OpenCV如何实现帧差法检测运动目标

这篇文章将为大家详细讲解有关OpenCV如何实现帧差法检测运动目标，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

代码如下：

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <cv.h> #include <highgui.h> #include <stdio.h> #include <ctype.h> double Threshold_index=0; const int CONTOUR_MAX_AERA = 200; void trackbar(int pos) {  Threshold_index=(double)pos; } int main(int argc, char* argv[]) {   CvCapture *capture=cvCaptureFromCAM(0);  int n_cnt=0;  IplImage *img=NULL,  *img_gray1=NULL,  *img_gray2=NULL,  *img_gray3=NULL,  *img_diff1=NULL,  *img_diff2=NULL,  *img_diff_and=NULL,  *img_binary=NULL,  *img_dilate=NULL;  CvMemStorage *stor;  CvSeq *cont;  stor=cvCreateMemStorage(0);  cont=cvCreateSeq(CV_SEQ_ELTYPE_POINT,sizeof(CvSeq),sizeof(CvPoint),stor);  cvNamedWindow("test",CV_WINDOW_AUTOSIZE);  cvNamedWindow("dilate",CV_WINDOW_AUTOSIZE);  img=cvQueryFrame(capture);  img_gray1=cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,1);  img_gray2=cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,1);  img_gray3=cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,1);  img_diff1=cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,1);  img_diff2=cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,1);  img_diff_and=cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,1);  img_binary=cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,1);  img_dilate=cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,1);  int index=1;  cvCreateTrackbar("Threshold","test",&index,255,trackbar);  while(img=cvQueryFrame(capture))  {  if(n_cnt%3==0)   cvCvtColor(img,img_gray1,CV_BGR2GRAY);  else if(n_cnt%3==1)   cvCvtColor(img,img_gray2,CV_BGR2GRAY);  else if(n_cnt%3==2)   cvCvtColor(img,img_gray3,CV_BGR2GRAY);  char c=(char)cvWaitKey(25);  if(c==27)   break;  if(n_cnt>3)  {   cvAbsDiff(img_gray1,img_gray2,img_diff1);   cvAbsDiff(img_gray2,img_gray3,img_diff2);   cvAnd(img_diff1,img_diff2,img_diff_and);   cvThreshold(img_diff_and,img_binary,Threshold_index,255,CV_THRESH_BINARY);   cvShowImage("test",img_binary);   cvDilate(img_binary,img_dilate);   //cvShowImage("dilate",img_dilate);   cvFindContours(img_dilate,stor,&cont,sizeof(CvContour),CV_RETR_LIST,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE,cvPoint(0,0));   for(;cont;cont = cont->h_next)   {    CvRect r = ((CvContour*)cont)->rect;//子类转换为父类例子    if(r.height * r.width > CONTOUR_MAX_AERA) // 面积小的方形抛弃掉    {     cvRectangle(img, cvPoint(r.x,r.y),       cvPoint(r.x + r.width, r.y + r.height),      CV_RGB(255,0,0), 1, CV_AA,0);    }   }   cvShowImage("dilate",img);  }  if(c=='s')  {   cvSaveImage("d:/img.bmp",img);   cvSaveImage("d:/img_binary.bmp",img_dilate);  }  n_cnt++;  }  cvDestroyAllWindows();  cvReleaseCapture(&capture);  cvReleaseImage(&img_gray1);  cvReleaseImage(&img_gray2);  cvReleaseImage(&img_gray3);  cvReleaseImage(&img_diff1);  cvReleaseImage(&img_diff2);  cvReleaseImage(&img_diff_and);  cvReleaseImage(&img_binary);  cvReleaseImage(&img_dilate);  cvReleaseMemStorage(&stor);  return 0; }

下图是检测的运动目标二值化图像以及在实际图像中叠加的矩形框效果图。

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