基于OpenCV的运动目标检测与跟踪——复杂场景下的应用

"基于OpenCV的运动目标检测与跟踪 - 吴晓阳 - 浙江大学信息科学与工程学院硕士论文" 这篇硕士论文主要探讨了在计算机视觉和数字图像处理领域中的一个重要课题——运动目标检测与跟踪。作者吴晓阳利用OpenCV库，一个由Intel微处理器研究实验室开发的开源计算机视觉函数库，构建了一个完整的视频图像运动目标分析系统。 OpenCV库为开发者提供了丰富的图像和视频处理功能，包括帧提取、标准图像处理算法等，支持Windows和Linux系统，并且源代码开放，便于开发和定制。在论文中，作者利用OpenCV来解决复杂背景下多目标检测和跟踪的问题。 该系统由以下几个关键模块构成： 1. 人机交互界面模块：允许用户与系统进行交互，例如通过特定按键（如'h'打开或关闭色度直方图窗体，'ESC'退出程序）控制系统的操作。 2. 运动物体的前景检测模块：识别图像中的运动区域，这是目标检测的第一步。 3. 运动物体的团块特征检测模块：进一步处理检测到的运动区域，提取其特征。 4. 运动物体的团块跟踪模块：对运动物体进行跟踪，即使在物体部分被遮挡的情况下也能重新定位。 5. 轨迹生成模块：记录物体的运动轨迹。 6. 轨迹后处理模块：对生成的轨迹进行优化和分析，提高跟踪的准确性和稳定性。 论文中提到了CamShiit算法在特定条件下的有效应用，例如背景单一、光线稳定和物体移动速度适中时，能够准确地跟踪物体。即使在物体颜色鲜艳或者与背景相似的复杂情况下，通过调整阈值也能保持跟踪精度。同时，当目标被部分遮挡后，算法仍能恢复跟踪。 实验结果显示，基于OpenCV设计的系统具有良好的实时性能，能够在复杂背景下有效地检测和跟踪多个特定运动目标，并对其进行标记。这表明该系统在机器人导航、智能视觉监控、医学图像分析等应用场景中具有广阔的应用潜力。 这篇论文深入研究了如何利用OpenCV进行运动目标检测与跟踪，不仅详细介绍了系统的设计和实现，还通过大量的实验验证了其有效性，为相关领域的研究者和工程师提供了有价值的参考。