背景减除法
智能交通系统中基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法综述
智能交通系统中基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法综述一、概述随着科技的快速发展和城市化进程的推进，智能交通系统（ITS）已经成为现代交通领域的重要研究方向。
基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法是智能交通系统的重要组成部分，对于提高道路安全、优化交通流量、实现智能交通管理具有重要意义。
基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法主要利用计算机视觉和图像处理技术，对视频序列中的车辆进行自动检测、跟踪和识别。
这种方法可以实时获取道路交通信息，为交通管理和规划提供数据支持。
同时，通过车辆检测与跟踪，还可以实现车辆行为分析、交通事件检测等功能，为智能交通系统的进一步发展提供有力支持。
近年来，随着深度学习、机器学习等人工智能技术的快速发展，基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法也取得了显著的进步。
通过构建深度学习模型，可以实现对车辆目标的准确、快速检测，同时利用多目标跟踪算法，实现对多辆车辆的连续跟踪。
这些技术的发展为智能交通系统的车辆检测与跟踪提供了新的解决方案，也为未来的智能交通发展奠定了坚实的基础。
基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法仍然面临一些挑战，如复杂交通场景下的车辆遮挡、光照变化、动态背景干扰等问题。
未来研究需要不断探索新的算法和技术，提高车辆检测与跟踪的准确性和鲁棒性，以适应智能交通系统的发展需求。
本文将对基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法进行综述，介绍其基本原理、发展历程、现状以及未来的发展趋势。
通过总结现有方法的优点和不足，为未来的研究提供参考和借鉴。
同时，本文还将探讨当前面临的挑战和未来的研究方向，为智能交通系统的进一步发展提供有益的探索和启示。
1. 智能交通系统概述智能交通系统（Intelligent Traffic Systems，ITS）是信息技术、数据通信技术、传感器技术、电子控制技术以及计算机技术的综合应用，旨在构建一种大范围内、全方位发挥作用的实时、准确、高效的综合运输和管理系统。
基于OPENCV的背景减除方法
基于OPENCV的背景减除方法tiunjaj生曹WWJM跚何奶礎疑1仕函鳏0»¥枷辭偷UxogoBess州} (ajnjdeo-iuj)|!to = isp ^6eiu||d|：0 = auej 厂iu)^6eiu||d| ajsq spoo jqpueqpueuiiuoo」noA ppv ：0G01//} 0U!p6)pBguo：：M^/\iiuoHE|dS!sA|euvuono|/yo ppAJ「鋼画稱砂醐期T 娜跚龜2那wm血轴卿绅前笛齢朝非型阪解絵■胸哥辟阁翔巨聊略綁罐猊宙'鳞讎副彳中¥ :離0械6£型囿乙&69：讥Z乙pgOOZ AOuadoAONBdO iWw o _u n o o -5E 39>2J2q n o p N -9z n op z 暑m nd。
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FPGA实现移动目标检测
FPGA实现移动⽬标检测 上⼀篇整理了⼈脸检测，这篇讲⼀下移动⽬标检测。
⽬前逐渐形成三种运动⽬标的检测算法： 1）帧间差分法是采⽤视频序列中的相邻两帧图像做差的⽅法，来检测视频序列中的移动⽬标。
但是受运动⽬标和背景变化的影响，检测过程中有可能出现伪⽬标或者⽬标中出现“空洞”，在⽬标运动不是太快时可以有效的检测到⽬标。
2）背景减除法⾸先在没有⽬标的场景中获取背景图像，然后利⽤实时视频序列和背景图像做差，来实现地移动⽬标的检测。
如何获得背景是背景减除法的关键。
3）光流法是通过给图像中每个像素点赋予⼀个速度⽮量的⽅法建⽴光流场，利⽤光流场中⽮量运动的连续性来检测移动⽬标。
该⽅法的计算量通常很⼤，难以实现实时性的检测。
其中帧差法⽐较简单，可操作性较强。
⼀、帧差法原理 帧差法是通过两帧相邻图像间做差，并选取合适的阈值对图像进⾏⼆值化，从⽽选取出运动的物体。
设 f(x,y)为灰度差分图像，g k(x,y)、g k-1(x,y) 为相邻的两帧灰度图像，D(x,y)为侦差图像，T为差分阈值。
1、缓存两帧灰度图像。
2、两帧灰度图像做差，将结果和设置的阈值进⾏⽐较后转⼆值化输出。
3、对⼆值化结果进⾏框选，确定移动⽬标，类似⼈脸检测。
本设计的难点是如何能缓存两帧图像，以 SDRAM 为例，常⽤的⽅法有两种：掩码法和⾮掩码法，下⾯分别介绍⼀下。
⼆、移动⽬标检测——掩码法1、结构框图 如图所⽰：摄像头采集数据后，再SDRAM通道0中缓存后输出到 VGA_driver，正常的摄像头显⽰⼯程到这就结束了。
⽽为了后续处理，我将 VGA_driver 的输出数据先不输出到VGA引脚，⽽是对其进⾏图像处理：先进⾏ RGB转YCbCr处理，得到 8bit 的灰度数据 Y 分量，然后将 Y 分量输⼊到 SDRAM的通道 1 中，利⽤ SDRAM 的掩码，通道 1 的读出数据包含了 2 帧的灰度数据，将这两帧数据进⾏帧差计算，然后进⾏⼀些图像处理。
背景减除法
背景消减法_OpenCV_详解一.基本概念背景消减法可以看作一种特殊的帧差法。
基本思想：利用当前帧图像与背景图像对应象素点的灰度差值来检测车辆。
如果当前图像的象素点和背景图像的象素点灰度值差别很大，就认为此象素点有车通过；相反，如果当前图像的象素点和背景图像的象素点灰度值差别较小，在一定的阈值范围内，我们就认为此象素点为背景象素点。
背景差值法假定图像背景是静止不变的，即图像背景不随图像帧数而变，可表示为b(x,y)，定义图像序列为f(x,y,i)，其中(x,y)为图像位置坐标，i为图像帧数，将每一帧图像的灰度值减去背景的灰度值可得到一个差值图像：id(x,y,i)=f(x,y,i)-b(x,y)背景差值法检测运动目标速度快，检测准确，易于实现，其关键是背景图像的获取与背景更新。
在实际应用中，静止背景是不易直接获得的，同时，由于背景图像的动态变化，需要通过视频序列的帧间信息来估计和恢复背景，即背景重建，所以要选择性的更新背景。
然而它对于动态场景的变化，例如光照的变化和阴影的干扰等特别敏感。
因此，选取一个可靠的背景模型进行背景的提取与动态更新以适应环境的变化是必要的。
使用背景差分法进行运动检测通常会遇到如下一些问题：（1）背景获取：最简单的方法是在场景中没有运动目标的情况下进行，但在现实中肯定是无法满足的，如高速公路和城市交通的监控，需要一种方法能在场景存在运动目标的情况下获得背景图像。
