基于OpenCV的运动目标检测与跟踪系统研究

"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计算机视觉和数字图像处理技术在运动目标检测与跟踪领域的应用，特别是在基于OpenCV库的系统开发方面。OpenCV是一个由Intel微处理器研究实验室开发的开源库，支持C++语言，适用于Windows和Linux系统，提供丰富的图像处理和计算机视觉功能。 论文作者吴晓阳通过OpenCV构建了一个视频图像运动目标分析系统，该系统包含了多个关键模块： 1. 人机交互界面模块：允许用户与系统交互，设置参数，启动和控制目标检测和跟踪过程。 2. 运动物体的前景检测模块：使用背景减除等方法识别视频中的运动物体，将它们从静态背景中分离出来。 3. 运动物体的团块特征检测模块：对检测到的运动物体进行聚类分析，确定其形状、大小等特征。 4. 运动物体的团块跟踪模块：跟踪每个独立的运动物体，确保在视频序列中保持其身份的一致性。 5. 轨迹生成模块：记录物体的运动路径，生成连续的轨迹。 6. 轨迹后处理模块：对生成的轨迹进行优化，处理可能存在的错误或丢失，提高跟踪的准确性和稳定性。 在论文的实验部分，作者使用该系统进行了大量测试，并对实验结果进行了详尽的分析。实验表明，基于OpenCV的系统在复杂背景下能有效地检测和跟踪多批特定运动目标，具有良好的实时性能和实用性。 此外，论文还提到了一种用于判断图像中粘连区域的方法，即通过计算三角形边长比例来决定是否需要合并种子点。这个方法在处理图像分割时，可以帮助确定相邻但未直接连接的像素区域是否属于同一对象，从而改进目标识别的准确性。 总结而言，这篇论文详细阐述了如何利用OpenCV库开发一套完整的运动目标检测与跟踪系统，强调了OpenCV在简化开发过程和提升系统性能方面的优势，并通过实验验证了系统的有效性和实时性。这为相关领域的研究人员和工程师提供了宝贵的参考和实践指南。