基于OpenCV的运动目标检测与跟踪系统设计

"这篇硕士学位论文主要探讨了基于OpenCV的运动目标检测与跟踪技术，作者吴晓阳在电路与系统专业攻读硕士，由章专教授指导。论文中提到OpenCV是一个开源的计算机视觉库，包含多种图像处理算法，适用于Windows和Linux系统。论文构建了一个包括人机交互界面、前景检测、团块特征检测、团块跟踪和轨迹后处理的运动目标分析系统，用于在复杂背景下对多个特定运动目标进行检测、标记和跟踪。实验结果表明该系统具有良好的实时性能。" 在计算机视觉和数字图像处理领域，运动目标检测与跟踪是一项关键任务，广泛应用于诸多领域，如机器人导航、智能监控、医学图像分析等。OpenCV作为一款强大的工具，为开发者提供了便利，减少了从零开始编写底层算法的需求，提升了效率和软件的稳定性和实用性。 在论文中提到的运动目标检测系统中，新团块检测模块（CvBlobDetector）是一个虚类，用于检测视频帧中的新出现的团块，它接收当前帧的前景掩码和现有团块作为输入，输出新检测到的团块信息。开发者可以通过创建CvBlobDetector的子类并实现其虚函数来定制自己的检测模块。 团块跟踪模块（CvBlobTracker）同样是虚类，用于跟踪已存在的团块。它需要当前帧、前景掩码和新团块作为输入，输出当前帧的团块信息，包括ID、位置和大小。CvBlobTrackerList是团块跟踪模块的一种实现，是一个CvBlobTracker的列表。通过这样的模块，系统能持续追踪运动物体，生成轨迹，并对轨迹进行后处理。 论文中提到的系统结构包含了多个组件，比如人机交互界面模块，使得用户可以与系统交互；运动物体的前景检测模块负责从背景中分离出可能的运动目标；团块特征检测模块则进一步分析这些团块，提取特征；团块跟踪模块依据这些特征来持续追踪目标；而轨迹后处理模块则优化和处理生成的运动轨迹，提高跟踪的准确性和鲁棒性。 通过实验验证，该系统在复杂背景下的多目标跟踪表现出了实时性，证明了OpenCV在运动目标检测与跟踪中的有效性和实用性。这不仅为实际应用提供了参考，也为未来在计算机视觉领域的研究提供了有价值的贡献。