【導(dǎo)讀】第III頁。┊。┊。┊。┊。┊。┊。┊。┊。┊。┊。┊。┊。┊。裝。┊。┊。┊。┊。┊。訂。┊。┊。┊。┊。┊。線。┊。┊。┊。┊。┊。┊。┊。┊。┊。┊。┊。┊。┊。目錄

　　

【正文】 入一幀到一個視頻文件中 int cvWriteFrame( CvVideoWriter* writer, const IplImage* image )。 writer ： 視頻寫入器結(jié)構(gòu)。 image ： 被寫入的幀。 函數(shù) cvWriteFrame 寫入／附加到視頻文件一幀。 讀取 AVI 視頻 用到的 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有如下： 1. cvCreateFileCapture 初始化從文件中獲取視頻 CvCapture* cvCreateFileCapture( const char* filename )； filename ： 視頻文件名。 函數(shù) cvCreateFileCapture 給指定文件中的視頻流分配和初始化 CvCapture 結(jié)構(gòu)。 當(dāng)分配的結(jié)構(gòu)不再使用的時候，它應(yīng)該使用 cvReleaseCapture 函數(shù)釋放掉。(成功從文件中獲取視頻之后 播放視頻 的操作和從攝像頭捕獲視頻流后的操作是一樣的，用 cvQueryFrame()和 cvShowImage()顯示出視頻即可。 ) 小結(jié) 在設(shè)計中 對獲取的視頻進(jìn)行保存的函數(shù) cvCreateVideoWriter（）中的用 四 個字符來表示壓縮幀的 codec 的 fourcc 變量， 傳入的參數(shù)用的是 1，在運行后的對話框中選擇 壓縮方法和壓縮參數(shù) ，否則無法正確的保存視頻文件；要想保存的視頻文件可以播放還要安裝 divx codec 控件。 要讀取硬盤中的 AVI 文件要安裝 KLite_Codec_Pack_710_Mega， 此包是一套Video codec 解碼器的組合，提供了 Video For Windows 的接口，而 OpenCV 打開視頻文件就是用的此接口 。 安徽工業(yè)大學(xué) 畢業(yè) 設(shè)計（論文）說明書 第 21 頁 共 44 頁 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 裝 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 訂 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 線 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 5． 運動目標(biāo)監(jiān)控系統(tǒng)的研究與實現(xiàn) 視頻序列中運動目標(biāo)的識別是計算機視覺和圖像編碼研究的 一個重要課題，在計算機導(dǎo)航，智能監(jiān)控系統(tǒng)，交通檢測，醫(yī)學(xué)圖像處理以及視頻圖像壓縮和傳輸?shù)阮I(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。 本節(jié)使用 Microsoft Visual C++ 結(jié)合 共同實現(xiàn)了一個簡單的運動目標(biāo)監(jiān)控系 統(tǒng)。由于本文主要研究的是運動目標(biāo)的檢測的效果，實驗的樣本都是攝像頭在正常情況下的圖像的變化，沒有考慮監(jiān)控中出現(xiàn)的各種特殊的情形（如攝像頭晃動，光線突然變化等），因此目前開發(fā)的運動目標(biāo)識別系統(tǒng)只能應(yīng)用于簡單的監(jiān)控場所，實現(xiàn)對一定區(qū)域的簡單監(jiān)控運動檢測。如監(jiān)視的某個區(qū)域不允許有物體進(jìn)入，當(dāng)有東西進(jìn)入這個區(qū)域時系統(tǒng)就能夠檢測出有物體的出現(xiàn)，并記錄下此時的圖像，并能夠回放監(jiān)控的錄像。 運動目標(biāo)監(jiān)控系統(tǒng) 運動目標(biāo)監(jiān)控系統(tǒng)是將視頻圖像中變化的部分作檢測，通過判斷圖像是否變化，識別出該區(qū)域是否有物體闖入。因此整 個監(jiān)控系統(tǒng)主要包括視頻獲取、背景生成、保存錄像、圖像變化檢測等幾個部分。 本系統(tǒng)中的視頻圖像是來自攝像頭實時采集的圖像序列。 