下载文档原格式
基于OpenCV的运动控制与自动追踪系统设计与实现
冯晔;周瑾萱;谭鑫;严浪
【期刊名称】《计算机科学与应用》
【年(卷),期】2024(14)2
【摘要】为了实现位置控制与自动追踪的目的,本研究采用软硬结合的方法,设计了一套运动目标控制系统与自动追踪系统。
该系统由嵌入式开发板树莓派4B、嵌入
式计算机视觉平台OpenCV、摄像头模块、按键模块、二维舵机云台和激光笔构成,将嵌入式开发板、计算机视觉平台、传感器等硬件设备与相应的控制算法结合,
形成一个完整的系统。
系统通过摄像头模块采集图像信息,并对图像数据进行处理。
将运动目标控制和自动追踪功能融合到一个系统中,利用PID算法精确控制舵机,实现激光笔的光点在屏幕上按照目标要求进行移动。
本系统实现了激光笔光点的运动目标控制和自动追踪功能,其中包括一键复位功能、沿正方形移动、沿A4纸边缘
移动以及自动追踪激光等功能。
为了使自动追踪系统功能更加稳定,运动控制系统
采取了较低速度的匀速运动,并且可以通过按键选择各个测试模式。
【总页数】9页(P224-232)
【作者】冯晔;周瑾萱;谭鑫;严浪
【作者单位】武汉商学院信息工程学院武汉
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于OpenCV的视频监控追踪系统的设计与实现
2.基于运动控制卡的光电倍增管检测用光源自动定位系统设计与实现
3.基于opencv的激光打靶自动报靶系统设计
4.基于OpenCV自动运动检测控制系统设计
5.基于openCV人脸追踪云台与大数据应用系统设计
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
尊敬的读者：今天我将要和大家共享的主题是“运动目标控制与自动追踪系统openmv和stem32代码”。
这是一个非常有趣和突破性的主题，它涉及到了计算机视觉、控制系统和编程等多种领域的知识。
我将通过对这个主题的深度和广度的探讨，让大家对这个主题有一个更全面、深入的了解。
1. 什么是运动目标控制与自动追踪系统openmv和stem32代码？在开始深入讨论之前，我们首先要了解一下什么是运动目标控制与自动追踪系统openmv和stem32代码。
这个系统是指通过openmv和stem32代码来实现对运动目标的控制和自动追踪。
openmv是一种基于Python的嵌入式视觉识别模块，它可以实现在嵌入式系统上进行图像处理和分析。
而stem32是一种嵌入式系统开发板，它可以通过编程来实现对外部设备的控制。
将这两者结合起来，就可以实现对运动目标的控制和自动追踪。
2. 运动目标控制与自动追踪系统的原理接下来，我们来看一下运动目标控制与自动追踪系统的原理。
系统会通过openmv模块来获取目标物体的图像信息，然后对图像进行处理和分析，从而得到目标物体的位置和运动方向。
系统会通过stem32的编程来实现对云台或者机器人等装置的控制，使其朝向目标物体，并实现自动追踪。
整个过程涉及到了图像处理、控制系统和编程等多个方面的知识。
3. 如何实现运动目标控制与自动追踪系统了解了系统的原理之后，我们接着来看一下如何实现运动目标控制与自动追踪系统。
我们需要利用openmv模块来获取目标物体的图像信息，并进行图像分析，得到目标物体的位置和运动方向。
我们需要通过stem32的编程来实现对装置的控制，使其朝向目标物体并进行追踪。
整个过程需要对图像处理算法、控制系统和编程进行结合和应用，才能实现对目标物体的精准控制和自动追踪。
4. 我对运动目标控制与自动追踪系统的个人观点和理解让我来跟大家共享一下我对运动目标控制与自动追踪系统的个人观点和理解。
Visual Studio2010在MFC中用opencv实现对视频中动态目标的追踪第二步，建立一个MFC的对话框程序，做两个按钮，一个“打开视频文件”，一个“运动跟踪处理”。
具体操作：1 建立MFC对话框程序的框架：File ->New -> MFC AppWizard(exe)，选取工程路径，并取工程名“VideoProcesssing”-> Next -> 选择Dialog based后，去掉使用Unicode库的勾，选择在静态库中使用 MFC，点Finish,点OK.2 添加按钮：直接Delete掉界面默认的两个“确定”“取消”按钮。
然后添加两个button，分别名为“打开视频”，“运动跟踪处理”，其ID分别设为IDC_OPEN_VIDEO，IDC_TRACKING.3 添加消息响应函数：双击按钮“打开视频文件”，自动生成响应函数名OnOpenVideo，点Ok。
然后添加如下代码：CFileDialog dlg(true,"*.avi",NULL,NULL,"*.avi|*.avi||");if (dlg.DoModal()==IDOK){strAviFilePath = dlg.GetPathName();}else{return;}同样，双击“运动跟踪处理”按钮，选择默认的响应函数名，然后添加代码：//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;//打开AVI视频文件if(strAviFilePath=="") //判断文件路径是否为空{MessageBox("请先选择AVI视频文件!");return;}else{if(!