OpenCV实现简单摄像头视频监控程序

2023-08-15 18:30:04 89

如何在冗长的监控录像中找到关键点？我们知道，监控录像中大部分信息都是没用的，那些信息就等同于一幅静态图像。我们要等待监控的范围内出现异常情况时再跟踪。

这其实是一个最简单的计算机图像处理程序。简单的思路是这样的：首先给摄像头取景采样，当背景稳定时，以该图片作为基准图片。然后在监控过程中，若出现了和基准图片反差较大的视频帧，那么启动捕捉程序，并标出异常区域。

程序如下：

#include
#include
#include
#include
#include

#defineESC0x1b

#defineTRUE1
#defineFALSE0

//检测图像异常，仅在采样时调用。
//返回真表示已检测到异常，需要重新采样。
//返回假表示未检测到异常，在一定时间后即可获取基准图像。
intdetect(CvCapture*capture,IplImage*std,IplImage*frm,CvRect*rect);

//图像采样，确定基准图像，以便监测场景变化
//返回真表示采样成功，返回假表示采样失败
intgather(CvCapture*capture,IplImage*std,CvRect*rect);

//摄像机监视，用矩形框标示出和基准图像反差较大的图像范围。
voidmonitor(CvCapture*capture,IplImage*std,CvRect*rect);

//求x的平方
intsquare(intx);

intmain(intargc,char*argv[])
{
CvCapture*capture;//摄像机源
IplImage*std;//基准图像
CvRectrect;//异常位置矩形标识

capture=cvCreateCameraCapture(0);
if(!capture)return-1;

std=cvQueryFrame(capture);
rect=cvRect(-1,-1,0,0);

std=cvCloneImage(std);

cvNamedWindow("MonitorScreen");

if(gather(capture,std,&rect))
{
monitor(capture,std,&rect);
}

cvDestroyWindow("MonitorScreen");
cvReleaseImage(&std);
cvReleaseCapture(&capture);

return0;
}

intdetect(CvCapture*capture,IplImage*std,IplImage*frm,CvRect*rect)
{
intx,y;//循环变量
intf=FALSE;//检测到异常的标识
intx1=-1,x2=0;//异常区域矩形横坐标范围
inty1=-1,y2=0;//异常区域矩形纵坐标范围

uchar*ptr1b,*ptr1g,*ptr1r;//基准图像的每个像素的三个颜色通道的值
uchar*ptr2b,*ptr2g,*ptr2r;//实时图像的每个像素的三个颜色通道的值

intsquaresum;//计算RGB差值平方和

//遍历图像中的每一个点，将实时采样图与基准图做比较，检测两者的每一个
//像素点的RGB差值平方和。当该值大于8192时（换算成灰度值则意味着
//两者的灰度差大于90）则立即报告出现异常，只有遍历完毕后仍未找到异
//常才报告没有异常。

for(y=0;yheight;y++)
{
for(x=0;xwidth;x++)
{
ptr1b=cvPtr2D(std,y,x)+0;ptr2b=cvPtr2D(frm,y,x)+0;
ptr1g=cvPtr2D(std,y,x)+1;ptr2g=cvPtr2D(frm,y,x)+1;
ptr1r=cvPtr2D(std,y,x)+2;ptr2r=cvPtr2D(frm,y,x)+2;

squaresum=
square(*ptr1b-*ptr2b)+
square(*ptr1g-*ptr2g)+
square(*ptr1r-*ptr2r);

if(squaresum>8192)
{
if(f)
{
if(xx2)x2=x;
if(yy2)y2=y;
}
else
{
f=TRUE;

x1=x;y1=y;
x2=x;y2=y;
}
}
}
}

if(x2-x1>frm->width/4||y2-y1>frm->height/4)
{
f=TRUE;
}
else
{
f=FALSE;
}

*rect=cvRect(x1,y1,x2-x1,y2-y1);
returnf;
}

intgather(CvCapture*capture,IplImage*std,CvRect*rect)
{
IplImage*frm;
intexcept=FALSE;//检测到异常的标识
intfinish=FALSE;//采样已完成的标识
clock_tstart_time,real_time;//时间段监测

start_time=clock();

while(!finish)
{
frm=cvQueryFrame(capture);
cvShowImage("MonitorScreen",frm);

except=detect(capture,std,frm,rect);

if(except)
{
start_time=clock();
cvCopyImage(frm,std);
}

if(cvWaitKey(15)==ESC)break;

real_time=clock();
if(real_time-start_time>=3000)
{
finish=TRUE;
}
}

returnfinish;
}

voidmonitor(CvCapture*capture,IplImage*std,CvRect*rect)
{
IplImage*frm;
intexcept=FALSE;
intfinish=FALSE;

while(!finish)
{
frm=cvQueryFrame(capture);

except=detect(capture,std,frm,rect);

if(except)
{
cvRectangle(
frm,
cvPoint(rect->x,rect->y),
cvPoint(rect->x+rect->width,rect->y+rect->height),
cvScalar(0,0,255),
4);
}
cvShowImage("MonitorScreen",frm);

if(cvWaitKey(15)==ESC)
{
finish=TRUE;
}
}
}

intsquare(intx)
{
returnx*x;
}

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持毛票票。

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