这篇文章将为大家详细讲解有关OpenCV如何实现帧差法检测运动目标，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

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代码如下：

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

double Threshold_index=0;
const int CONTOUR_MAX_AERA = 200;

void trackbar(int pos)
{
 Threshold_index=(double)pos;
}

int main(int argc, char* argv[])
{ 
 CvCapture *capture=cvCaptureFromCAM(0);
 int n_cnt=0;
 IplImage *img=NULL,
 *img_gray1=NULL,
 *img_gray2=NULL,
 *img_gray3=NULL,
 *img_diff1=NULL,
 *img_diff2=NULL,
 *img_diff_and=NULL,
 *img_binary=NULL,
 *img_dilate=NULL;
 CvMemStorage *stor;
 CvSeq *cont;

 stor=cvCreateMemStorage(0);
 cont=cvCreateSeq(CV_SEQ_ELTYPE_POINT,sizeof(CvSeq),sizeof(CvPoint),stor);

 cvNamedWindow("test",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
 cvNamedWindow("dilate",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
 img=cvQueryFrame(capture);
 img_gray1=cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,1);
 img_gray2=cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,1);
 img_gray3=cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,1);
 img_diff1=cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,1);
 img_diff2=cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,1);
 img_diff_and=cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,1);
 img_binary=cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,1);
 img_dilate=cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,1);

 int index=1;
 cvCreateTrackbar("Threshold","test",&index,255,trackbar);

 while(img=cvQueryFrame(capture))
 {
 if(n_cnt%3==0)
  cvCvtColor(img,img_gray1,CV_BGR2GRAY);
 else if(n_cnt%3==1)
  cvCvtColor(img,img_gray2,CV_BGR2GRAY);
 else if(n_cnt%3==2)
  cvCvtColor(img,img_gray3,CV_BGR2GRAY);
 char c=(char)cvWaitKey(25);
 if(c==27)
  break;
 if(n_cnt>3)
 {
  cvAbsDiff(img_gray1,img_gray2,img_diff1);
  cvAbsDiff(img_gray2,img_gray3,img_diff2);
  cvAnd(img_diff1,img_diff2,img_diff_and);
  cvThreshold(img_diff_and,img_binary,Threshold_index,255,CV_THRESH_BINARY);
  cvShowImage("test",img_binary);

  cvDilate(img_binary,img_dilate);
  //cvShowImage("dilate",img_dilate);

  cvFindContours(img_dilate,stor,&cont,sizeof(CvContour),CV_RETR_LIST,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE,cvPoint(0,0));
  for(;cont;cont = cont->h_next)
  {
   CvRect r = ((CvContour*)cont)->rect;//子类转换为父类例子
   if(r.height * r.width > CONTOUR_MAX_AERA) // 面积小的方形抛弃掉
   {
    cvRectangle(img, cvPoint(r.x,r.y), 
     cvPoint(r.x + r.width, r.y + r.height),
     CV_RGB(255,0,0), 1, CV_AA,0);
   }
  }
  cvShowImage("dilate",img);
 }
 if(c=='s')
 {
  cvSaveImage("d:/img.bmp",img);
  cvSaveImage("d:/img_binary.bmp",img_dilate);
 }
 n_cnt++;
 }

 cvDestroyAllWindows();
 cvReleaseCapture(&capture);
 cvReleaseImage(&img_gray1);
 cvReleaseImage(&img_gray2);
 cvReleaseImage(&img_gray3);
 cvReleaseImage(&img_diff1);
 cvReleaseImage(&img_diff2);
 cvReleaseImage(&img_diff_and);
 cvReleaseImage(&img_binary);
 cvReleaseImage(&img_dilate);
 cvReleaseMemStorage(&stor);
 return 0;
}

下图是检测的运动目标二值化图像以及在实际图像中叠加的矩形框效果图。

关于“OpenCV如何实现帧差法检测运动目标”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。

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本文标题：OpenCV如何实现帧差法检测运动目标-创新互联
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