(pCapture = cvCaptureFromFile(strAviFilePath))) {MessageBox("打开AVI视频文件失败!");return;}}//创建窗口cvNamedWindow("Video", 1);cvNamedWindow("Background",1);cvNamedWindow("Foreground",1);//使窗口有序排列,窗口宽330cvMoveWindow("Video", 30, 0);cvMoveWindow("Background", 360, 0);cvMoveWindow("Foreground", 690, 0);//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); // 存放背景图像(灰度)pFrImg = cvCreateImage(cvSize(pFrame->width, pFrame->height), IPL_DEPTH_8U,1); // 存放中间图像(灰度)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(灰度)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); //转化成单通道图像再处理(灰度)cvConvert(pFrImg, pFrameMat);//高斯滤波先，以平滑图像//cvSmooth(pFrameMat, pFrameMat, CV_GAUSSIAN, 3, 0, 0);//当前帧跟背景图相减(求背景差并取绝对值)cvAbsDiff(pFrameMat, pBkMat, pFrMat);//二值化前景图(这里采用特定阈值进行二值化)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);//滑动平均更新背景(求平均)cvRunningAvg(pFrameMat, pBkMat, 0.003, 0);//将背景转化为图像格式，用以显示cvConvert(pBkMat, pBkImg);// 保持原图像的旋转方向pBkImg->origin = pFrImg->origin = pFrame->origin;//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(200) >= 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);4 选fileview选项卡中VideoProcessingDlg.h，在CVideoProcessingDlg类中添加公有类成员：CString strAviFilePath;5 选fileview选项卡中VideoProcessingDlg.cpp,添加opencv头文件#include "cv.h"#include "highgui.h"#include "cxcore.h"6 编译执行，成功！还可以添加一个”录制视频”的按钮，修改ID号为IDC_RECORD，双击“录制视频”按钮，选择默认的响应函数名，然后添加代码：CvCapture* capture=cvCaptureFromCAM(-1); //打开摄像头CvVideoWriter* video=NULL;IplImage* frame=NULL;int n;if(!capture) //如果不能打开摄像头给出警告{cout<<"Can not open the camera."<<endl;return ;}else{frame=cvQueryFrame(capture); //首先取得摄像头中的一帧video=cvCreateVideoWriter("camera.avi", CV_FOURCC('X', 'V', 'I', 'D'), 25,cvSize(frame->width,frame->height)); //创建CvVideoWriter对象并分配空间//保存的文件名为camera.avi，编码要在运行程序时选择，大小就是摄像头视频的大小，帧频率是32if(video) //如果能创建CvVideoWriter对象则表明成功{cout<<"VideoWriter has created."<<endl;}cvNamedWindow("Camera Video",1); //新建一个窗口int i = 0;while(i <= 200) // 让它循环200次自动停止录取{frame=cvQueryFrame(capture); //从CvCapture中获得一帧if(!frame){cout<<"Can not get frame from the capture."<<endl;break;}n=cvWriteFrame(video,frame); //判断是否写入成功，如果返回的是1，表示写入成功cout<<n<<endl;cvShowImage("Camera Video",frame); //显示视频内容的图片i++;if(cvWaitKey(2)>0)break; //有其他键盘响应，则退出}cvReleaseVideoWriter(&video);cvReleaseCapture(&capture);cvDestroyWindow("Camera Video");}return ;第二步，建立一个编程环境，然后加载opencv的库路径等等。
基于OpenCV的运动目标检测与跟踪的开题报告1.问题描述动态目标检测与跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向之一，其应用范围涉及视频监控、智能交通、人机交互等领域。
然而，传统方法对于场景复杂、目标运动快速、遮挡等情况处理效果不佳，需要更高精度、更高效率的算法解决这些问题。
