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使用OpenCv进行运动目标的检测的课程论文免费下载

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:未知 | 2019-11-07

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 　　运动目标检测是智能视频监控系统的重要组成部分它是指从视频图像序列中将变化的目标从背景中分割出来。一旦检测出目标，监控系统将产生报警信息提示管理员采取相应措施，同时开始存储该时段视频文件以备查阅，可见检测结果至关重要。运动目标检测主要包括背景提、前景检测、判断报警、背景更新等主要步骤。

　　目前常用的运动目标检测方法主要有3种：帧差法，对于动态环境具有较强的自适应性，稳健性较好，但一般不能完全提取出所有相关的特征像素点：光流法，能够检测独立运动的对象， 并且可用于摄像机运动的情况，但是多数计算复杂、耗时多，很难实现实时监测；背景减法，一般能够较完整地提取目标点，但对于动态场景的变化！如光照和外来无关事件的干扰等特别敏感。

　　2 OpenCv简介

　　OpenCv（Open Source Computer Vision Library ）是一种种用于数字图像处理和计算机视觉的函数库。由Intel微处理器研究实验室的视觉交互组开发“。它主要用于对图像进行一些高级处理。比如特征检测与跟踪、运动分析、目标分割与识别以及 3D 重建等。 可以在VC环境下使用，操作方便。功能强大！可以大大缩短相关程序的开发周期。

　　OpenCv是开放的C源码，基于Intel处理器指令集开发的优化代码，具有统一的结构和功能定义、强大的图像和矩阵运算能力，方便灵活的用户接口，同时支持Windows，Linux平台等。

　　3 运动目标检测原理

　　3.1 背景的提取和检测

　　背景提取与更新采用以背景减法为基础，相邻帧差法为补充的检测

　　方法：当视频采集开始时，首先提取视频序列的一帧作为初始背景B（x，y）以后每帧通过 Img（x，y）读入，通过数帧更新得到较准确的背景图！ 这里图像存储格式均采用IplImag结构，背景更新采用更新加权累计图像的方法，使用函数cvRunningAvg其定义是：

　　void cvRunningAvg（const CvArr * image， CvArr* acc， double alpha， const CvArr* mask=NULL）。

　　以背景建模与更新为核心”整个运动检测的流程框

　　图如图1所示：

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