varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT);% hObject handle to figure% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% Get default command line output from handles structurevarargout{1} = handles.output;% --- Executes on button press in pushbutton1.function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton1 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)global vid;vid = videoinput('winvideo',1); %打开摄像头axes(handles.axes1); %拍摄的图像在第一个坐标系中显示image0=image(getsnapshot(vid));preview(vid,image0);% --- Executes on button press in pushbutton2.function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton2 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)global vid; %启动监控imagePrevious=getsnapshot(vid); %截下初始图片,并以时间命名str0=datestr(now);str0=strrep(str0,':','_');str0=strrep(str0,' ','_');str0=strrep(str0,'-','_');str0=strcat(str0,'P.jpg');imwrite(imagePrevious,str0);axes(handles.axes2);imshow(imagePrevious);global a;a=1;while (a==1) %循环监控pause(0.5);imageCurrent=getsnapshot(vid);imageDifference=abs(imagePrevious-imageCurrent);imageMax=max(imageDifference(:));if imageMax>200 %当前图片与初始图片作比较str1=datestr(now); %有差异则截下当前图片,并报警str1=strrep(str1,':','_');str1=strrep(str1,' ','_');str1=strrep(str1,'-','_');str1=strcat(str1,'thief.jpg');imwrite(imageCurrent,str1);imshow(imageCurrent);[y,fs]=wavread('报警.wav');for (i=1:5)sound(y,fs);pause(1.5);endendend% --- Executes on button press in pushbutton3.function pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton3 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)global vid; %抓图功能imagePrevious=getsnapshot(vid);str0=datestr(now);str0=strrep(str0,':','_');str0=strrep(str0,' ','_');str0=strrep(str0,'-','_');str0=strcat(str0,'.jpg');imwrite(imagePrevious,str0);% --- Executes on button press in pushbutton4.function pushbutton4_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton4 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global a; %停止监控a=0;。
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const double MIN_TIME_DELTA = 0.05;
const int N = 3;
const int CONTOUR_MAX_AERA = 100;//矩形面积
IplImage **buf = 0;
int last = 0;
idx2 = (last + 1) % N;
last = idx2;
// 做帧差
silh = buf[idx2];
cvAbsDiff(buf[idx1], buf[idx2], silh); //两帧差异
// 对差图像做二值化
cvThreshold(silh, silh, 30, 255, CV_THRESH_BINARY); //src(x,y)>threshold ,dst(x,y) = max_value; 否则,dst(x,y)=0;
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include <time.h>
#include <math.h>
memset(buf, 0, N*sizeof(buf[0]));
}
for (i = 0; i < N; i++)
{
cvReleaseImage(&buf[i]);
buf[i] = cvCreateImage(size, IPL_DEPTH_8U, 1);
cvZero(buf[i]);
{
flag = 0;
CvRect r = ((CvContour*)cont)->rect;
if (r.height * r.width > CONTOUR_MAX_AERA)
{
cvRectangle(img, cvPoint(r.x, r.y),
cvPoint(r.x + r.width, r.y + r.height),
{
IplImage* motion = 0;
CvCapture* capture = 0; //视频获取结构
if (argc == 1 || (argc == 2 && strlen(argv[1]) == 1 && isdigit(argv[1][0])))
CV_RGB(255, 0, 0), 1, CV_AA, 0
);
flag = 1;
}
else
{
flag = 0;
}
}
cvReleaseMemStorage(&stor);
cvReleaseImage(&pyr);
// img – 输入视频帧
// dst – 检测结果
void update_mhi(IplImage* img, IplImage* dst, int diff_threshold)
{
double timestamp = clock() / 100.; //获取当前时间
CvSize size = cvSize(img->width, img->height);
}
//报警函数
void warning(){
//PlaySound("K:\\111.MP3",NULL,SND_FILENAME || SND_ASYNC);
printf("\a");
flag = 0;
}
int main(int argc, char** argv)
}
else if (argc == 2)
capture = cvCaptureFromAVI(argv[1]);
if (capture)
{
cvNamedWindow("Motion", 1);
for (;;)
{
SYSTEMTIME sys;//获取当前系统时间
GetLocalTime(&sys);
CvSeq *cont;
if (!mhi || mhi->width != size.width || mhi->height != size.height)
{
if (buf == 0)
{
buf = (IplImage**)malloc(N*sizeof(buf[0]));//动态内存分配
if (image)
{
if (!motion)
{
motion = cvCreateImage(cvSize(image->width, image->height), 8, 1);
cvZero(motion);
motion->origin = image->origin; ///* 0 - 顶—左结构, 1 - 底—左结构 (Windows bitmaps 风格) */
}
cvReleaseImage(&mhi);
mhi = cvCreateImage(size, IPL_DEPTH_32F, 1);
cvZero(mhi);
}
cvCvtColor(img, buf[last], CV_BGR2GRAY); //rgb->gray
idx1 = last;
int flag;
IplImage *mhi = 0; // MHI: motion history image
CvConnectedComp *cur_comp, min_comp;
CvConnectedComp comp;
CvMemStorage *storage;
CvPoint pt[4];
char* t_y = new char[128];
sprintf(t_y, ("%4.4d-%2.2d-%2.2d %2.2d:%2.2d:%2.2d"),
sys.wYear, sys.wMonth, sys.wDay,
sys.wHour, sys.wMinute, sys.wSecond);
cvCvtScale(mhi, dst, 255. / MHI_DURATION, 0);
// 中值滤波,消除小的噪声
cvSmooth(dst, dst, CV_MEDIAN, 3, 0, 0, 0);
// 向下采样,去掉噪声
cvPyrDown(dst, pyr, 7);
cvDilate(pyr, pyr, 0, 1); // 做膨胀操作,消除目标的不连续空洞
cvUpdateMotionHistory(silh, mhi, timestamp, MHI_DURATION); //更新像素点的运动历史
cvCvtScale(mhi, dst, 255. / MHI_DURATION,
(MHI_DURATION - timestamp)*255. / MHI_DURATION);//timestamp是时间戳;MHI_DURATION,获得的是当前时间
warning();
flag = 0;
}
flag = 0;
if (cvWaitKey(10) >= 0)
break;
}
cvReleaseCapture(&capture);
cvDestroyWindow("Motion");
}
return 0;
#include <ctype.h>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include<windows.h>
#include <mmsystem.h>
//跟踪参数
const double MHI_DURATION = 0.5;//最大跟踪时间
CvFont font;
cvInitFont(&font, CV_FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1.0, 1.0, 0, 2, 8);
IplImage* image;
if (!cvGrabFrame(capture)) //从摄像头或者视频文件中抓取帧
break;
image = cvRetrieveFrame(capture); //取回由函数cvGrabFrame抓取的图像,返回由函数cvGrabFrame 抓取的图像的指针
}
}
update_mhi(image, motion, 6);
cvPutText(image, t_y, cvPoint(10, 25), &font, CV_RGB(255, 0, 0));
cvShowImage("Motion", image);
if (flag){