2.研究目标本研究拟使用OpenCV库，运用图像处理、计算机视觉、机器学习等方法，实现运动目标的检测与跟踪，达到以下目标：（1）快速准确地检测运动目标，识别目标的运动轨迹；（2）针对遮挡、光照变化等问题，采用定位、成像、跟踪等多种策略，提高目标检测的精度；（3）针对运动目标的运动速度、方向等多种属性，进行多角度、综合性的分析和研究，建立适用于实际应用的算法。
3.研究方法和技术路线（1）建立视频采集平台。
使用摄像机获取实时视频流，并对数据进行采集、预处理，并应用OpenCV库实现视频流后处理。
（2）建立运动目标检测算法。
运用图像处理算法进行前景/背景分类、形态学滤波等操作，采用一系列特征提取的方法刻画像素点的特征，采用分类器实现目标检测。
（3）针对复杂场景、遮挡等问题，采用多特征、多分类器等方法进行重新整合，进一步提高算法准确度。
（4）建立运动目标跟踪算法。
根据检测结果，利用卡尔曼滤波、粒子滤波等跟踪方法对运动目标进行跟踪。
（5）建立性能评估体系，基于指标和实际应用场景对所研发算法进行综合性评估。
4.预期结果基于OpenCV库进行运动目标检测与跟踪，在实验室实现的基础上，进行测试、优化，结合现有开源算法，最终达到高精度、高效率的运动目标检测与跟踪效果，具体评估指标包括精度、召回率、信噪比等。
同时，根据实际应用场景，通过算法参数的调整，进一步将算法实现优化，使其适用于各种应用场景。
基于OpenMV摄像头的运动目标控制与自动追踪系统设计与实现目录一、内容概括 (2)1.1 研究背景 (3)1.2 研究目的与意义 (4)1.3 国内外研究现状及发展动态 (5)二、相关工作与技术基础 (6)2.1 OpenMV摄像头介绍 (8)2.2 目标检测与跟踪算法概述 (9)2.3 控制系统设计基础 (10)三、系统设计与实现 (12)3.1 系统总体架构设计 (13)3.2 图像采集模块设计 (15)3.3 目标检测与跟踪模块设计 (16)3.4 控制模块设计 (18)3.5 执行机构设计与实现 (19)四、实验与测试 (21)4.1 实验环境搭建 (22)4.2 实验方法与步骤 (23)4.3 实验结果与分析 (25)4.4 系统优化与改进 (26)五、总结与展望 (28)5.1 研究成果总结 (29)5.2 存在的不足与局限性 (30)5.3 对未来工作的展望 (32)一、内容概括本文档主要围绕基于OpenMV摄像头的运动目标控制与自动追踪系统的设计与实现展开。
介绍了OpenMV摄像头的基本原理和功能，以及其在运动目标检测与追踪领域的应用前景。
系统阐述了设计思路与方法，包括硬件选型、软件架构设计、运动目标检测算法选择及实现等关键环节。
在硬件选型部分，我们选用了具备较高性能的OpenMV摄像头，并配置了相应的驱动程序，以确保其稳定运行。
在软件架构上，我们采用了分层设计思想，将系统划分为前端图像采集、中端图像处理与目标检测、后端控制与执行三个层次，以实现各模块之间的高效协同。
在运动目标检测方面，我们重点研究了基于OpenCV的运动目标检测算法，通过优化算法参数和提高计算效率，实现了对运动目标的快速准确检测。
我们还探讨了如何利用深度学习技术来进一步提升检测精度和鲁棒性。
在控制与追踪策略方面，我们根据运动目标的速度、方向等特性，设计了相应的PID控制器和模糊控制算法，以实现对摄像头的精确控制和稳定追踪。
运动目标控制与自动追踪控制系统设计流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by theeditor.I hope that after you download them,they can help yousolve practical problems. The document can be customized andmodified after downloading,please adjust and use it according toactual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types ofpractical materials,such as educational essays, diaryappreciation,sentence excerpts,ancient poems,classic articles,topic composition,work summary,word parsing,copy excerpts,other materials and so on,want to know different data formats andwriting methods,please pay attention!运动目标控制与自动追踪控制系统设计流程详解在现代科技领域，运动目标控制与自动追踪控制系统是不可或缺的一部分，广泛应用于无人机、机器人、安防监控等领域。
基于ＯｐｅｎＣＶ的运动目标跟踪及其实现作者：李振伟陈翀赵有来源：《现代电子技术》2008年第20期摘要：CAMSHIFT算法是一种基于颜色直方图的目标跟踪算法。
在视频跟踪过程中，CAMSHIFT算法利用选定目标的颜色直方图模型得到每帧图像的颜色投影图，并根据上一帧跟踪的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小，得到当前帧中目标的尺寸和质心位置。
在介绍Intel公司的开源OpenCV计算机视觉库的基础上，采用CAMSHIFT跟踪算法，实现运动目标跟踪，解决了跟踪目标发生存在旋转或部分遮挡等复杂情况下的跟踪难题。
实验结果表明该算法的有效性、优越性和可行性。
