基于OpenCV的运动目标检测跟踪实验平台

基于OpenCV的运动目标检测跟踪实验平台

基于OpenCV的运动目标检测跟踪实验平台
王力超，陈熙，陆起涌
　　(复旦大学电子工程系，上海 200433)
　　摘 要：运动目标的检测跟踪在机器人视觉、监控测量和视频压缩编码等等方面有着广泛的应用，是近年来的一个研究热点。本文设计了一个基于OpenCV软件的运动目标检测跟踪实验平台，对摄像头视野中的运动目标进行实时检测和跟踪，并留下编程和硬件接口，为利用运动目标跟踪而进行机器人视觉和基于计算机视觉的测量监控研究打下基础。
　　关键词：目标跟踪；OpenCV；实验平台；编程接口
　　中图分类号：TP391.41 文献标识码：A


　　1 引言
　　目前，数字图像处理在国民生产中起到日益重要的作用，对其的研究也日益广泛和深入。OpenCV程序库作为数字图像研究的软件助手，具有简单易用、功能强大、移植方便等优越性能。本实验设计了一个基于OpenCV的运动目标检测跟踪实验平台，对从摄像头采集来的图像数据进行实时的分析，从而实现对运动物体的检测与跟踪。本实验旨在引导学生了解OpenCV的性能，学习OpenCV的使用方法；尝试并逐渐熟悉图像处理，特别是运动目标跟踪方面的知识；以及进一步提高Windows操作系统下使用C语言和C++编程的能力。
　　2 OpenCV简介
OpenCV是Intel开源计算机视觉库(Open Computer Vision)的简称。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV 拥有包括300多个C函数的跨平台的中、高层API。它不依赖与其它的外部库，尽管也可以使用某些外部库。OpenCV具有以下特点：
1.开放源码
2.基于Intel处理器指令集开发的优化代码
3.统一的结构和功能定义
4.强大的图像和矩阵运算能力
5.方便灵活的用户接口
6.支持MS-Windows和Linux操作系统
　　由于有了以上性能特点，OpenCV函数库功能强大，简单易用，移植也很方便，不失为学生和科研人员进行数字图像处理方面学习和研究的好工具。
　　3 运动物体的检测和跟踪
数字图像处理中，运动物体的检测和跟踪在机器人视觉、监控测量和视频压缩编码等方面有着广泛的应用，是近年来的一个研究热点。随着研究的深入，应用于运动物体跟踪的算法也越来越多：从最简单的"帧差法"，到"背景消减法"到"模板匹配法"，到带有预测功能的"卡尔曼滤波"
;和"粒子滤波"等算法，都在不断地提高对运动目标检测和跟踪的准确性和高效性。
本平台在进行运动物体检测跟踪时所采用的算法是：首先利用"帧差法"检测出初始的运动目标；一旦认为此目标合法，便根据目标在HSI（色调、饱和度、强度）空间中H通道的色调特性