【正文】 西南交通大學本科畢業(yè)設計（論文） 第 14 頁見，此時就可以進行批生成。具體步驟為：生成批生成僅選擇所有的debug|win32 和 release|win32生成，如圖 23 所示：圖 23 錯誤修改5. VC 的工程中加入庫文件和包含文件。點擊工具選項項目和解決方案VC++目錄,切換目錄下拉至庫文件 (Library files)，添加路徑C:\ProgramFiles\OpenCV\lib。如圖 24 所示。切換目錄下拉至包含文件 (Include files)，添加以下路徑：C:\Program Files\OpenCV\cv\includeC:\Program Files\OpenCV\cvaux\include C:\Program Files\OpenCV\cxcore\include C:\Program Files\OpenCV\otherlibs\highgui C:\Program Files\OpenCV\otherlibs\cvcam\include 如圖 25 所示。圖 24 庫文件路徑修改 西南交通大學本科畢業(yè)設計（論文） 第 15 頁圖 25 包含文件路徑修改6. 以上是一些全局設置，新建一個 OpenCV 工程后，需要再進行局部設置。點擊項目XXX 屬性，在項目屬性頁中點擊配置屬性鏈接器輸入，在附加依賴項中添加 ，如圖 26 所示：圖 26 OpenCV 局部環(huán)境設置7. 此時關于 OpenCV 在 VS2022 下的配置結束。VC 中就可以調用 OpenCV 中的庫函數(shù)了。 西南交通大學本科畢業(yè)設計（論文） 第 16 頁 本章小節(jié)在本章中主要介紹了基于視頻車流量檢測系統(tǒng)的總體設計和基本思路。以及本設計中運用到的相關軟件,同時對 OpenCV 圖像處理軟件的環(huán)境配置做了詳細的介紹。 西南交通大學本科畢業(yè)設計（論文） 第 17 頁第 3章 基于視頻車流量的算法研究視頻交通車流量檢測技術在智能交通系統(tǒng)中占有很重要的地位,是智能交通系統(tǒng)領域研究的熱點。它通過視頻攝像機和計算機模仿人眼的功能，將連續(xù)的模擬圖像轉換成離散的數(shù)字圖像后，在成熟的物理模型和數(shù)學模型的基礎上編制軟件進行分析處理，模擬各種其它形式的車輛檢測器獲取交通信息，為交通領域的多種實際應用提供了工作平臺。目前關于這方面的研究工作,已經(jīng)提出了許多的解決方案和算法。下面介紹一下本設計的算法。 算法綜述算法的基本原理是通過設置虛擬線，檢測虛擬線灰度的變化 [5]來檢測出是否有車輛經(jīng)過。但是考慮到僅僅設置單條線，容易出現(xiàn)噪聲，這樣將嚴重影響分析的結果，所以采用了線后一個平滑策略，具體而言，在設置虛擬，不是單純檢測線的灰度變化，而是計算一定的范圍，在虛擬線中，檢測矩形范圍內灰度的變化，這樣實際上起到一個平滑效果，而不是單純計算虛擬線的灰度。然后具體算法過程可以描述為：依次讀取各視頻幀，首先計算虛擬線的初始灰度值 H，作為評判依據(jù)。由于車輛會導致在虛擬線處連續(xù)的變化，因此設置標識符ID，初始值設為假。設置區(qū)域內閾值為 Y 依次讀取后續(xù)幀，計算虛擬線變化，當發(fā)現(xiàn)灰度變化與初始灰度 H 差值大過閾值時，此時檢測 ID，如果為假，則表示檢測到一輛車的開始，設置 ID 為真；否則 ID 為真則表示檢測到一輛車的結束，則設置 ID為假，并將檢測出的車輛記錄下來。在檢測到各輛車后，由于有些灰度的畸變會帶來誤檢測，比如車窗的灰度變化，常常會使一輛車檢測為二輛，所以采用有效的策略來對檢測出來的結果進行處理顯得很有意義，程序中采用了一個連續(xù)幀檢測的方法，即一輛車應當持續(xù)一定時間長度幀，將連續(xù)幀數(shù)小于給定幀的車輛進行合并。具體流程圖如圖 31 所示。 圖像數(shù)字化實際的交通圖像是由圖像采集系統(tǒng)采集進來的模擬信號，并經(jīng)過模數(shù)轉換，將模擬信號變成數(shù)字信號，送入計算機進行相應的處理。數(shù)字圖像處理的目的在于改善圖像的質量，將輸入的質量低的圖像，運用各種方法如圖像增強、復原、編碼、壓縮等進行改善，使得處理后的圖像更適合后續(xù)的分析。圖像數(shù)字化是計算機圖像處理之前的基本步驟，目的是把真實的圖像轉變成計算機能夠接受的存儲格式。 