基于OpenCV的视频人流检测与预处理技术

"基于稀疏编码的图像分类用于视频人流检测，通过图像预处理和变化区域检测实现。系统设计包括界面参数设置、程序流程、软件模块和功能实现。" 本文介绍了一个基于OpenCV的视频人流计数系统，该系统利用图像处理技术来统计特定区域内的人流量，对于零售业和其他需要人流数据分析的场合具有重要意义。系统的核心在于对视频图像的预处理和变化区域的检测。 首先，系统界面设计包含多个关键参数，如视频的尺寸（长度和宽度W,L）、采样矩阵相对于视频左上角的偏移(x,y)、采样区域的物理宽度、检测频率、检测步长、有效覆盖率以及有效人宽度阈值范围(a,b)。这些参数可以根据实际应用场景进行调整，以优化检测效果。 程序流程图展示了系统的运行步骤，软件模块划分清晰，主要包括确定检测区域、分离检测区域图像数据、预处理和检测变化区域等功能。 在确定检测区域时，用户可以通过绘制直线设定检测矩形，根据对角线的起点和终点计算出矩形的坐标和尺寸。检测区域由四元组(Offset_x, Offset_y, w, h)表示，其中Offset表示相对于视频原点的偏移，w和h分别代表宽度和高度。 接下来，系统从当前视频帧中分离出检测区域的图像数据，使用OpenCV的ROI（感兴趣区域）功能实现。这一步骤确保了处理的数据仅限于选定的检测区域。 图像预处理阶段，系统将差值图二值化，通过设定阈值C，将绝对值大于C的像素设为1，其余设为0，形成二值图像，以便后续分析图像的变化。 检测变化区域的目标是记录覆盖区域，使用typedef struct{int x, int length} COVEREDAREA来表示每个覆盖区域。所有覆盖区域存储在一个链表m_CoveredAreaList中，这样可以跟踪和统计人流量。 这个基于OpenCV的视频人流计数系统，结合了计算机视觉和图像处理技术，提供了有效的人流统计解决方案，适用于超市、体育场馆等多种场景，对于管理和决策支持具有实际价值。