（2）背景的扰动：如树叶、树枝等各种东西的摇动（3）外界光照条件的变化（4）背景中固定对象的移动（5）背景的更新（6）阴影的影响背景消减法根据其背景模型的不同又可分为：直方图法、平均值法、单分布高斯背景模型、混合高斯分布背景模型、Kalman滤波器法，HMM模型法。
二.下面分享的是两种背景实现方式：（1）背景即为第一帧图像，简单的先看看程序的基本步骤和实现方法。
这种方法适用于第一帧即为全部背景，如果存在不是背景的物体，将出现误差；同时进行了简单的背景更新；（2）背景为前50帧的平均值，对于高速的车流量较少的地段，背景提取较理想，车辆缓慢移动时会在背景上留下痕迹。
一种新的基于统计的背景减除方法
２００７，４３（２２）１引言视频图像中往往包含大量的信息，要存储和计算如此庞大的数据集合是很困难的事情。
况且真正有用的信息只是其中的很少部分。
减除无用的背景就可以大大减少数据量而不丢失有用信息。
背景减除包括背景建模、检测前景和背景更新三个方面。
背景建模即从一系列视频图像中准确找到属于背景的部分，并且存储为背景图像。
背景建模面临的困难主要是如何适应光照变化、摄像机抖动、背景中某些物体的高频运动（如树叶舞动和水波荡漾）、背景自身的变化（如本来属于背景的静止对象开始运动，甚至离开视线或运动对象停止在背景中不动等）［１］。
检测前景是将当前视频图像与背景模型进行比较，找到前景目标，减除背景。
这里的困难是差值定义和阈值设定的问题，即反映当前视频与背景差异的度量标准是什么，分类的阈值为多少。
背景更新就是某些变化导致原来的背景模型不再适合当前视频图像时，实时地更新背景模型。
背景更新的困难在于如何找到合适的更新策略，能够快速而真实的反映变化，即实时性和准确性的问题。
本文第２章用基于像素ＲＧＢ值统计归类重建背景模型的方法构建初始的背景模型；第３章以颜色差异和亮度范围为依据，结合形态学处理进行背景减除；第４章提出两种背景更新的方法应对光照变化和物体增减导致的背景变化；第５章给出实验结果和讨论。
２背景建模２．１基本原理固定摄像机拍摄的视频序列，背景往往是最经常被看到的。
基于这一假设，参考灰度统计归类方法［２］对像素ＲＧＢ值统计归类来建立背景模型。
即将样本序列中的各个像素的ＲＧＢ值分别进行统计归类，出现频率最高的像素ＲＧＢ值分别取其一种新的基于统计的背景减除方法孙吉花，刘肖琳ＳＵＮＪｉ－ｈｕａ，ＬＩＵＸｉａｏ－ｌｉｎ国防科技大学机电工程与自动化学院自动化所３３３教研室，长沙４１００７３３３３ＳｔａｆｆＲｏｏｍｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎＩｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎ，ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＭｅｃｈａｔｒｏｎｉｃｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ，ＮａｔｉｏｎａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＤｅｆｅｎｓｅＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｃｈａｎｇｓｈａ４１００７３，ＣｈｉｎａＥ－ｍａｉｌ：ｓｕｎｊｈ８１＠ｙａｈｏｏ．ｃｏｍＳＵＮＪｉ－ｈｕａ，ＬＩＵＸｉａｏ－ｌｉｎ．Ｎｅｗｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｓｔａｔｉｓｔｉｃ．ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２００７，４３（２２）：７３－７５．Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｎｅｗｅｆｆｅｃｔｉｖｅｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｃｏｌｏｒｖｉｄｅｏｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｆｉｒｓｔｇｅｔｓａｎｉｍａｇｅｓａｍｐｌｅｓｅｑｕｅｎｃｅｆｒｏｍａｃｏｌｏｒｖｉｄｅｏ．ＴｈｅｎａｎａｌｙｚｅｓａｎｄｃｌａｓｓｉｆｉｅｓｔｈｅＲＧＢｖａｌｕｅｐｅｒｐｉｘｅｌｏｆｔｈｅｓｅｑｕｅｎｃｅａｎｄｕｓｅｓｔｈｅａｖｅｒａｇｅＲＧＢｖａｌｕｅｏｆｔｈｅｃｌａｓｓｗｈｉｃｈｈａｓｔｈｅｈｉｇｈｅｓｔｆｒｅｑｕｅｎｃｙｉｎｔｈｅｓｅｑｕｅｎｃｅｔｏｃｏｎｓｔｒｕｃｔｔｈｅｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｍｏｄｅｌ．Ａｔｌａｓｔｓｕｂｔｒａｃｔｓｂａｃｋｇｒｏｕｎｄａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｂｏｔｈｃｏｌｏｒｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎａｎｄｂｒｉｇｈｔｎｅｓｓｒａｎｇｅ．Ａｔｔｈｅｓａｍｅｔｉｍｅ，ｄｏｅｓｓｏｍｅｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌｗｏｒｋｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｒｅｓｕｌｔ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｒｅ－ｓｕｌｔｓｉｎｄｉｃａｔｅｔｈａｔｔｈｉｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｃａｎｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｔｈａｔｇｒａｙｖｉｄｅｏｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｃａｎ’ｔｄｅｔｅｃｔｔｈｅｔａｒｇｅｔｓｗｈｉｃｈｈａｖｅｔｈｅｓｉｍｉｌａｒｇｒａｙｉｎｔｅｎｓｉｔｙｃｏｍｐａｒｅｄｔｏｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ．Ｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅ，ｉｔｃａｎｃｏｎｓｔｒｕｃｔｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｍｏｄｅｌｆａｓｔｅｒｔｈａｎｏｔｈｅｒｃｏｌｏｒｖｉｄｅｏｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓａｎｄａｌｌｏｗｓｐｒｅｓｅｎｃｅｏｆｍｏｖｉｎｇｏｂｊｅｃｔｓｉｎｔｈｅｓａｍｐｌｅｉｍａｇｅｓ．Ｉｔｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅａｃｃｕ－ｒａｃｙａｎｄｒｅａｌ－ｔｉｍｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎｔｏａｃｅｒｔａｉｎｅｘｔｅｎｔ．Ｆｉｎａｌｌｙｐｒｏｐｏｓｅｓｓｏｍｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｍｅｔｈｏｄｓｔｏｕｐｄａｔｅｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｍｏｄｅｌｓｏａｓｔｏａｄａｐｔｔｈｅｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎａｎｄｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｃｈａｎｇｅｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｍｏｄｅｌ；ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ；ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｕｐｄａｔｅ摘要：提出了一种有效的彩色视频背景减除的新方法。
背景减除的算法研究
国防科学技术大学硕士学位论文背景减除的算法研究姓名：孙吉花申请学位级别：硕士专业：控制科学与工程指导教师：刘肖琳20061101国防科技大学研究生院硕士学位论文可以看出，第一类的概率最大，其平均值为１７６左右，取该像素的Ｒ值分量为１７６。
依此方法遍历所有像素的ＲＧＢ值，即可以得到一幅完整的彩色背景模型图像。
数字图像处理中的灰度直方图概念与图像序列的ＲＧＢ三个通道的数值单独进行统计的方法有相通之处．若把图像序列的ＲＧＢ三个值分别作为灰度来看，上述的统计过程可以用三个灰度直方图分析来进行。
只是这里的灰度直方图不是单幅图像的，而是图像序列的某个对应像素位置的某个颜色单值的统计结果。
灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数。
其横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度出现的频率汹１．对应于此处的应用，某个颜色单值的直方图是该颜色分量的函数，描述的是图像序列中某个像素位置的该分量具有此数值的个数。
例如图３～５所示；图３样本图像序列２中（１００，２０）像素位置的Ｒ直方图图４样本图像序列２中（１００，２０）像素位置的Ｇ直方图国防科技大学研究生院硕士学位论文图５样本图像序列２中（１００，２０）像素位置的Ｂ直方图图３～５中横坐标是该颜色分量的数值范围（图像序列中该像素的此颜色分量的最小值到最大值），纵坐标是该数值的频率（出现的次数）．由图３～５可知；Ｒ通道的高频数值主要集中在两个数值，即１１７和１１８，按方柱高低的比例取其平均值作为（１００，２０）位置的Ｒ数值。
Ｇ通道的数值与Ｒ通道类似，高频数值集中在１０７和１０８上，按方柱高低的比例取平均值作为（１００，２０）位置的Ｇ数值。
Ｂ通道的情况就有些特殊，高频数值集中在１０７上，形成单峰，直接获取数值作为（１００，２０）位置的Ｂ数值。
类似的方法循环遍历所有的像素，就得到完整的一幅彩色图像，也就是我们所求的背景模型。
２．２．２静态背景减除的基本原理根据背景模型与当前视频图像的对比，找到有差异的像素归为前景目标。
服务机器人视觉识别技术与应用考核试卷
19.以下哪些是服务机器人视觉识别系统可能面临的挑战？()
A.复杂环境下的识别
B.低分辨率图像的处理
C.实时性要求
D.以上都是挑战
20.在服务机器人视觉识别中，哪些方法可以用于提高目标跟踪的准确性？()
A.多目标跟踪算法
B.上下文信息利用
C.深度学习模型的自适应更新
D.以上都可以用于提高准确性
五、主观题（本题共4小题，每题5分，共20分）
1.请简述服务机器人视觉识别技术的基本流程，并说明每个步骤的作用。
2.在服务机器人视觉识别中，如何利用深度学习技术进行物体检测？请列举至少两种常见的深度学习物体检测算法，并简要介绍它们的特点。
3.请分析在服务机器人视觉识别中，可能遇到的挑战和问题，并提出相应的解决策略。
A.基于阈值的分割
B.基于边缘的分割
C.基于区域的分割
D.以上都包括
9.服务机器人视觉识别系统中，哪些技术可用于提高实时性？()
A.硬件加速
B.算法优化
C.数据预处理
D.以上都有效
10.以下哪些是服务机器人视觉识别中的关键环节？()
A.图像采集
B.图像处理
C.特征提取
D.结果输出
11.在服务机器人视觉识别中，哪些方法可用于处理图像中的遮挡问题？()
A.数据增强
B.模型融合
C.特征选择
D.以上三项都正确
6.以下哪些因素可能会影响服务机器人视觉识别系统的性能？()
A.摄像头分辨率
B.环境光照条件
C.目标物体的运动速度
D.以上都影响
7.在服务机器人视觉识别领域，哪些技术常用于手势识别？()
A.深度学习
B.模板匹配
背景减除算法
4/24/2017
2
Background Subtraction
• Background subtraction is a widely used approach for detecting moving objects from static cameras.
4/24/2017
3
Fundamental Logic
– Users can manually choose a threshold value, or – A thresholding algorithm can compute a value automatically, which is known as automatic thresholding
1. 2. 3. 4. Preprocessing, Background modeling, Foreground detection, and Data validation.
4/24/2017
24
Background Modeling
• Background modeling is at the heart of any background subtraction algorithm. • Background model is that which robust against environmental changes in the background, but sensitive enough to identify all moving objects of interest.