西南交通大學本科畢業(yè)設計（論文） 第 18 頁開始設置虛擬線 ， 設置閾值 ， 設置表示符 I D 為假計算虛擬線中的灰度值依次讀取視頻各幀計算當前虛擬線中的灰度值 Y| Y H | 閾值I D 真假開始檢測第一輛車設置 I D 為真車輛計數(shù)檢測一輛車結束設置 I D 為假結束YYNN圖 31 算法流程圖 西南交通大學本科畢業(yè)設計（論文） 第 19 頁數(shù)字化過程分為采樣,量化處理與編碼三個步驟：采樣:一個是信號在時間上的離散化,即采樣的實質就是要用多少點來描述一張圖像。一副圖像就被采樣成有限個像素點構成的集合。例如：一副 640480 分辨率的圖像，表示這幅圖像是由 640480＝307200 個像素點組成。量化是指要使用多大范圍的數(shù)值，來表示圖像采樣之后的每一個點。這個數(shù)值范圍包括了圖像上所能使用的顏色總數(shù)。例如，以 8 個 bits 存儲一個點，就表示圖像只能有 256 種顏色，數(shù)值范圍越大，表示圖像可以擁有越多的顏色，自然可以產生更為細致的圖像效果。量化的結果是圖像能夠容納的顏色總數(shù),它反映了采樣的質量。壓縮編碼:數(shù)字化后得到的圖像數(shù)據(jù)量十分巨大，必須采用編碼技術來壓縮其信息量。在一定意義上講，編碼壓縮技術是實現(xiàn)圖像傳輸與儲存的關鍵。 目前已有許多成熟的編碼算法應用于圖像壓縮。常見的有圖像的預測編碼、變換編碼、分形編碼、小波變換圖像壓縮編碼等。數(shù) 字 圖 象 處 理 (Digital Image Processing)是 通 過 計 算 機 對 圖 像 進 行 去 除 噪 聲 、增 強 、 復 原 、 分 割 、 提 取 特 征 等 處 理 的 方 法 和 技 術 。 它 一 般 都 用 計 算 機 處 理 或實 時 的 硬 件 處 理 ， 因 此 也 稱 為 計 算 機 圖 像 處 理 。 其 優(yōu) 點 是 處 理 精 度 高 ， 處 理 的 內容 豐 富 ， 可 進 行 復 雜 的 非 線 性 處 理 ， 有 靈 活 的 變 通 能 力 。 其 缺 點 是 處 理 速 度 還 是一 個 問 題 ， 特 別 是 進 行 復 雜 的 處 理 更 是 如 此 。 一 般 來 講 ,對 圖 像 進 行 處 理 的 主 要目 的 有 三 個 方 面 :1. 高 圖 像 的 視 覺 質 量 ， 進 行 圖 像 的 亮 度 、 彩 色 變 換 ,增 強 、 抑 制 某 些 成 分 ,對圖 像 進 行 幾 何 變 換 等 ,以 改 善 圖 像 的 質 量 。2. 取 圖 像 中 所 包 含 的 某 些 特 征 或 特 殊 信 息 ,這 些 被 提 取 的 特 征 或 信 息 往 往為 計 算 機 分 析 圖 像 提 供 便 利 。 提 取 特 征 或 信 息 的 過 程 是 模 式 識 別 或 計 算 機 視 覺 的預 處 理 。 提 取 的 特 征 可 以 包 括 很 多 方 面 ,如 頻 域 特 征 、 灰 度 或 顏 色 特 征 、 邊 界 特征 、 區(qū) 域 特 征 、 紋 理 特 征 、 形 狀 特 征 、 拓 撲 特 征 和 關 系 結 構 等 。3. 像 數(shù) 據(jù) 的 變 換 、 編 碼 和 壓 縮 ,以 便 于 圖 像 的 存 儲 和 傳 輸 。 模 擬 圖 像 處 理(AnafogImageProcessing)包 括 ： 光 學 處 理 和 電 子 處 理 ， 如 :照 相 、 電 視 信 號 處 理等 。 模 擬 圖 像 處 理 的 特 點 是 速 度 快 ， 一 般 為 實 時 處 理 ， 理 論 上 講 可 達 到 光 的 速 度 ，并 可 同 時 并 行 處 理 。 將 模 擬 圖 像 信 號 轉 變 為 計 算 機 處 理 的 信 號 的 過 程 稱 為 數(shù) 字 化 。如 圖 32， 33 所 示 ：通 常 的 圖 像 都 是 模 擬 圖 像 ， 可 用 一 個 二 維 連 續(xù) 函 數(shù) f(x， y)來 表 示 ， 其 中(x， y)是 圖 像 平 面 上 任 意 一 個 二 維 坐 標 點 ， f 指 出 該 點 顏 色 的 深 淺 (灰 度 )。 將模 擬 圖 象 進 行 采 樣 和 量 化 之 后 ,空 間 坐 標 (x,y)的 數(shù) 字 化 被 稱 為 圖 象 采 樣 ,顏 色深 淺 幅 度 的 數(shù) 字 化 被 稱 為 灰 度 級 量 化 ,由 此 可 見 ,所 謂 數(shù) 字 圖 象 就 是 灰 度 值 的 二 西南交通大學本科畢業(yè)設計（論文） 第 20 頁維 數(shù) 組 。