关键词：目标跟踪；CAMSHIFT算法；OpenCV；颜色直方图中图分类号：TP391文献标识码：B文章编号：1004373X(2008)2012803Moving Object Tracking Method and Implement Based on OpenCVLI Zhenwei1,2,CHEN Chong1,2,ZHAO You1(1.Changchun Observatory,National Astronomical Observatories,Chinese Academy of Sciences,Changchun,130117,China;2.Graduate School,Chinese Academy of Sciences,Beijing,100049,China)Abstract：CAMSHIFT is an object tracking algorithm based onthe color histogram.In the process of object tracking,CAMSHIFT operates on a color back-projection image produced from object histogram model in current frame and finds the location and size of the current frame by adaptively adjusting the size and the location of the searching windows according to the tracking results of the previous frame in the video.On the basis of introducing OpenCV(an Intel open source computer vision library),through CAMSHIFT algorithm,the paper realizes moving object tracking and resolves some problems including distractor and occlusion by other objects.Experimental results show good perf o rmances,superiority and feasibility of the algorithm.Keywords：object tracking;CAMSHIFT algorithm;OpenCV;color histogram目标跟踪是计算机视觉的一个重要分支，日益广泛应用于科学技术、国防安全、航空、医药卫生以及国民经济等领域。
《基于OPENCV的运动目标检测与跟踪技术研究》篇一一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，运动目标检测与跟踪技术已经成为计算机视觉领域研究的热点。
该技术广泛应用于智能监控、交通流量管理、人机交互等众多领域。
OpenCV作为一个强大的计算机视觉库，为运动目标检测与跟踪提供了有效的工具。
本文旨在研究基于OpenCV的运动目标检测与跟踪技术，探讨其原理、方法及实际应用。
二、运动目标检测技术研究1. 背景及原理运动目标检测是计算机视觉中的一项基本任务，其目的是从视频序列中提取出运动的目标。
OpenCV提供了多种运动目标检测方法，如背景减除法、光流法、帧间差分法等。
其中，背景减除法是一种常用的方法，其原理是将当前帧与背景模型进行比较，从而检测出运动目标。
2. 关键技术与方法（1）背景建模：背景建模是运动目标检测的关键步骤。
OpenCV提供了多种背景建模方法，如单高斯模型、混合高斯模型等。
其中，混合高斯模型能够更好地适应背景的动态变化。
（2）阈值设定：设定合适的阈值是运动目标检测的重要环节。
阈值过低可能导致误检，阈值过高则可能导致漏检。
OpenCV通过统计像素值分布，自动设定阈值，从而提高检测的准确性。
3. 实验与分析本文通过实验对比了不同背景建模方法和阈值设定对运动目标检测效果的影响。
实验结果表明，混合高斯模型结合合适的阈值设定能够获得较好的检测效果。
此外，本文还对不同场景下的运动目标检测进行了实验，验证了该方法的稳定性和泛化能力。
三、运动目标跟踪技术研究1. 背景及原理运动目标跟踪是指在视频序列中，对检测到的运动目标进行持续跟踪。
OpenCV提供了多种跟踪方法，如光流法、Meanshift 算法、KCF算法等。
这些方法各有优缺点，适用于不同的场景和需求。
2. 关键技术与方法（1）特征提取：特征提取是运动目标跟踪的关键步骤。
OpenCV可以通过提取目标的颜色、形状、纹理等特征，实现稳定的目标跟踪。
此外，还可以采用深度学习等方法，提取更高级的特征，提高跟踪的准确性。
基于树莓派的目标追踪系统的设计与实现树莓派是一种具有强大计算能力的微型计算机，可以用于各种应用。
其中一个常见的应用是目标追踪系统。
本文将介绍一个基于树莓派的目标追踪系统的设计与实现。
首先，我们需要考虑使用的硬件设备。
基于树莓派的目标追踪系统通常需要一个摄像头模块用于获取目标的视频信息。
树莓派本身具备了一个摄像头接口，可以方便地连接摄像头模块。
另外，为了实时处理视频信息，我们还需要一块具有较高计算性能的树莓派（例如树莓派4B）。
接下来，我们需要考虑软件部分。
目标追踪系统通常包括以下几个步骤：图像采集、目标检测、目标跟踪和结果输出。
在树莓派上实现这些步骤需要借助一些开源库和深度学习算法。
首先是图像采集。
树莓派的摄像头接口可以通过Python的Picamera库进行控制。
该库提供了丰富的接口和功能，可以轻松地获取视频帧。
接下来是目标检测。
目标检测是一个非常重要的步骤，可以通过深度学习算法来实现。
