OpenCV实现图像帧差检测

"该资源是关于使用OpenCV库在C++环境中实现两幅图像（帧）差异检测的示例代码。通过计算两帧图像对应像素的差值，并根据设定的阈值判断输出结果，将差值超过阈值的像素设置为0，否则设置为255，最终显示处理结果。" 在计算机视觉和视频处理中，帧差法是一种常用的技术，用于检测图像序列中的运动物体。在给定的代码中，它演示了如何利用OpenCV库来实现这一功能。首先，我们需要了解几个关键概念： 1. IplImage: 这是OpenCV早期版本中的一个数据结构，用于表示图像。它包含了图像的宽度、高度、通道数等信息。 2. cvLoadImage: 这个函数用于从磁盘加载图像文件到内存，返回一个IplImage指针。 3. cvCreateImage: 创建一个新的图像对象，参数包括图像的尺寸、位深度和通道数。 4. cvGet2D 和 cvSet2D: 分别用于获取和设置图像中指定位置像素的值。 5. cvShowImage 和 cvNamedWindow: 分别创建一个窗口并显示图像。 6. 通道(Channel): 图像可以有多个通道，如灰度图像有1个通道，RGB图像有3个通道。在这个例子中，由于处理的是灰度图像，所以只有一个通道。 在`onTrackerSlid`函数中，核心逻辑是计算像素差值和应用阈值： 1. 循环遍历两幅图像的所有像素。 2. 使用`cvGet2D`获取两帧图像同一位置的像素值。 3. 计算像素值差的绝对值，与阈值`thresh`进行比较。 4. 如果差值大于阈值，设置新图像该位置的像素值为0；否则，设置为255。 5. 使用`cvSet2D`更新新图像的像素值。 6. 最后，在`result`窗口显示处理后的图像。 在`main`函数中，初始化了一些变量，如`img0`、`img1`和`img2`，分别代表第一帧、第二帧和结果图像。然后，读取两幅图像，创建结果图像，定义了一个阈值`thresh`，并设置了几个窗口显示图像。 这个程序的运行步骤是： 1. 加载两幅图像（假设是连续的两帧视频）。 2. 计算像素差值并应用阈值。 3. 将处理后的图像显示出来。 这样的方法可以用于简单的运动检测，例如在视频监控中识别移动的对象。然而，对于更复杂的场景和光照变化，可能需要更高级的运动估计技术，如光流法或者背景减除模型。