[试题]用opencv实现对视频中动态目标的追踪

[试题]用opencv实现对视频中动态目标的追踪 用opencv实现对视频中动态目标的追踪 (2009-07-15 10:53:18) 转载 标签: 杂谈 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 路基工程安全技术交底工程项目施工成本控制工程量增项单年度零星工程技术标正投影法基本原理 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 excel方差函数excelsd函数已知函数     2 f x m x mx m      2 1 4 2拉格朗日函数pdf函数公式下载 :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～