> Th
4/24/2017
16
Frame Differencing
Th = 25 Th = 24/2017
移动侦测算法原理
移动侦测算法原理移动侦测算法是一种广泛应用于视频监控、智能图像处理等领域的技术。
它能够检测图像中的人或物体移动，从而实现对视频的实时监控和处理。
本篇文章将详细介绍移动侦测算法的原理、实现方式及应用场景。
移动侦测算法的基本原理是利用图像处理技术，通过比较连续的图像帧之间的差异，判断是否存在移动物体。
通常采用帧间差分法、背景减除法等算法来实现。
1. 帧间差分法帧间差分法是通过比较连续的两帧图像之间的差异，从而检测移动物体。
它通过计算相邻两帧图像之间的差异，将移动物体与背景区分开来。
帧间差分法的优点是实现简单、计算量小，但容易受到光源、背景变化等因素的影响。
2. 背景减除法背景减除法是通过不断监测当前帧图像与背景图像的差异，从而去除背景变化和移动物体的干扰。
它通过提取一个稳定的背景图像作为参考，将当前帧与参考图像进行比较，将变化的部分识别为移动物体。
背景减除法的优点是能够处理复杂的背景变化和光源变化，但实现难度较大，计算量也较大。
除了上述两种常见的算法外，还有光流法、光度法等更高级的算法可以实现移动侦测。
这些算法能够更加准确地检测移动物体，但实现难度也更大，需要更多的计算资源和时间。
二、移动侦测算法的实现方式移动侦测算法的实现方式通常包括硬件实现和软件实现两种方式。
1. 硬件实现硬件实现是通过图像传感器、图像处理芯片等硬件设备直接实现移动侦测算法。
这种方式通常适用于对实时性要求较高的应用场景，如智能监控系统、无人驾驶等。
硬件实现的优势在于实时性强、响应速度快，但成本较高，且受限于硬件性能和限制。
2. 软件实现软件实现是通过计算机视觉技术，使用图像处理和计算机编程技术来实现移动侦测算法。
这种方式适用于对实时性要求较低、对精度和稳定性要求较高的应用场景，如视频监控、智能图像处理等。
软件实现的优点在于成本较低、灵活性强、可扩展性好，但实时性相对较差。
三、移动侦测算法的应用场景移动侦测算法在视频监控、智能图像处理等领域有着广泛的应用。
bpca 原理
bpca 原理BPCA原理是指基于主成分分析的背景减除法（Background Pixel Counting Algorithm），它是一种常用于图像处理和计算机视觉领域的算法。
该算法的主要目的是从图像中提取出背景信息，并用于分割、识别或检测对象。
BPCA原理的基本思想是通过主成分分析将图像中的像素点分解为背景和前景两个部分。
主成分分析是一种常用的数据降维技术，它可以将高维数据转化为低维表示，并保留最重要的信息。
在BPCA 算法中，首先需要构建一个背景模型，通过对一系列背景图像的主成分分析，得到一个背景特征空间。
然后，将待处理图像中的像素点投影到该特征空间中，通过计算像素点在特征空间中的距离，判断其属于背景还是前景。
BPCA算法的具体步骤如下：1. 收集一组背景图像，这些图像应包含与待处理图像相似的背景信息。
2. 将背景图像转化为灰度图像，并将其展开为一维向量。
3. 将所有的背景图像向量组合成一个矩阵，每一列代表一个像素点的灰度值。
4. 对矩阵进行主成分分析，得到主成分向量和对应的特征值。
5. 选择保留的主成分个数，通常是根据累计特征值贡献率来确定。
6. 将待处理图像转化为灰度图像，并将其展开为一维向量。
7. 将待处理图像向量投影到背景特征空间中，得到对应的投影系数。
8. 根据投影系数，判断像素点属于背景还是前景。
BPCA算法的优点是可以准确地提取出图像中的背景信息，并且对光照、噪声等因素具有一定的鲁棒性。
它在图像分割、运动检测、目标跟踪等领域有着广泛的应用。
然而，BPCA算法也存在一些局限性，例如对于复杂背景或者前景与背景差异较小的情况，其分割效果可能不理想。
BPCA原理是一种基于主成分分析的背景减除法，通过构建背景模型和投影分析的方式，可以有效地提取图像中的背景信息。
该算法在图像处理和计算机视觉领域有着广泛的应用前景，并且具有较好的鲁棒性和准确性。
背景减除的算法研究
国防科学技术大学硕士学位论文背景减除的算法研究姓名：孙吉花申请学位级别：硕士专业：控制科学与工程指导教师：刘肖琳20061101第一章绪论１．１研究背景背景减除，即从视频系列中准确检测出运动目标而将不关心的背景完全除去，是很多计算机视觉问题中的关键技术。
视频图像中通常包含很多信息，但是人们所关心的信息往往只是其中的一小部分（比如运动的人、车辆等等）．从人们是否关注的角度，可将图像信息分为前景目标和背景，若我们能把不感兴趣的复杂背景减除，就可以使后续处理过程的注意力集中到前景目标上，省去很多计算量和其它系统资源，从而大大简化视频图像理解、计算机视觉、目标监视和跟踪等问题。
如何有效的解决背景减除是一个很有研究价值的问题。
背景减除实际上是一个从摄像机拍摄的视频系列中检测出前景目标的问题。
简单地说是把前景目标理解为当前视频图像与背景模型的差异提取出来。
首先要建立视频图像序列的背景模型，然后通过图像分割方法将背景从视频图像序列中减除。
其示意图如图１所示：图Ｉ背景减除过程示意图建立背景模型是一个复杂的问题，比如光照的突变会导致原来的背景模型不再适应、摄像机抖动可能导致背景减除效果严重偏离预期目标、背景自身范围内的物体增减易位会使背景模型不再适应需要、前景目标运动过程中阴影的消除等等。
虽然背景建模问题已经有大量的研究成果，但是大多研究成果都是针对具体应用环境的，通用性仍需提高，仍有很多问题有待解决，具有很高的研究价值，也是近年来研究的热点问题。
背景减除的基本方法是根据当前图像和背景图像之间的差异是否大于一个阙值来划分前景和背景。
目前已有很多背景减除方法，一些学者采用高斯混合方法对前景和背景同时建模，或用核密度估计方法、利用平滑高斯核来提高背景模型的适应性，或用基于中值变换的估计方法利用协方差矩阵来对多模型分区的背景建模。
但是传统的高斯建模方法没有利用像素间的空间联系，只是低端二元形态学方法，需要很大的存储空间和计算量。
基于像素的背景减除技术综述
2019.09科学技术创新-63-基于像素的背景减除技术综述隋淑娇(青岛科技大学数理学院，山东青岛266061)摘要:随着人工智能和大数据技术的发展，背景建模研究的算法逐渐增多，本文对基于像素的背景减除技术进行了系统总结与分析，从各个算法的基本原理、适用条件、迭代更新方式、性能精度、时空复杂度等方面加以比较分析，并对该领域的发展与应用进行了展望。
关键词:背景建模；背景减除;混合高斯模型；矩阵低秩性中图分类号:TP391文献标识码：A文章编号:2096-4390(2019)09-0063-04目前,随着“平安城市”建设的顺利开展，以及交通、教育、金融等各行业用户安防意识的不断增强，各类场所的摄像头数量呈现井喷式增长，所以智能化视频监控系统的研究成为近些年来计算机视觉领域研究的一个重要方向，它的自动处理与预测在信息科学、计算机视觉、机器学习、模式识别等多个领域中受得重点关注。
如何快速获取监控视频中有效的前景目标信息和构建高准确度的动态视频图像背景模型叫是其中非常重要而基础的问题。
背景减除法是许多计算机视觉系统中的关键步骤，它在没有关于物体的任何先验知识的情况下，可以检测出视频流中的移动物体。
自20世纪90年代以来已被广泛研究,主要用于视频监控领域，因为监控视频在操作更复杂的入侵检测、跟踪、人数统计等过程之前首先需要检测人员、车辆、动物等运动目标，所以许多算法被设计成从视频序列的背景中将感兴趣的部分提取出来进行运动目标检测，学者们根据应用场景、方法、技术路线等方面提出了不同的运动目标检测方法,主要有背景减法、帧差法、光流法、混合高斯模型法、基于矩阵低秩性的方法、基于学习的方法等。