常用的深度学习算法包括YOLO、SSD等。
这些算法已经在一些开源项目中实现，并提供了训练好的模型。
我们可以使用这些模型来进行目标检测。
在树莓派上使用深度学习算法需要借助一些轻量级的深度学习库，例如TensorFlow Lite或者OpenCV等。
然后是目标跟踪。
目标跟踪通常使用的算法有卡尔曼滤波、均值漂移、相关滤波等。
这些算法可以用于跟踪目标的位置和运动。
在树莓派上实现这些算法需要借助一些图像处理库，例如OpenCV。
最后是结果输出。
在目标追踪系统中，我们通常需要将目标的位置和运动信息输出到显示设备上。
树莓派可以连接各种显示设备，例如HDMI显示器或者液晶显示屏。
我们可以使用Python的GUI库，例如Tkinter，来创建一个简单的用户界面，将追踪结果显示在屏幕上。
在实际的实现过程中，我们可以将以上的步骤整合到一个Python脚本中。
首先，我们通过Picamera库获取视频帧；然后，使用深度学习算法进行目标检测；接下来，使用目标跟踪算法对目标进行跟踪；最后，将跟踪结果输出到显示设备上。
基于嵌入式树莓派和OpenCV的运动检测与跟踪系统一、本文概述随着科技的不断进步，嵌入式系统和计算机视觉技术在日常生活、工业生产、安全防护等领域中的应用日益广泛。
其中，基于嵌入式树莓派和OpenCV的运动检测与跟踪系统因其高效、灵活、成本效益高等特点，受到了广大研究者和实践者的青睐。
本文旨在探讨如何利用树莓派这一强大的微型计算机和OpenCV这一开源的计算机视觉库，实现运动目标的检测与跟踪，并为此提供一个完整的系统设计、实现与测试方案。
本文首先将对嵌入式树莓派和OpenCV进行简要介绍，阐述它们在运动检测与跟踪领域的应用优势和潜力。
接着，将详细介绍系统的硬件组成和软件架构，包括树莓派的选型、摄像头模块的选择、OpenCV 的安装与配置等。
在此基础上，本文将重点讨论运动检测与跟踪算法的选择和实现，包括背景建模、目标提取、目标跟踪等关键技术。
本文还将探讨如何优化系统性能，提高检测与跟踪的准确性和实时性。
这包括算法的优化、硬件资源的合理利用、系统功耗的控制等方面。
本文将通过实际测试案例，验证所设计系统的可行性和有效性，为相关研究和应用提供参考和借鉴。
通过本文的阅读，读者可以全面了解基于嵌入式树莓派和OpenCV 的运动检测与跟踪系统的原理、设计、实现和优化过程，为相关领域的研究和实践提供有益的启示和帮助。
二、系统总体设计基于嵌入式树莓派和OpenCV的运动检测与跟踪系统，主要由硬件层、操作系统层、算法层和应用层四个层次构成。
硬件层以树莓派为核心，辅以摄像头、存储设备等；操作系统层选用基于Linux的树莓派操作系统，提供稳定、高效的运行环境；算法层利用OpenCV库实现运动检测与跟踪的核心算法；应用层则负责与用户交互，展示检测结果并提供控制接口。
树莓派作为本系统的核心硬件，选用具备足够计算能力和IO接口的型号，如Raspberry Pi 4。
摄像头选择高清、低延迟的网络摄像头，以便捕捉清晰、流畅的视频流。
摘要在当今社会，安全问题越来越受到人们的关注，而视频监控是保障人民群众生命财产安全的重要技术手段，同时也是目前计算机视觉与模式识别领域的研究热点之一。
视频监控历经了普通监控、网络监控到现在的智能监控三个发展阶段。
近几年来，智能监控在交通、银行、博物馆等安全性要求比较高的场所发挥了举足轻重的作用。
但由于其应用范围的广泛性、应用场景的多样性，就其技术而言仍未达到人们所期望的要求。
其算法实时性、稳定性情况还不甚理想，受雨雪等恶劣天气的影响也比较大，还需要进一步研究出更好的算法，因此它是一个十分有意义的课题。
本文设计了基于ｏｐｅｎｃｖ的运动目标检测与跟踪系统。
进行了大量的实验，并在实验中通过多次改进系统的结构和相关的算法，达到了提高系统实时性的目的。
该系统能够打开视频文件，并对视频文件中的运动物体进行实时有效检测与跟踪。
本文的主要工作包括：在运动目标检测阶段，本文介绍了目前常用的背景差法、帧间差分法、光流法，并通过实验对其进行了多次改进，最终采用了自适应背景更新算法、以及最经典的混合高斯背景建模算法进行运动检测。
在运动目标跟踪阶段，本文利用了颜色范围和面积大小这两个简单的特性来识别目标，在满足了识别要求的前提下，大大提高了识别的速度，再一次提升了系统的实时性；在目标跟踪阶段采用Ｍｅａｎｓｈｉｆｔ的改进算法Ｃａｍｓｈｉｆｔ，并根据实验结果对算法中的优缺点进行分析。
关键词：运动目标检测，运动目标跟踪，ＯｐｅｎＣＶ，高斯背景建模算法，Ｃａｍｓｈｉｆｔ算法。
AbstractToday,security problems are becoming increasingly subject to people’s attention.Video surveillance is the most important technical means to protect people’s lives and property.It is also the most popular problems in the computer vision and pattern recognition research fields. Video Surveillance has developed three stages as the common surveillance,the network surveillance and the intelligent surveillance.In recent years,the intelligent video surveillance has played great importance in the