基于OpenCV的运动目标检测与跟踪

"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，作者是吴晓阳，专业为电路与系统，指导教师为章专。论文详细介绍了计算机视觉和数字图像处理技术在不同领域的广泛应用，特别是针对运动物体的分析在视频图像中的重要性。" 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核心任务，它涵盖了视频信号采集、图像处理和应用编程等多个方面。OpenCV是一个强大的开源库，由Intel微处理器研究实验室开发，支持C++语言，可在Windows和Linux环境下运行。OpenCV提供了丰富的图像处理函数和视频源文件处理功能，简化了开发过程，提高了效率和代码的稳定性。 论文重点在于利用OpenCV构建一个视频图像运动目标分析系统。这个系统包括五个主要模块：人机交互界面、运动物体的前景检测、团块特征检测、团块跟踪和轨迹生成以及轨迹后处理。通过OpenCV提供的数据结构和函数，该系统能够在复杂背景下检测多个特定运动目标，并对其进行标记和跟踪。 在实验阶段，论文使用该系统进行了大量的测试，全面分析了实验结果和数据。实验表明，基于OpenCV设计的运动目标分析系统具备良好的实时性能，能够有效地处理和跟踪视频中的运动物体，这对于机器人导航、智能监控、医学图像分析和军事应用等领域具有重要价值。 此外，论文还提到了2开运算和闭运算这两种形态学操作，它们是图像处理中的重要工具。开运算通过先腐蚀后膨胀去除图像中的小细节，常用于消除小于结构元素的物体或细节；而闭运算则是先膨胀后腐蚀，用于连接相邻物体、填补小空洞和平滑物体边缘，对于图像的预处理和特征提取具有重要作用。这两者在图像分析，特别是在目标检测和跟踪中起到关键的预处理作用，帮助提高后续处理的准确性和效率。 OpenCV作为强大的图像处理工具，为运动目标检测与跟踪提供了便利，而形态学的开运算和闭运算则在图像预处理中发挥着不可或缺的作用。通过这些技术，可以实现对视频中复杂背景下的运动物体进行有效检测和跟踪，为实际应用提供强有力的支持。