基于OpenCV的运动目标检测跟踪实验平台设计

基于 OpenCV 的运动目标检测跟踪实验平台 本文设计了一个基于 OpenCV 软件的运动目标检测跟踪实验平台，对摄像头视野中的运动目标进行实时检测和跟踪，并留下编程和硬件接口，为利用运动目标跟踪而进行机器人视觉和基于计算机视觉的测量监控研究打下基础。 一、目标检测和跟踪的应用领域 运动目标检测和跟踪在机器人视觉、监控测量和视频压缩编码等方面有着广泛的应用，是近年来的一个研究热点。随着研究的深入，应用于运动目标跟踪的算法也越来越多，从最简单的“帧差法”，到“背景消减法”到“模板匹配法”，到带有预测功能的“卡尔曼滤波”和“粒子滤波”等算法，都在不断地提高对运动目标检测和跟踪的准确性和高效性。 二、OpenCV 简介 OpenCV 是 Intel 开源计算机视觉库（Open Computer Vision）的简称。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV 拥有包括 300 多个 C 函数的跨平台的中、高层 API。它不依赖与其它的外部库，尽管也可以使用某些外部库。OpenCV 具有以下特点： 1. 开放源码 2. 基于 Intel 处理器指令集开发的优化代码 3. 统一的结构和功能定义 4. 强大的图像和矩阵运算能力 5. 方便灵活的用户接口 6. 支持 MS-Windows 和 Linux 操作系统 由于有了以上性能特点，OpenCV 函数库功能强大，简单易用，移植也很方便，不失为学生和科研人员进行数字图像处理方面学习和研究的好工具。 三、运动目标检测算法 本平台在进行运动目标检测跟踪时所采用的算法是基于 OpenCV 的运动目标检测算法。该算法可以实时地对摄像头视野中的运动目标进行检测和跟踪，并提供了编程和硬件接口，为利用运动目标跟踪而进行机器人视觉和基于计算机视觉的测量监控研究打下基础。 四、实验设计和实现 本实验设计了一个基于 OpenCV 的运动目标检测跟踪实验平台，对摄像头视野中的运动目标进行实时检测和跟踪，并留下编程和硬件接口。该实验旨在引导学生了解 OpenCV 的性能，学习 OpenCV 的使用方法；尝试并逐渐熟悉图像处理，特别是运动目标跟踪方面的知识；以及进一步提高 Windows 操作系统下使用 C 语言和 C++ 编程的能力。 五、结论 本文设计了一个基于 OpenCV 软件的运动目标检测跟踪实验平台，对摄像头视野中的运动目标进行实时检测和跟踪，并留下编程和硬件接口，为利用运动目标跟踪而进行机器人视觉和基于计算机视觉的测量监控研究打下基础。该实验平台可以为学生和科研人员提供一个学习和研究运动目标检测和跟踪的平台，对于数字图像处理和计算机视觉方面的研究和应用具有重要的意义。