field of Traffic,Bank,Museum and so on which have a high safety requirements.But because of the extensive and diversity of its application,as for the technology,it has not reached the expected requirements of the people.On the other hand,the stability and real-time performance of the algorithms are not so satisfied;the result is still affected by the bad weather as rain and snow.So,better algorithm is needed.Therefore,it is one of the most valuable topics.This article is designed based on the opencv moving target detection and tracking system. Done a lot of experiments and experiments through several improvements in the structure and related algorithms,to improve the system of real-time purposes.The system is able to open video files,and video files in real-time moving object detection and tracking effectively.The main work includes:the moving target detection phase,the paper describes the current common background subtraction,inter-frame difference method,optical flow,and through experiments carried out many improvements,finally adopted adaptive background updating algorithm,and the most classic Gaussian mixture background modeling algorithm for motion detection.In moving target tracking phase,the scope of this paper,the color and size of the size of these two simple features to identify the target,to meet the identification requirements under the premise,greatly improve the recognition rate,once again enhance the system in real time;in Meanshift tracking stage using the improved algorithm Camshift,and the experimental results of the algorithm to analyze the advantages and disadvantages.Key words：Moving target detection,target tracking,OpenCV,Gaussian background modelingalgorithm,Camshift algorithm.目录１绪论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．１１．１课题研究的背景和意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．１１．２国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．１１．３技术发展难点与趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．２１．４论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．３２编程工具介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．４２．１ｏｐｅｎｃｖ２．４．３简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．４２．２ｏｐｅｎｃｖ视频处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．４２．２．１ＯｐｅｎＣＶ中处理图像Ｍａｔ类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．５２．２．２ＯｐｅｎＣＶ中读取视频ＶｉｄｅｏＣａｐｔｕｒｅ类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．６２．３ｏｐｅｎｃｖ编程环境配置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．