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1、基于OpenCv的车流视频检测,导 师: 罗会兰 答辩人: 娄亚明 专 业: 计算机科学与技术,课题来源 研究内容 算法演示 注意事项 结论,1,2,3,5,4,课题来源,本次设计选题来自于智能交通系统的一个分支交通监控系统。在生产实习中第一次接触OpenCv和VC6并实现了对静态图像的边缘检测,从而切实感受到了OpenCv在数字图像处理方面的强大,所以想借毕业设计的机会再次研究OpenCv进而对图像流(视频)进行检测处理。,研究内容,本次设计主要是对一段交通监控视频进行目标检测,具体地就是通过数字图象处理技术对一段车流视频进行帧分割,找出运动车辆并作出标记,然后统计这段视频总共有多少运动车辆

2、并进行对话框输出。,算法演示,本次设计主要应用MFC框架对视频进行读入，而对于视频的播放则转化为对帧（图片）的显示。所有的操作都可以用OpenCv的库函数调用完成，下面对操作中的主要算法以及效果分别进行概述和演示。,帧 分 割,视频，我们可以将其看作图像流，这样对视频的操作就可以转化为对图像的操作。所以第一步就是获得视频帧图像，我们要用到OpenCv的库函数cvQueryFrame。,分割效果图,image1:第1帧 image2:第100,我们在日常生活中看到大多数东西都不是由单原色组成的，视频帧当然也不列外。我们在进行帧（图像）操作之前需要先将其由加色模式转换为单色模式。,模式转换,模式转

3、换效果图,img1：加色模式 img2：单色模式,这是我们对视频帧进行操作的关键一步，我们正是对两帧做差才能找出运动目标从而进行标记统计等操作，用cvAbsDiff函数完成。,帧间做差,帧间做差效果图,img1和img2是具有相同属性的两张图像，img3是img1和img2做差的到的图像。,在做完帧差后，我们需要过滤掉背景色(灰度图像还有黑白以外的灰度值)得到二值图像，然后进行平滑重绘等操作。二值化我们用到cvThreshold函数。,阀值操作,阀值操作效果图,img1：单色模式 img2：二值图像,注意：不能对加色模式图像直接进行阀值操作,对图像进行阀值操作后得到的二值图像会非常僵硬，会有很多的间断点，为了过滤掉因光照引起的影子需要对二值化的图像进行平滑。我们用到cvSmooth函数。,图像平滑,平滑效果对比图,dst：二值图像 image：平滑处理后的图像,注：现场演示阴影过滤,对图像进行平滑操作后可以过滤部分阴影，但一定要注意cvSmooth函数的参数选择。平滑后就可以对以过滤线为中心绘制矩形然后输出。数据统计也是取得每一帧差的最大值。,注意事项,1OpenCv不可以直接读入AVI视频文件，需要Xvid（MPEG-4 多媒体解码器）进行解码。 2关于VC编译错误fatal error C1083的解决办法。 3错误C1010:找不到预编译的头文件。 4编

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