使用OpenCV实现智能视频监控详解及代码分享

"这篇文章主要介绍了如何使用OpenCV库来实现智能视频监控，作者分享了自己的毕设项目代码，适用于Visual Studio 2010和OpenCV 2.4.9环境。" OpenCV是一个强大的计算机视觉库，广泛应用于图像处理、视频分析以及机器学习等领域。在智能视频监控中，OpenCV可以用来进行实时视频捕获、对象检测、运动跟踪等任务，以实现对监控场景的智能化分析。 在提供的代码示例中，主要涉及以下几个关键知识点： 1. **视频捕获**： 使用`VideoCapture`类从摄像头捕获视频流。`VideoCapture capture(0)`表示打开默认摄像头（设备ID为0）。如果捕获失败，`isOpened()`方法会返回`false`。 2. **窗口创建**： 使用`namedWindow`函数创建两个窗口："摄像头"用于显示原始视频流，"移动轨迹"用于显示处理后的结果。 3. **视频写入**： 通过`CvVideoWriter`（或其更新版本`VideoWriter`）类，可以将处理后的视频帧写入到文件。示例中定义了一个名为"录像.avi"的输出文件，但由于注释掉了相关代码，这部分功能可能未实际执行。 4. **帧处理**： 代码中定义了多个`Mat`对象来存储不同的帧数据，如`currentframe`用于存储当前帧，`preframe`存储前一帧。帧之间的差异可以用于检测运动物体。 5. **滑动窗口与时间戳**： `str_gettime()`函数用于获取当前时间戳，可能用于在帧上添加时间戳信息。`g_nNum`变量用于图片命名，`g_nDelay`控制帧之间的延迟。 6. **追踪与运动检测**： 虽然示例代码中没有详细展示运动检测的实现，但通常会通过计算连续帧之间的差异（例如光流法、背景减除法等）来确定物体的运动。`bSums`函数可能是用于处理像素点的，但具体实现缺失。 7. **像素点计数**： `g_pointnum`设置阈值，超过这个数量的像素点变化可能会被认为是有运动发生；`g_pixel`则记录当前帧中满足条件的像素点数量。 8. **Trackbar**： `on_Trackbar`函数看起来是处理Trackbar事件的，Trackbar是OpenCV提供的一种用户交互方式，可以用来动态调整参数。 9. **代码结构**： 注意，代码可能需要进一步整理，以便将不同功能封装到单独的函数中，提高可读性和可维护性。 这个简单的示例代码提供了一个基本的框架，可以在此基础上扩展实现更复杂的智能监控功能，比如目标检测、行为识别等。对于想要学习OpenCV的人来说，这是一个不错的起点，但需要补充和完善相应的功能模块才能实现完整的智能视频监控系统。