６２．３．１配置Ｗｉｎｄｏｗｓ环境变量．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．６２．３．２在ＶｉｓｕａｌＳｔｕｄｉｏ２０１０中建立ＭＦＣ对话框．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．７２．３．３配置ＯｐｅｎＣＶ函数库．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．７３运动目标检测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．９３．１概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．９３．１．１帧间差分法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．９３．１．２背景差法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．９３．１．３光流法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．１０３．２自适应背景更新算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．１１３．２．１原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．１１３．２．２流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．１１３．２．３核心代码．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．１２３．２．４实验结果及分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．１３３．３混合高斯背景建模算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．１５３．３．１原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．１５３．３．２流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．１６３．３．３核心代码．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．１７３．３．４实验结果及分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．１７４运动目标跟踪．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．２１４．１概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．２１４．２均值漂移ＭｅａｎＳｈｉｆｔ算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．２２４．２．１原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．２２４．２．２流程图．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．２３４．３Ｃａｍｓｈｉｆｔ算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．２３４．３．１原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．２３４．３．２流程图．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．２５４．３．３核心代码．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．２５４．４实验结果及分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．２７５软件的设计与仿真．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．２９６全文总结与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．３２参考文献．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．３３翻译部分．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．３５英文文献．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．３５中文译文．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．４５致谢．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．错误！未定义书签。
《基于KCF跟踪算法的目标轨迹记录系统的设计与实现》一、引言随着计算机视觉技术的快速发展，目标轨迹记录系统在众多领域中发挥着越来越重要的作用。
本文将介绍一种基于KCF （Kernelized Correlation Filters）跟踪算法的目标轨迹记录系统的设计与实现。
