这篇文章主要为大家展示了“基于OpenCv中运动物体检测算法的示例分析”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下“基于OpenCv中运动物体检测算法的示例分析”这篇文章吧。

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基于一个实现的基于OpenCv的运动物体检测算法，可以用于检测行人或者其他运动物体。

#include   
#include   
#include   
#include   
int main( int argc, char** argv )  
  
 //声明IplImage指针  
 IplImage* pFrame = NULL;  
 IplImage* pFrImg = NULL;  
 IplImage* pBkImg = NULL;  
 CvMat* pFrameMat = NULL;  
 CvMat* pFrMat = NULL;  
 CvMat* pBkMat = NULL;  
  
 CvCapture* pCapture = NULL;  
   
 int nFrmNum = 0;  
 //创建窗口   
 cvNamedWindow("video", 1);  
 cvNamedWindow("background",1);  
 cvNamedWindow("foreground",1);  
 //使窗口有序排列  
 cvMoveWindow("video", 30, 0);  
 cvMoveWindow("background", 360, 0);  
 cvMoveWindow("foreground", 690, 0);  
 argc = 1; 
  
 if( argc > 2 )  
  {  
   fprintf(stderr, "Usage: bkgrd [video_file_name]\n");  
   return -1;  
  }  
 //打开摄像头  
 if (argc ==1)  
  if( !(pCapture = cvCaptureFromCAM(-1)))  
   {  
  fprintf(stderr, "Can not open camera.\n");  
  return -2;  
   }  
 //打开视频文件  
 if(argc == 2)  
  if( !(pCapture = cvCaptureFromFile(argv[1])))  
   {  
  fprintf(stderr, "Can not open video file %s\n", argv[1]);  
  return -2;  
   }  
   
 //逐帧读取视频  
 while(pFrame = cvQueryFrame( pCapture ))  
  {  
   nFrmNum++;  
     
   //如果是第一帧，需要申请内存，并初始化  
   if(nFrmNum == 1)  
  {  
   pBkImg = cvCreateImage(cvSize(pFrame->width, pFrame->height), IPL_DEPTH_8U,1);  
   pFrImg = cvCreateImage(cvSize(pFrame->width, pFrame->height), IPL_DEPTH_8U,1);  
   pBkMat  = cvCreateMat(pFrame->height, pFrame->width, CV_32FC1);  
   pFrMat  = cvCreateMat(pFrame->height, pFrame->width, CV_32FC1);  
   pFrameMat = cvCreateMat(pFrame->height, pFrame->width, CV_32FC1);  
   //转化成单通道图像再处理  
   cvCvtColor(pFrame, pBkImg, CV_BGR2GRAY);  
   cvCvtColor(pFrame, pFrImg, CV_BGR2GRAY);  
   cvConvert(pFrImg, pFrameMat);  
   cvConvert(pFrImg, pFrMat);  
   cvConvert(pFrImg, pBkMat);  
  }  
   else  
  {  
   cvCvtColor(pFrame, pFrImg, CV_BGR2GRAY);  
   cvConvert(pFrImg, pFrameMat);  
   //先高斯滤波，以平滑图像  
   //cvSmooth(pFrameMat, pFrameMat, CV_GAUSSIAN, 3, 0, 0);  
     
   //当前帧跟背景图相减  
   cvAbsDiff(pFrameMat, pBkMat, pFrMat);  
   //二值化前景图  
   cvThreshold(pFrMat, pFrImg, 60, 255.0, CV_THRESH_BINARY);  
   //进行形态学滤波，去掉噪音   
   //cvErode(pFrImg, pFrImg, 0, 1);  
   //cvDilate(pFrImg, pFrImg, 0, 1);  
   //更新背景  
   cvRunningAvg(pFrameMat, pBkMat, 0.003, 0);  
   //将背景转化为图像格式，用以显示  
   cvConvert(pBkMat, pBkImg);  
   //显示图像  
   cvShowImage("video", pFrame);  
   cvShowImage("background", pBkImg);  
   cvShowImage("foreground", pFrImg);  
   //如果有按键事件，则跳出循环  
   //此等待也为cvShowImage函数提供时间完成显示   
   //等待时间可以根据CPU速度调整  
   if( cvWaitKey(2) >= 0 )  
    break;  
  
  }  
  }  
    
 //销毁窗口  
 cvDestroyWindow("video");  
 cvDestroyWindow("background");  
 cvDestroyWindow("foreground");  
 //释放图像和矩阵  
 cvReleaseImage(&pFrImg);  
 cvReleaseImage(&pBkImg);  
 cvReleaseMat(&pFrameMat);  
 cvReleaseMat(&pFrMat);  
 cvReleaseMat(&pBkMat);  
 cvReleaseCapture(&pCapture);  
 return 0;  
}

以上是“基于OpenCv中运动物体检测算法的示例分析”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联网站建设公司行业资讯频道！

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