C++ OpenCV实现视频流运动物体轮廓检测算法

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本文档主要介绍了如何使用OpenCV库在C++环境中实现基于轮廓的视频流运动检测。作者首先列出了一些关键的参数设置，如MHI（Motion History Image）的持续时间、时间差阈值、轮廓的最大面积等，这些参数用于定义运动检测的灵敏度和效率。MHI是一种常用的运动检测技术，它通过比较连续帧之间的图像变化来识别可能的移动对象。在`update_mhi`函数中，核心步骤包括： 1. **时间戳计算**：获取当前帧的时间戳，这对于后续的运动检测和跟踪至关重要，因为它可以帮助确定哪些变化是瞬间的噪声，哪些是真实的运动。 2. **图像尺寸处理**：计算输入视频帧的尺寸，这是为了适应不同大小的输入，并进行金字塔级联（pyr）处理，这有助于提高运动检测的精度和速度。 3. **金字塔级联与内存管理**：创建一个金字塔级联图像，通过逐级缩小图像来检测不同尺度下的运动特征。同时，对内存进行了初始化和管理，特别是当MHI的尺寸改变时，确保有足够的内存空间。 4. **轮廓检测**：使用`CvConnectedComp`结构体和`CvMemStorage`对输入帧进行轮廓检测，存储可能的运动区域。`CvConnectedComp`用于表示连通组件，即在图像中的像素群组。 5. **运动历史图像更新**：如果当前帧与上一帧之间的时间差超过预设阈值，就认为存在运动，并更新MHI。这里使用了diff_threshold参数来决定何时更新MHI，这有助于减少误报。 6. **临时变量和临时图像**：如`mhi`、`pt[]`等变量，它们在算法的不同阶段扮演重要角色，如存储历史信息或用于边界点的计算。 7. **轮廓筛选与匹配**：通过对比当前帧的轮廓与MHI的轮廓，找到可能的运动区域，可能涉及到轮廓的面积、形状或其他特性匹配。整个流程利用OpenCV的强大功能，结合了图像处理和计算机视觉技术，有效地实现了对视频流中运动物体的轮廓检测，这对于视频监控、行为分析等领域具有实际应用价值。通过这个方法，开发者可以构建出实时、高效的运动检测系统。

#include "cv.h"

#include "highgui.h"

#include <time.h>

#include <math.h>

#include <ctype.h>

#include <stdio.h>

#include <string.h>

//跟踪的参数（单位为秒）

const double MHI_DURATION = 0.5;//0.5s为运动跟踪的最大持续时间

const double MAX_TIME_DELTA = 0.5;

const double MIN_TIME_DELTA = 0.05;

const int N = 3;

const int CONTOUR_MAX_AERA = 1000;

// 圈出图像缓冲

IplImage **buf = 0;//指针的指针

int last = 0;

// 临时图像

IplImage *mhi = 0; // MHI: motion history image

//CvFilter filter = CV_GAUSSIAN_5x5;

CvConnectedComp *cur_comp, min_comp;

CvConnectedComp comp;

CvMemStorage *storage;

CvPoint pt[4];

// 参数：

// img – 输入视频帧

// dst – 检测结果

void update_mhi( IplImage* img, IplImage* dst, int diff_threshold )

{

double timestamp = clock()/100.; // 时间戳

CvSize size = cvSize(img->width,img->height);

// 得到当前帧的尺寸

int i, idx1, idx2;

IplImage* silh;

IplImage* pyr = cvCreateImage( cvSize((size.width & -2)/2,

(size.height & -2)/2), 8, 1 );

CvMemStorage *stor;

CvSeq *cont;

/*先进行数据的初始化*/

if( !mhi || mhi->width != size.width || mhi->height != size.height )

{

if( buf == 0 ) //若尚没有初始化则分配内存给他

{

buf = (IplImage**)malloc(N*sizeof(buf[0]));

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BabY虎子

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