这些方法一般从像素点或者相邻像素块出发进行研究,包括背景初始化、前景检测、背景维护等方面。
但在实际场景中情况比较复杂，背景减除算法只适用于特定应用场景，不能适用于所有场合。
目前还没有一个衡量算法优劣性的通用标准,即使在相类似场景，不同的检测算法也各有其特有的优点和缺点。
背景减除法在机场场面监视系统视频信号处理中的应用
飞行计划与飞机相关显示器非的飞机必须通过 管制员手动处理。而多点定位及 自动相关监视 信号 的引入是用于定位追踪 的精确 ，最后在处
理 后 的信 息 显 示 到 各 管 制 终 端 。
３背景减除法
３ ． １背景 减除法原理
本 文介 绍 了场面 监视系 统 的视频 信号 处
理 过 程 ， 并针 对 在 场 面 监视 系 统 维护 过 程 中遇 到 的假 目标 问 题 提 出 了 加 入 背 景 减 除 法 来 解
无 关 噪 声 过 滤 。但 是 这 种 方 法 在 针 对 一 些 杂 波
方面过滤效果并不好，例如在活动区域出现凹 凸不平 ，可能在视频信号处理信号后得到不存 在的不运动的假 目标。这里的假 目标指的是场 面监视系统在处理场监雷达视频信号时，会将 某些杂波识别为场面上的 目标，这些假 目标的
电子 技术 ・ Ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ
背景减 除法在机场场面监视系统视频信号处 理中的应 用
文／ 杨 磊
要依据 。 昆 明 长 水 国 际 机 场 是 全 球 百 强机 场 之 一 ，是 中 国面 向 东 南亚 、 ２ ． ２ 场 面 监 视 系统
等 ，这些 区域大多数位于机场外 围。然后在得 到 的非活动 区域 的基础上划定活动 区域 ，活动 区域顾名思义将是航空器或者是各种活动车辆
活 动 的 地 方 ，这 些 区域 基 本 上 是 跑 道 区域 ，滑 以 采 用 背 景 减 除 法 将 其 过 滤 。在 视 频 信 号 中 显
示为背景减除的基本方法是根据 当前图像 与背
个数字代号 。场面监视系统接收并处理气象信 视 频 目标 跟 踪 精度 ，过 滤 假 目标 。而 针 对 那些 息、飞行计划信息、多点定位信息及 自动相关 运动 的物体 ，场面 监视雷达接收 的回波均 能准
基于历史特征模型的背景减除算法研究及实验分析
浙江大学硕士学位论文基于历史特征模型的背景减除算法研究及实验分析姓名：***申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：***20070501只要我们能非常准确地，实时地获取所需要的ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ，我们必定能得到背景减除的优质效果（Ｔｈ的设置不会成为什么问题）。
问题的难点在于ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ是～个实时变化的参照物，并且其变化规律呈现出多样性的特点，针对不同的实际场景，不同的运动模式，其变化规律相差很多。
因此，所有的研究本质上都是找出参照背景图像的变化规律，并相应地实时更新它。
２．１．２需要解决的问题即使是完全静止的背景场景，或者在一视频序列中完全静止的像素点，其像素点的色彩信息也不是不变的，尽管我们用肉眼无法识别。
圈２．１观察静ｌ卜地面的某个像素点Ｐ，其坐标如图中所标记，并且没有光照影响图２．２在连续５３１帧视频序列豳像中，Ｐ点的灰度值的变化曲线如图２．１，我们观察基本静止（没有阴影，没有光照，没有任何运动）的Ｐ像素淅江火学硕｝学位论文第二章摹于历史特征模型的背景减除算法图３．１观察自行中驶入，停车，离开这一视频序列中的同一像素点Ｐ，其像素坐标如图中所标。
选取的酗像分别是第１，８４，２８６，１２０１帧图３．２图３．１中Ｐ点灰度值的变化曲线，Ａ和Ｃ标记阶段Ｐ均为草坪，Ｂ标记阶段Ｐ为自行车图３．３幽３．１中所标记的Ｐ像素点在豳３．２中标记的Ａ阶段以及Ｃ阶段曲线的放大浙江人学硕Ｌ－学位论文第＝帚摹ｆ历史特缸模型的背景减除算Ｉ法任意像素点在随着时｜．日ｊ的推移经历了不同的灰度值后，会实时地依掘不同的灰度值范围建立不同模型，同时将属于不同类的历史记录保存在相应的模型中，并且不断地丢弃过时的历史记录。
同样，类似于３．４章节中讲的限制模型所能保存的历史记录的最大数量，我们也必须限制任意像素点所能建立的最大模型数量。
在后面的章节中，我们会讲到模型的优先级的概念，因此，任意像素点保存的模型是按照优先级排序的，因此，当新建模型时，而模型数量超过我们限定的最大数量时，类似于历史记录的更新，我们也会删除优先级最小的那个模型。
《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飞速发展，运动目标检测与跟踪作为计算机视觉领域的重要研究方向，已经得到了广泛的应用。
OpenCV（开源计算机视觉库）作为计算机视觉领域的强大工具，为运动目标检测与跟踪提供了有效的解决方案。
本文将详细介绍基于OpenCV的运动目标检测与跟踪的方法、原理及实践应用。
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。
该方法通过将当前图像与背景图像进行差分，从而提取出运动目标。
在OpenCV中，可以使用BackgroundSubtractorMOG2类实现背景减除法，该类可以适应动态背景，提高运动目标检测的准确性。
2. 光流法光流法是一种基于光流场的目标检测方法。
它通过计算图像序列中像素点的运动信息，从而检测出运动目标。
在OpenCV中，可以使用calcOpticalFlowPyrLK函数实现光流法，该方法对光照变化和背景干扰具有较强的鲁棒性。
3. 深度学习方法随着深度学习在计算机视觉领域的广泛应用，基于深度学习的运动目标检测方法也逐渐成为研究热点。
通过训练深度神经网络，可以提取出图像中的特征信息，从而更准确地检测出运动目标。
在OpenCV中，可以使用DNN模块实现基于深度学习的运动目标检测。
三、运动目标跟踪1. 基于特征的跟踪方法基于特征的跟踪方法通过提取目标区域的特征信息，如颜色、形状、纹理等，从而实现目标的跟踪。
在OpenCV中，可以使用Optical Flow、KLT跟踪器等实现基于特征的跟踪方法。
2. 基于区域的跟踪方法基于区域的跟踪方法通过在图像中搜索与目标区域相似的区域，从而实现目标的跟踪。
在OpenCV中，可以使用CamShift算法、MeanShift算法等实现基于区域的跟踪方法。
3. 深度学习在跟踪中的应用深度学习在跟踪领域的应用也越来越广泛。
通过训练深度神经网络，可以提取出更丰富的特征信息，提高跟踪的准确性。
背景减除法原理
背景减除法原理我一直觉得这个世界上有很多神奇的原理，就像魔法一样。
今天我想跟大家唠唠这个背景减除法原理。
这原理啊，就像一把特殊的钥匙，能打开很多知识的大门呢。
先来说说啥是背景减除法原理吧。
想象一下，你面前有一幅超级复杂的画，画里有好多东西混在一起。
背景减除法就像是一个超级细心的画家，它能够把那些不重要的背景部分一点点地去掉，只留下最关键的东西。
比如说，你在一个很杂乱的房间里找一个小钥匙，房间里堆满了各种杂物，什么旧书本、玩具、衣服啥的。
这时候如果用背景减除法原理，就相当于把那些跟钥匙无关的东西都清理掉，最后让钥匙明晃晃地出现在你眼前。
我有个朋友叫小李，他就亲身经历过类似的事情。
小李在一家大公司做数据分析。