KCF算法因其高精度、高效率的跟踪性能，被广泛应用于目标跟踪任务中。
二、系统设计1. 系统架构设计本系统采用模块化设计，主要包括数据采集模块、预处理模块、KCF跟踪模块、轨迹记录模块和用户交互模块。
各模块之间通过接口进行数据交互，保证系统的稳定性和可扩展性。
2. 核心算法选择——KCF跟踪算法KCF（Kernelized Correlation Filters）算法是一种基于相关滤波器的跟踪算法，它通过训练得到一个分类器，用于在视频帧中准确地定位目标。
KCF算法具有计算效率高、实时性好、对光照、尺度变化等具有一定的鲁棒性，因此非常适合用于目标轨迹记录系统。
3. 数据预处理数据预处理模块负责对输入的视频数据进行预处理，包括去噪、图像增强等操作，以提高KCF算法的跟踪精度。
4. 轨迹记录与存储轨迹记录模块负责记录目标的轨迹信息，包括目标的位置、速度等信息。
这些信息将存储在数据库中，以便后续分析和处理。
三、系统实现1. 数据采集与预处理实现数据采集模块通过摄像头等设备获取视频数据。
预处理模块采用OpenCV等图像处理库对视频数据进行去噪、图像增强等操作，以提高KCF算法的跟踪精度。
2. KCF跟踪算法实现KCF跟踪算法的实现是本系统的核心部分。
我们采用Python 语言和OpenCV库实现KCF算法。
首先，初始化目标的位置和大小；然后，通过训练得到一个分类器；最后，在视频帧中应用该分类器进行目标跟踪。
3. 轨迹记录与存储实现轨迹记录模块将目标的轨迹信息存储在数据库中。
我们采用SQLite等轻量级数据库进行数据存储，以便于后续分析和处理。
基于计算机视觉技术的目标检测与跟踪系统设计目标检测与跟踪是计算机视觉领域中的重要研究方向，通过计算机视觉技术实现对特定目标的自动识别和跟踪。
在现实生活中，目标检测与跟踪系统有着广泛的应用，例如智能监控、自动驾驶、工业机器人等领域。
本文将基于计算机视觉技术，介绍目标检测与跟踪系统的设计原理和关键技术。
一、目标检测目标检测是指在图像或视频中，自动识别和定位感兴趣的目标物体。
目标检测任务可以分为两个主要步骤：目标定位和目标分类。
目标定位是通过边界框或像素级分割确定目标的具体位置，目标分类是对目标进行分类，判断其所属的类别。
为了实现准确的目标检测，我们可以利用卷积神经网络(CNN)模型进行特征提取和目标分类。
在目标检测中，常用的算法有R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO等。
这些算法的核心思想在于将目标检测任务转化为候选框的生成和分类问题，通过对候选框进行分类和回归，得到最终的目标检测结果。
二、目标跟踪目标跟踪是指在连续的图像或视频中，追踪目标的运动轨迹和状态。
目标跟踪要解决的核心问题是对目标物体进行准确的定位和跟踪。
目标跟踪系统需要根据目标的外观特征和运动信息，在连续的图像帧中追踪目标的位置。
目标跟踪可分为单目标跟踪和多目标跟踪两种场景。
在单目标跟踪中，系统仅需跟踪一个目标，主要采用的算法有基于相关滤波器的方法、Kalman滤波器、粒子滤波器等。
而在多目标跟踪中，系统需要同时跟踪多个目标，常用的算法有多目标卡尔曼滤波器、多目标粒子滤波器、相关滤波器等。
三、基于计算机视觉技术的目标检测与跟踪系统设计1. 数据采集：目标检测与跟踪系统设计的第一步是收集与目标相关的图像和视频数据。
这些数据将用于训练和测试目标检测和跟踪模型。
数据采集过程中需要保证数据的多样性和覆盖性，同时注意数据的质量和标注准确性。
2. 特征提取：目标检测与跟踪系统需要对图像进行特征提取，以便进行目标分类和跟踪。
《基于OpenCV的运动目标检测与跟踪》篇一一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，运动目标检测与跟踪作为计算机视觉领域的重要研究方向，已经得到了广泛的应用。
OpenCV（开源计算机视觉库）作为计算机视觉领域的强大工具，为运动目标检测与跟踪提供了有效的解决方案。
本文将详细介绍基于OpenCV的运动目标检测与跟踪的方法、原理及实践应用。
二、运动目标检测1. 背景减除法背景减除法是运动目标检测的常用方法之一。
该方法通过将当前图像与背景图像进行差分，从而提取出运动目标。
在OpenCV中，可以使用BackgroundSubtractorMOG2类实现背景减除法，该类可以适应动态背景，提高运动目标检测的准确性。
2. 光流法光流法是一种基于光流场的目标检测方法。
它通过计算图像序列中像素点的运动信息，从而检测出运动目标。
在OpenCV中，可以使用calcOpticalFlowPyrLK函数实现光流法，该方法对光照变化和背景干扰具有较强的鲁棒性。
3. 深度学习方法随着深度学习在计算机视觉领域的广泛应用，基于深度学习的运动目标检测方法也逐渐成为研究热点。
通过训练深度神经网络，可以提取出图像中的特征信息，从而更准确地检测出运动目标。
在OpenCV中，可以使用DNN模块实现基于深度学习的运动目标检测。
三、运动目标跟踪1. 基于特征的跟踪方法基于特征的跟踪方法通过提取目标区域的特征信息，如颜色、形状、纹理等，从而实现目标的跟踪。
在OpenCV中，可以使用Optical Flow、KLT跟踪器等实现基于特征的跟踪方法。
2. 基于区域的跟踪方法基于区域的跟踪方法通过在图像中搜索与目标区域相似的区域，从而实现目标的跟踪。
在OpenCV中，可以使用CamShift算法、MeanShift算法等实现基于区域的跟踪方法。
3. 深度学习在跟踪中的应用深度学习在跟踪领域的应用也越来越广泛。
通过训练深度神经网络，可以提取出更丰富的特征信息，提高跟踪的准确性。