安徽工業(yè)大學(xué) 畢業(yè) 設(shè)計（論文）說明書 第 22 頁 共 44 頁 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 裝 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 訂 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 線 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 是 否 否 是 是 否 否 是 否 是 圖 運動目標(biāo)監(jiān)控系統(tǒng)工作流程圖 如圖 所示，為本運動目標(biāo)監(jiān)控系統(tǒng)的工作流程圖。系統(tǒng)的視頻捕獲器不停的將視頻信息輸入，當(dāng)緩存視頻幀數(shù)目達(dá)到一定量 (n=10)時系統(tǒng)就會對捕獲視頻捕獲 獲取圖像序列 獲取的幀數(shù) n 是否小于 10 更新背景 記錄變化的圖像 寫入視頻 前景圖是否有變化 是否按鍵跳出循環(huán) 是否已記錄 10 次 還原 n 值 是否回放寫入的視頻 回放寫入的視頻 結(jié)束 安徽工業(yè)大學(xué) 畢業(yè) 設(shè)計（論文）說明書 第 23 頁 共 44 頁 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 裝 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 訂 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 線 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 的一系列視頻幀進(jìn)行加權(quán)處理。為了獲取是否有運動物體，首先 需要產(chǎn)生視頻序列的背景，同時為了減少系統(tǒng)的運行時間，考慮到監(jiān)控場所的背景一般不會很快變化，在系統(tǒng)中緩存了一個背景圖像，這個背景圖像也設(shè)置了一個計時器，若發(fā)現(xiàn)背景圖像已經(jīng)生成了很長的時間（如 1000 幀 )或已陳舊（如前景提取的前景圖像與以前的不同但是 時間過長 ），則再取 10 幀的圖像使用背景更新算法來更新背景。有了背景之后，就可以運用圖像差的方法來提取前景圖像。若發(fā)現(xiàn)有運動物體進(jìn)入該區(qū)域，則前景圖像就會有變化，則記錄此時的圖像，若沒有過一會則重新開始。 基于背景建模的圖像處理 本小節(jié)介紹背景的生成算法和圖 像幀的處理方法。 背景生成算法 本文處理的圖像是靜止背景序列，這種序列可以用背景相減法得到是否有前景圖像，但這需要當(dāng)前圖像對應(yīng)的背景圖像，因此就要進(jìn)行背景生成。同時場景中的光照等因素是在不斷變化的，為了適應(yīng)這種變化，背景需要有自適應(yīng)能力，因此對得到的背景還要進(jìn)行更新，以消除非目標(biāo)變化的影響。下面將介紹幾種常用的背景生成和更新方法，分析其優(yōu)缺點，并在其原有方法的基礎(chǔ)上提出了分組加權(quán)更新法，最后進(jìn)行了實驗效果比較。 1. 平均圖像法 平均圖像法是一個經(jīng)典的自適應(yīng)背景生成和更新方法，它是對最近一 段時間內(nèi)的圖像求平均，生成一個除運動區(qū)域外與當(dāng)前圖像相似的背景圖像。假設(shè)圖像序列為 {Ii|i=1,2,? n},背景圖像 Bkgn 用公式可表示為 Bkgn=(I1+I2+? +In)/n n=1,2,3? () 平均圖像法雖然對物體連續(xù)運動、大部分時間背景可見的圖像序列是有效的，但是在有較多物體運動和物體作慢速運動的情況下效果并不好，這樣會使背景中殘留較多的運動目標(biāo) (前景中的目標(biāo)被歸并到了背景中，成為背景的一部分 )，如果用背景差分的方法檢測運動，殘留在背景中的 先前的目標(biāo)將出現(xiàn)在差分圖像中，被錯誤地當(dāng)作一個新目標(biāo)，影響進(jìn)一步處理。該算法生成背景圖像的效果如 (b)圖所示。 2. 加權(quán)更新法 加權(quán)更新法是對平均圖像法的改進(jìn)，它是將得到的當(dāng)前圖像用加權(quán)的方法加入到背景圖像中，產(chǎn)生了加權(quán)更新背景。假設(shè)圖像序列為 {Ii|i=1,2，? n} ， 初始背景為 安徽工業(yè)大學(xué) 畢業(yè) 設(shè)計（論文）說明書 第 24 頁 共 44 頁 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 裝 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 訂 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 線 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ Bkg0=(I1+I2+…+In)/n n=1,2,3… () 則一般背景為 Bkgk+1=rBkgk+(1r)In+k+1 k=0,1,2,… () 其中， n 是初始背景中的幀數(shù)目。 