他们公司有一大堆的数据，就像一团乱麻。
这些数据里有真正有用的信息，就好比是宝藏，可同时也有大量没用的背景信息，就像那些包裹着宝藏的泥沙。
有一次，他们要找出客户购买行为中的一个特定模式。
刚开始，小李看着那一堆数据直发懵，感觉就像在大雾里找路一样迷茫。
后来他就想到了背景减除法原理。
他把那些跟购买行为模式不相关的数据，像客户的一些基本信息里不影响购买的部分，比如说头发颜色（这当然是个夸张的例子啦），或者一些无关的浏览记录，就像偶尔点进去看了一下跟产品完全无关的娱乐新闻之类的，他都当作背景信息给减掉了。
嘿，这么一弄，关键的数据就凸显出来了，他很快就找到了那个购买行为模式。
再从生活里找个例子吧。
咱们去超市买东西的时候，货架上摆满了各种各样的商品。
如果我们没有一个明确的目标，那可能就会在超市里转来转去，被各种商品的包装、促销活动啥的搞得晕头转向。
这时候，我们要是运用背景减除法原理，就可以把那些我们不需要的商品种类当作背景。
比如说我们只需要买食品，那就忽略掉那些日用品、文具之类的区域。
这样一来，我们就能更高效地找到我们想要的食品。
那这个背景减除法原理在学习上有没有用呢？那可太有用了。
就拿学习历史来说吧。
历史书里有大量的信息，有各个朝代的政治、经济、文化、人物故事等等。
LK光流算法归纳
运动目标检测之Lucas-Kanade光流算法读书笔记视觉是人类感知自身周围复杂环境最直接有效的手段之一，而在现实生活中大量有意义的视觉信息都包含在运动中，人眼对运动的物体和目标也更敏感，能够快速的发现运动目标。
随着计算机技术、通信技术、图像处理技术的不断发展，计算机视觉己成为目前的热点研究问题之一。
而运动目标检测是计算机视觉研究的核心课题之一，融合了图像处理、模式识别、人工智能、自动控制、计算机等众多领域的先进技术，在军事制导、视觉导航、视频监控、智能交通、医疗诊断、工业产品检测等方面有着重要的实用价值和广阔的发展前景。
一目标检测运动目标检测运动目标检测是指从序列图像中将运动的前景目标从背景图像中提取出来。
目前,已有的运动目标检测方法按照算法的基本原理可以分为三类:背景差分法，帧间差分法和光流法。
1背景差分法背景差分法又称背景减除法，背景差分法的原理是将当前帧与背景图像进行差分来得到运动目标区域，但是需要构建一幅背景图像，这幅背景图像必须不含运动目标，并且应该能不断的更新来适应当前背景的变化，构建背景图像的方法有很多，比较常用的有基于单个高斯模型的背景构建，基于混合高斯模型的背景构建，基于中值滤波器的背景构造，基于卡尔曼滤波器的背景构造，基于核函数密度估计的背景模型构造。
缺点：因为要求背景是静止的，所以背景的变化，场景中有很多干扰，比如场景中有树枝和叶子在风中晃动、水面的波动等等，还有照明的变化和天气的变化等都可能影响检测的结果2帧间差分法帧间差分法是一种通过对视频图像序列中相邻两帧作差分运算来获得运动目标轮廓的方法，它可以很好地适用于存在多个运动目标和摄像机移动的情况。
当监控场景中出现异常物体运动时，帧与帧之间会出现较为明显的差别，两帧相减，得到两帧图像亮度差的绝对值，判断它是否大于阈值来分析视频或图像序列的运动特性，确定图像序列中有无物体运动。
图像序列逐帧的差分，相当于对图像序列进行了时域下的高通滤波。
对运动车辆检测之背景减除法的一点改进
景 图像 中出现 变化 的区域 的图像分割 出来 ， 它是运动 目 标分析
与识别的基础 。
ｘ ， ｙ ） ＝ ｛ １ ０
ｄ ｋ （ ｘ ， ｙ ） ＞
（ ３ － ２ ）
目前能够实现运动物体检测的方法主要有 以下几种：
第三步， 使用数学形态 学 对 帧差图像ｂ 进行 滤波处理 ，
关键 词 ： 运动车辆 ； 背景减除 ； 统计平 均； 数学形态 学
Ｍｏ ｖｉ ｎｇ Ｖｉ ｈｉ ｃ ｌ ｅ ｓ Ｄｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏｎ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏｎ Ｂａ ｃ ｋｇｒ ｏ ｕｎｄ Ｓｕｂｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ
Ｎ ｉ ｕ Ｙ ｕ ｘ ｉ ａ （ Ｎ ａ ｎ ｔ ｏ ｎ ｇ Ａ ｇ ｒ ｉ ｃ ｕ ｌ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ， Ｎ ａ ｎ ｔ ｏ ｎ ｇ Ｊ ｉ ａ ｎ ｇ ｓ ｕ ２ ２ ６ ０ ０ ７ Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
阈值化来提取 出图像中的运动区域， 它能较快地 检测出视 频图 域范围。 像中发生变化 的部分。
２ ） 背景减 除法 （ Ｂ ａ ｃ ｋ ｇ ｒ ｏ ｕ ｎ ｄ ｓ ｕ ｂ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍ ｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ） ， 该
３ 背景图像获取 的改进
通过前文 的介绍， 我们 可以知道背景减除法的关键就在于 算法是 当前运动 目标检测 时最主流 的方法 之＿， 它是将图像序 背 景模 型的提取及背景模 型是 否可以实 时的更新 。 显而 易见 ， 列分为前景和 背景， 然后对背景 进行建模 ， 再用当前 帧与背景 最简单 的一种获取背景图像 的方法是当视频中无任 何目 标 出现
ｍ ｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｉ ｓ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｎ ｅ ｓ ｓ ｆ ｏ ｒ ｔ ｈ ｅ ｍ ｏ ｖ ｉ ｎ ｇ ｖ ｉ ｈ ｉ ｃ ｌ ｅ ｓ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ．
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背景消减法_OpenCV_详解一.基本概念背景消减法可以看作一种特殊的帧差法。
基本思想：利用当前帧图像与背景图像对应象素点的灰度差值来检测车辆。
如果当前图像的象素点和背景图像的象素点灰度值差别很大，就认为此象素点有车通过；相反，如果当前图像的象素点和背景图像的象素点灰度值差别较小，在一定的阈值范围内，我们就认为此象素点为背景象素点。
背景差值法假定图像背景是静止不变的，即图像背景不随图像帧数而变，可表示为b(x,y)，定义图像序列为f(x,y,i)，其中(x,y)为图像位置坐标，i为图像帧数，将每一帧图像的灰度值减去背景的灰度值可得到一个差值图像：id(x,y,i)=f(x,y,i)-b(x,y)背景差值法检测运动目标速度快，检测准确，易于实现，其关键是背景图像的获取与背景更新。
在实际应用中，静止背景是不易直接获得的，同时，由于背景图像的动态变化，需要通过视频序列的帧间信息来估计和恢复背景，即背景重建，所以要选择性的更新背景。
然而它对于动态场景的变化，例如光照的变化和阴影的干扰等特别敏感。
因此，选取一个可靠的背景模型进行背景的提取与动态更新以适应环境的变化是必要的。
使用背景差分法进行运动检测通常会遇到如下一些问题：（1）背景获取：最简单的方法是在场景中没有运动目标的情况下进行，但在现实中肯定是无法满足的，如高速公路和城市交通的监控，需要一种方法能在场景存在运动目标的情况下获得背景图像。
