本文主要介绍了如何使用OpenCV库在Visual Studio 2010环境下实现一个简单的智能视频监控系统。作者分享的是一个基本的代码示例,用于实时捕获视频流并进行一些基础的处理。由于代码没有分隔到不同的文件,读者可能需要自行整理以适应项目需求。
首先,文章从头开始导入必要的OpenCV库,如`opencv2/opencv.hpp`和`opencv2/highgui/highgui.hpp`,这些库提供了视频处理、图像显示和文件输入输出等功能。接下来,`#include <ctime>`引入时间函数,用于获取当前时间和日期。
在代码的核心部分,定义了一个名为`videoplay()`的函数,可能是视频播放的入口点。`on_Trackbar`函数是一个回调函数,它可能与视频监控中的某个跟踪条或者滑块有关,可能是用户可以调整的参数或设置。
`str_gettime()`函数可能是返回一个字符串表示当前时间,可能用于标记或命名生成的图像。`bSums()`函数可能是对图像进行某种形式的像素计算,如边缘检测或者色彩直方图分析,用于实现智能监控的部分功能。
在`main()`函数中,通过`VideoCapture`对象`capture`来打开默认摄像头(设备编号0),并创建一个`VideoWriter`对象`outavi`用于保存录像。程序创建了两个窗口,分别显示原始视频帧和可能的分析结果。在无限循环中,不断读取摄像头帧,将其复制到`frame`变量中,然后进行预处理操作,比如将`frame`复制到`currentframe`和`preframe`等临时矩阵中,以便后续处理。
值得注意的是,代码中提到的`int g_nNum = 0;`和`int g_nDelay = 0;`等变量可能是全局变量,用于计数图片数量或设置帧延迟,而`char* g_str[17]; int g_npic = 0;`可能是存储图片路径或图像序列的数组。`Mat g_filpdstMat;`则可能用于存放处理后的图像。
至于智能监控的具体算法,代码中没有提供详细说明,可能涉及到的内容包括但不限于行人检测、运动检测、目标跟踪或者简单的颜色或纹理特征分析。读者可以根据实际需求在此基础上添加或修改代码,实现更复杂的监控功能,如物体识别、行为分析等。
这篇文章提供了OpenCV入门级别的智能视频监控代码示例,适合想要了解如何用OpenCV进行基础视频处理和分析的初学者。在实际应用中,读者可能需要根据具体需求扩展和完善这个基础框架。