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基于opencv的視頻實時監(jiān)測與報警組員:目錄背景意義1主要方法2程序設計3結果分析4背景意義近年來，計算機視覺的研究重點已經(jīng)從對靜態(tài)圖像的研究過渡到對動態(tài)圖像序列的研究上面。視頻圖像序列已成為現(xiàn)今計算機視覺的研究熱點，其極大的促進了計算機視覺在各領域中的應用。視頻運動分析主要應用于視頻監(jiān)控系統(tǒng)、視頻MPEG編解碼技術、人機交互感知接口、軍事制導、雷達視頻圖像目標分析與跟蹤等。視頻圖像序列運動目標分析系統(tǒng)的難點：實時性、魯棒性、通用性和可移植性的要求較高。視頻實時監(jiān)測與報警系統(tǒng)對待監(jiān)控視頻序列的內容進行自動分析和判斷，對監(jiān)控過程中出現(xiàn)的異常行為及時做出反應。常用于交通監(jiān)控、安防監(jiān)控等。主要方法本設計的主要包括以下幾部分：圖像預處理、運動目標監(jiān)測、報警。視頻序列圖像預處理運動目標監(jiān)測報警預處理的目的是為了消除圖像噪聲，本文采用中值濾波與膨脹消除圖像噪聲。中值濾波主要除去圖像中的噪聲點。像素值為其鄰域內所有像素由小到大排列后的中間值。對圖像進行高斯金塔分解得到不同層次的子圖像，分別對子圖像進行膨脹，最后對膨脹后的子圖像重構，以達到消除目標不連續(xù)空間的目的。運動目標檢測部分有背景減除法、幀間差分法和光流法。本設計采用幀間差分法，其基本過程如下：二值化形態(tài)學濾波連通性分析判別延遲-監(jiān)測部分主要包括運動目標的檢測與分割。傳統(tǒng)的分割標記方法的標記對象是像素，為了提高運動目標分割的效率，目前有基于邊緣輪廓和線段的標記方法。本文利用cvFindContours()函數(shù)得到背景差分檢測出來的運動前景圖像中的目標輪廓，并得到運動目標的外接輪廓或者外接矩形以及所處的位置。程序設計開始初始化打開攝像頭圖像幀差目標監(jiān)測報警運動

目標？是否二值化幀差圖像濾波運動目標檢測目標大于閾值？分割標記是否實驗結果視頻監(jiān)測與報警系統(tǒng)的優(yōu)點在于可以實時、準確、穩(wěn)定的完成室內的監(jiān)測，出現(xiàn)虛報、漏報、錯報的概率很小等。其不足之處在于本系統(tǒng)中的報警略有延遲。實驗結果主要參考文獻：[1] 吳曉陽.基于OpenCV的運動目標檢測與

跟蹤[C].杭州：浙江大學，2008.[2

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