（2）背景的扰动：如树叶、树枝等各种东西的摇动（3）外界光照条件的变化（4）背景中固定对象的移动（5）背景的更新（6）阴影的影响背景消减法根据其背景模型的不同又可分为：直方图法、平均值法、单分布高斯背景模型、混合高斯分布背景模型、Kalman滤波器法，HMM模型法。
二.下面分享的是两种背景实现方式：（1）背景即为第一帧图像，简单的先看看程序的基本步骤和实现方法。
这种方法适用于第一帧即为全部背景，如果存在不是背景的物体，将出现误差；同时进行了简单的背景更新；（2）背景为前50帧的平均值，对于高速的车流量较少的地段，背景提取较理想，车辆缓慢移动时会在背景上留下痕迹。
同时也进行了背景的简单更新；（3）同样的方法可以尝试不同的背景提取模型。
三.程序源代码[cpp]view plaincopy1.#include "stdafx.h" //背景为第一帧2.#include "highgui.h"3.#include "cv.h"4.#include "cxcore.h"5.#include "ml.h"6.7.int main(int argc, char* argv[])8.{9. CvCapture* pCapture = cvCaptureFromFile("video.avi");10.if( !pCapture) return -1;11.12. IplImage* pImgFrame = NULL;13. IplImage* pImgProcessed = NULL;14. IplImage* pImgBackground = NULL;15. IplImage* pyrImage = NULL;16.17. CvMat* pMatFrame = NULL;18. CvMat* pMatProcessed = NULL;19. CvMat* pMatBackground = NULL;20.21. cvNamedWindow("video", 0);22. cvNamedWindow("background",0);23. cvNamedWindow("processed",0);24.25. cvResizeWindow("video",300,300); //重新定义窗口的大小26. cvResizeWindow("background",300,300);27. cvResizeWindow("processed",300,300);28.29. cvMoveWindow("video", 0, 100); //设定窗口的位置30. cvMoveWindow("background", 350, 100);31. cvMoveWindow("processed", 700, 100);32.33.//int thresh_low = 20;34.//cvCreateTrackbar("Low","processed",&thresh_low,255,NULL); //创建滚动条,显示阈值35.36. pImgFrame = cvQueryFrame( pCapture ); //取第一帧37. pImgBackground = cvCreateImage(cvSize(pImgFrame->width, pImgFrame->height), IPL_DEPTH_8U,1);38. pImgProcessed = cvCreateImage(cvSize(pImgFrame->width, pImgFrame->height), IPL_DEPTH_8U,1);39. pyrImage = cvCreateImage(cvSize(pImgFrame->width/2, pImgFrame->height/2), IPL_DEPTH_8U,1);40.41. pMatBackground = cvCreateMat(pImgFrame->height, pImgFrame->width, CV_32FC1);42. pMatProcessed = cvCreateMat(pImgFrame->height, pImgFrame->width, CV_32FC1);43. pMatFrame = cvCreateMat(pImgFrame->height, pImgFrame->width, CV_32FC1);44.45. cvSmooth(pImgFrame, pImgFrame, CV_GAUSSIAN, 3, 0, 0); //高斯平滑46. cvCvtColor(pImgFrame, pImgProcessed, CV_BGR2GRAY);47. cvCvtColor(pImgFrame, pImgBackground, CV_BGR2GRAY);48. cvConvert(pImgProcessed, pMatBackground);49. cvConvert(pImgProcessed, pMatFrame);50. cvConvert(pImgProcessed, pMatProcessed);51.52. cvSmooth(pMatBackground, pMatBackground, CV_GAUSSIAN, 3, 0, 0);53.54.while(pImgFrame = cvQueryFrame( pCapture ))55. {56. cvShowImage("video", pImgFrame);57. cvSmooth(pImgFrame, pImgFrame, CV_GAUSSIAN, 3, 0, 0);58.59. cvCvtColor(pImgFrame, pImgProcessed, CV_BGR2GRAY);60. cvConvert(pImgProcessed, pMatFrame);61.62. cvSmooth(pMatFrame, pMatFrame, CV_GAUSSIAN, 3, 0, 0);63. cvAbsDiff(pMatFrame, pMatBackground, pMatProcessed);64.65. cvThreshold(pMatProcessed, pImgProcessed, 20, 255.0, CV_THRESH_BINARY);66.67.//cvPyrDown(pImgProcessed,pyrImage,CV_GAUSSIAN_5x5); //GAUSSIAN金字塔向下采样68.//cvPyrUp(pyrImage,pImgProcessed,CV_GAUSSIAN_5x5);69.70. cvErode(pImgProcessed, pImgProcessed, 0, 1); //腐蚀71. cvDilate(pImgProcessed, pImgProcessed, 0, 1); //膨胀72.73. cvRunningAvg(pMatFrame, pMatBackground, 0.0003, 0); //背景更新74. cvConvert(pMatBackground, pImgBackground);75.76. cvFlip(pImgBackground,NULL,0); //垂直旋转图像77. cvFlip(pImgProcessed,NULL,0);78. cvShowImage("background", pImgBackground);79. cvShowImage("processed", pImgProcessed);80.81.if( cvWaitKey(33) == 27 ) //触发Esc键，跳出82. {83.break;84. }85. }86.87. cvDestroyWindow("video");88. cvDestroyWindow("background");89. cvDestroyWindow("processed");90.91. cvReleaseImage(&pImgProcessed);92. cvReleaseImage(&pImgBackground);93.94. cvReleaseMat(&pMatFrame);95. cvReleaseMat(&pMatProcessed);96. cvReleaseMat(&pMatBackground);97.98. cvReleaseCapture(&pCapture);99.100.return 0;101.