模擬圖像 離散圖像傳感器采樣數(shù)字圖像A D 轉換圖像處理數(shù)字圖像打印驅動打印機顯卡驅動顯卡及顯示器圖 32 圖 象 的 數(shù) 字 化 模 型模擬圖像 離散圖像采樣數(shù)字圖像量化圖 33 圖像的數(shù)字化輸入模型進 行 圖 像 處 理 時 ， 對 所 獲 得 的 數(shù) 字 圖 像 進 行 預 處 理 是 重 要 的 。 因 為 經(jīng) 過 數(shù) 字化 后 得 到 的 圖 像 ， 可 能 帶 有 嚴 重 噪 聲 信 號 ， 或 變 形 ， 或 信 號 微 弱 等 ， 影 響 人 們 和計 算 機 對 圖 像 的 分 析 理 解 。 只 有 通 過 圖 像 預 處 理 環(huán) 節(jié) ， 使 要 處 理 分 析 的 圖 像 除 掉噪 聲 干 擾 ， 增 強 信 號 強 度 ， 對 圖 像 進 行 恢 復 ， 改 善 圖 像 質 量 ， 從 而 保 證 以 后 對 圖像 分 析 理 解 的 準 確 性 。 圖像銳化圖像銳化就是補償圖像的輪廓,增強圖像的邊緣及灰度跳變的部分,使圖像變得清晰。圖像平滑往往使圖像中的邊界、輪廓變的模糊，為了減少這類不利效果的影響，這就需要利用圖像銳化技術，使圖像的邊緣變的清晰。圖像銳化處理的方法多種多樣，應用領域也很寬廣，為了消除模糊通常采用以下增強輪廓的算法:拉普拉斯算子：拉普拉斯(Laplacian)算子式一種二階導數(shù)算子 ,對一個連續(xù)函數(shù)f(x,y),它在圖中位置(x,y )的拉普拉斯定義如 31 所示 : (31)22fxy????在數(shù)字圖像處理中使用離散型的 Laplacian 算子即二階差分，如 32 所示: 西南交通大學本科畢業(yè)設計（論文） 第 21 頁222(,)(,)(,)xyfyffx????= (32)1(,1)(,)4(,)fyfxyfxy???拉普拉斯算子是無方向的算子，它比計算多個方向的導數(shù)算子計算量要小，因為只使用一個模板，且不必綜合各模板的值。計算數(shù)字圖像函數(shù)的拉普拉斯算子是借助各種模板卷積實現(xiàn)的。這里對模板的基本要求是對應中心像素的系數(shù)應是正的，而對應中心像素鄰近像素的系數(shù)應是負的，且所有系數(shù)的和應該是零，這樣就不會產生灰度偏移。實現(xiàn)拉普拉斯運算的幾種模板如 33 所示: (33) 19???????015???????215???????本設計采用本方法處理后的圖像，輪廓線條將明顯得到增強。輪廓線以外的部分將變得較暗,而輪廓線以內變得比較明亮。用此方法有利于對圖像進行分析,提升圖像處理的數(shù)度與效率，辨識能力的到大幅的提升，系統(tǒng)的識別能力也有所提高。 像素分類像素（Pixel）是由 Picture(圖像) 和 Element(元素)這兩個單詞的字母所組成的，是用來計算數(shù)碼影像的一種單位。越高位的像素，其擁有的色板也就越豐富，越能表達顏色的真實感。一 個 像 素 通 常 被 視 為 圖 像 的 最 小 的 完 整 采 樣 。 對于每幀圖像中的每個像素處理，它的相應處理公式是 。0(,)(,)(,)RxytItIxy?? 圖像分割圖像分割是圖像處理中的一項關鍵技術。圖像分割是圖像分析的第一步,是計算加視覺的基礎,是圖像理解的重要組成部分,是圖像處理到圖像分析的關鍵步驟,同時是圖像處理中最古老和最困難的問題之一，至今已提出了上千種分割算法。圖像分割:將圖像表示為物理上有意義連通區(qū)域的集合,也就是根據(jù)目標與背景的先驗知識,對圖像中的目標,背景進行標記,定位,然后將目標從背景或其他偽目標中分離出來。圖 像 分 割 (Image Segmentation)： 所 謂 圖 像 分 割 就 是 按 一 定 的 規(guī) 則 將 圖 像 劃 分成 若 干 有 意 義 的 區(qū) 域 ， 即 各 區(qū) 域 的 并 集 是 整 個 圖 像 ， 各 區(qū) 域 的 交 集 為 0。 借助集合概念對圖像分割有如下定義:令幾何 R 代表整個圖像區(qū)域,對 R 的分割可看做 R 分成 N 個滿足一列五個條件的非空子集, , ,…... :12N1. =R；NiU? 西南交通大學本科畢業(yè)設計（論文） 第 2