OpenCV图像序列运动目标检测技术与应用

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。基于OpenCV的图像序列运动目标检测，主要是通过编程识别和跟踪视频中的移动物体。本项目主要涉及两种技术：帧间差分法和光流法。 帧间差分法是通过比较连续两帧图像之间的差异来实现目标检测的方法。此方法的自适应能力强，能够检测出运动对象的部分轮廓信息。但是，它在检测结果中不能完全提取出所有属于运动对象的特征像素点。改进的帧间差分法则是将点与点之间的比较，变为点的邻域与邻域之间的比较，通过块匹配的方式确定运动目标点，以此提高识别精度。 光流法是另一种目标检测方法，最初由Horn和Schunck于1981年提出，该方法基于灰度梯度恒定和亮度恒定的假设。光流法通过分析物体运动前后图像的灰度变化，计算出物体的运动速度和方向。 该项目适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者，可以作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项使用。 项目中所用到的压缩包子文件Realtime_cb-master可能是一个基于实时处理的代码包，其中可能包含了实时处理运动目标检测所需要的各类代码、文档以及可能的开发环境配置信息。 通过学习本项目，学习者可以掌握OpenCV的图像处理和计算机视觉基础知识，理解帧间差分法和光流法在运动目标检测中的应用，提升图像处理和计算机视觉项目实践能力。