}[cpp]view plaincopy1.#include "stdafx.h" //背景为前50帧的平均值2.#include "highgui.h"3.#include "cv.h"4.#include "cxcore.h"5.#include "ml.h"6.7.int main(int argc, char* argv[])8.{9. CvCapture* pCapture = cvCaptureFromFile("video.avi");10.if( !pCapture) return -1;11.12. IplImage* pImgFrame = NULL;13. IplImage* pImgProcessed = NULL;14. IplImage* pImgBackground = NULL;15. IplImage* pyrImage = NULL;16.17. CvMat* pMatFrame = NULL;18. CvMat* pMatProcessed = NULL;19. 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CvMat* pMat = NULL,*pMat1=NULL,*pMatSum=NULL,*pMatAve=NULL;48. pMat = cvCreateMat(pImgFrame->height, pImgFrame->width, CV_32FC1); //存放当前帧49. pMat1 = cvCreateMat(pImgFrame->height, pImgFrame->width, CV_32FC1); //存放前一帧50. pMatSum = cvCreateMat(pImgFrame->height, pImgFrame->width, CV_32FC1); //所有帧的和51. pMatAve = cvCreateMat(pImgFrame->height, pImgFrame->width, CV_32FC1); //帧的平均52.while(i<=50)53. {54. pImgFrame = cvQueryFrame( pCapture );55. cvCvtColor(pImgFrame, pImgBackground, CV_BGR2GRAY);56. cvConvert(pImgBackground, pMat);57. cvAdd(pMat,pMat1,pMatSum,NULL);58. pMat1=pMatSum;59. i++;60. }61. cvConvertScale(pMatSum, pMatAve, 0.02, 0 ); //求平均值62. cvConvert(pMatAve, pMatBackground);63. cvSmooth(pMatBackground, pMatBackground, CV_GAUSSIAN, 3, 0, 0);64. cvSetCaptureProperty(pCapture, CV_CAP_PROP_POS_FRAMES, 0. );65.66. cvSmooth(pImgFrame, pImgFrame, CV_GAUSSIAN, 3, 0, 0); //高斯平滑67. cvCvtColor(pImgFrame, pImgProcessed, CV_BGR2GRAY);68. cvConvert(pImgProcessed, pMatFrame);69. cvConvert(pImgProcessed, pMatProcessed);70.71.while(pImgFrame = cvQueryFrame( pCapture ))72. {73. cvShowImage("video", pImgFrame);74. cvSmooth(pImgFrame, pImgFrame, CV_GAUSSIAN, 3, 0, 0);75.76. cvCvtColor(pImgFrame, pImgProcessed, CV_BGR2GRAY);77. cvConvert(pImgProcessed, pMatFrame);78.79. cvSmooth(pMatFrame, pMatFrame, CV_GAUSSIAN, 3, 0, 0);80. cvAbsDiff(pMatFrame, pMatBackground, pMatProcessed);81.82. cvThreshold(pMatProcessed, pImgProcessed, 20, 255.0, CV_THRESH_BINARY);83.84.//cvPyrDown(pImgProcessed,pyrImage,CV_GAUSSIAN_5x5); //GAUSSIAN金字塔向下采样85.//cvPyrUp(pyrImage,pImgProcessed,CV_GAUSSIAN_5x5);86.87. cvErode(pImgProcessed, pImgProcessed, 0, 1); //腐蚀88. cvDilate(pImgProcessed, pImgProcessed, 0, 1); //膨胀89.90. cvRunningAvg(pMatFrame, pMatBackground, 0.0003, 0); //背景更新91. cvConvert(pMatBackground, pImgBackground);92.93. cvFlip(pImgBackground,NULL,0); //垂直旋转图像94. cvFlip(pImgProcessed,NULL,0);95. cvShowImage("background", pImgBackground);96. cvShowImage("processed", pImgProcessed);97.98.if( cvWaitKey(50) == 27 ) //触发Esc键，跳出99. {100.break;101. }102. }103.104. cvDestroyWindow("video");105. cvDestroyWindow("background");106. cvDestroyWindow("processed");107.108. cvReleaseImage(&pImgProcessed);109. cvReleaseImage(&pImgBackground);110.111. cvReleaseMat(&pMatFrame);112. cvReleaseMat(&pMatProcessed);113. cvReleaseMat(&pMatBackground);114.115. cvReleaseCapture(&pCapture);116.117.return 0;118.}。