r 是更新因子，表示當(dāng)前背景圖像在新背景中所占的比例，且 r 的取值在 0 到 1 之間。 對于這個方法，如果 r 的取值在 0 附近，由于初始背景產(chǎn)生后每來一幀圖像算法更新一次背景，因此背景能迅速適應(yīng)當(dāng)前圖像的變化。極端的情況，當(dāng) r=0 時，當(dāng)前背景即為前一幅圖像。如果 r 的取值在 1 附近，背景圖像被更新的比例不大，不能適應(yīng)當(dāng)前圖像的變化。極端的情況，當(dāng) r=1 時背景圖像不被更新。如果 r 取在 附近，背景圖像被較快地更新，但同時也記錄下了目標(biāo)運動的軌跡，即前幾幅圖像中的運動也出現(xiàn)在當(dāng)前背景中，差分時當(dāng) 前圖像和前幾幅圖像中的運動被一起得到（如 (c)圖所示）。 對于這種方法，靜止或慢速運動的目標(biāo)會成為背景的一部分，也影響進(jìn)一步的處理。但由于這種方法引入了加權(quán)的思想，背景中的已有圖像所占比例會隨著背景的更新而越來越小，即舊的圖像在不斷地被更新掉，新的圖像不斷地進(jìn)入，背景圖像保持相對較新。如果參數(shù)選的合適，該方法對光照、場景 的變化有較好的自適應(yīng)能力。 3. 分組加權(quán)更新法 在初始背景生成后，加權(quán)更新法是對每個當(dāng)前圖像幀都進(jìn)行一次背景更新，但是一旦當(dāng)前圖像有干擾，干擾便會進(jìn)入背景中。另外，對用于圖像 差分的背景圖像來說，背景圖像和當(dāng)前圖像要有一個合理的間隔，如果兩者間隔太短，圖像的內(nèi)容變化太小，則可能檢測不到目標(biāo)的運動；如果兩者間隔太大，背景就不能實時，檢測到的目標(biāo)不可靠。因此本文提出了分組加權(quán)更新法。這種方法首先將圖像序列分組，對每組圖像經(jīng)過取平均后再更新背景，相對于加權(quán)平均法來說有一定的抗干擾能力。 假設(shè)圖像序列為 {Ii|i=1,2,…,N,N+1,N+2,…,2N,2N+1,…} ， N 為每個分組中的圖像數(shù)目。定義第 k 組圖像的平均為 Avrk=(IkN+1+IkN+1+…+IkN+1)/N, k=0,1,2… () 則背景圖像為 Bkgj+1=rBkgj+(1r)Avrj+1 j=0,1,2… () 其中，初始背景 Bkg0=（ I1+I2+…+IN） /N=Avr0,r為更新因子， 0≤r≤1 () r 控制著背景更新的速率， r=0 時更新最快，背景的實時性最好； r=1 時背景不更新。分組的大小 N 既控制背景更新的頻率，也控制了當(dāng)前圖像與當(dāng)前背景圖像的時間相隔。 分組更新法實現(xiàn)步驟如下： 先確定每組的圖像幀數(shù) N，然后進(jìn)行背景更新： 累加最初的 N 幀圖像，取平均后作為初始背景。 重新累加最近的 N 幀圖像。 安徽工業(yè)大學(xué) 畢業(yè) 設(shè)計（論文）說明書 第 25 頁 共 44 頁 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 裝 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 訂 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 線 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 對得到的圖像取平均后按 “()”對原背景進(jìn)行更新。 如不再需要背景，轉(zhuǎn) ，否則轉(zhuǎn) 。 結(jié)束。 對于該算法，靜止或緩慢運動的目標(biāo)仍會出現(xiàn)在背景中，差分時會誤認(rèn)為新的目 標(biāo)，影響進(jìn)一步的處理。但由于它仍具有加權(quán)的思想，舊的圖像在不斷的被更新掉，新的圖像在不斷的進(jìn)入，背景圖像相對較新，因此對光照，場景的變化有一定的自適應(yīng)能力。圖 (d)是這個方法對場景 中運動目標(biāo)由靜止而進(jìn)入背景到目標(biāo)離開的適應(yīng)過程。 圖 原始圖像序列， 3種背景生成算法生成的背景序列比較圖 圖 為背景生成實驗效果圖，其中 (a)組圖像序列為原始視頻圖像序列中的部分圖像，其相應(yīng)的幀號分別為（從左到右，從上到下）： 3 5 8 13 1628 316； (b)組圖像為使用平均圖像法生成的部分背景圖像，其中 N=30； (c)組圖像為使用加權(quán)法生成