OpenCV实现智能视频监控

本文实例为大家分享了OpenCV实现智能视频监控的具体代码，供大家参考，具体内容如下

之前在做毕设的时候网上找个完整的实现代码挺麻烦的，自己做完分享一下

因为代码较为简单，没有将代码分开写在不同文件，有需要自己整合下哈

使用环境Visual Studio 2010 和 OpenCV 2.4.9

#include 
#include 
#include 
using namespace std;
using namespace cv;
 
int videoplay();
void on_Trackbar(int ,void*);
char* str_gettime();
int bSums(Mat src);

 
char g_str[17];
int g_nNum = 0;//图片名称
int g_nDelay = 0;
int g_npic = 0;
Mat g_filpdstMat;
int g_pointnum = 1000;//设置像素点阈值生成图片
int g_pixel = 0;//像素点
 
 
 
 
int main()
{
 
 VideoCapture capture(0);
 
 
 
 //视频输出VideoWriter
 CvVideoWriter* outavi = NULL;
 //VideoWriter outavi;
 //outavi.open("sre.avi",-1, 5.0, Size(640, 480), true);
 outavi = cvCreateVideoWriter("录像.avi", -1, 5.0, cvSize(640, 480), 1);
 
 
 namedWindow("摄像头",WINDOW_AUTOSIZE);
 namedWindow("移动轨迹",WINDOW_AUTOSIZE);
 IplImage *pcpframe = NULL;
 
 
 Mat tempframe, currentframe, preframe, cpframe;
 Mat frame,jpg;
 int framenum = 0;
 //读取一帧处理
 while (1)
 {
 if(!capture.isOpened())
 {
 cout << "读取失败" << endl;
 return -1;
 }
 
 
 capture >> frame;//读取摄像头把每一帧传给frame
 
 frame.copyTo(cpframe);//把frame赋给cpframe，不影响frame
 tempframe = frame;//把frame赋给tempframe，影响frame
 
 flip(tempframe,g_filpdstMat,1);//水平翻转图像
 
 
 pcpframe = &IplImage(cpframe);//为了释放窗口，把Mat转化为IplImage使用
 
 //cpframe=cvarrToMat(pcpframe);
 //ipl转化矩阵 pBinary = &IplImage(Img)
 
 
 //7帧截取一次录入视频，频繁截取运转不过来
 if(framenum % 7 == 0)
 {
 //录像写入
 cvWriteFrame(outavi, pcpframe);
 }
 
 //判断帧数，若为第一帧，把该帧作为对比帧
 //若大于等于第二帧，则进行帧差法处理
 framenum++; 
 
 if (framenum == 1)
 {
 cvtColor(g_filpdstMat, preframe, CV_BGR2GRAY);
 }
 if (framenum >= 2)
 {
 cvtColor(g_filpdstMat, currentframe, CV_BGR2GRAY);
 //灰度图
 absdiff(currentframe,preframe,currentframe);//帧差法 
 threshold(currentframe, currentframe, 30, 255.0, CV_THRESH_BINARY);
 //二值化
 
 erode(currentframe, currentframe,Mat());//腐蚀
 dilate(currentframe, currentframe,Mat());//膨胀
 
 
 g_pixel = bSums(currentframe);//调用函数bSums，计算白色像素点，赋值给g_pixel
 //小延迟后输出当前像素点数值，防止数据刷太快看不清
 g_nDelay++;
 if(g_nDelay > 5)
 {
 cout<< "当前白色像素点：" <>frame;
 
 if(frame.empty())
 {
 break;
 }
 cvNamedWindow("视频", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
 imshow("视频",frame);
 waitKey(30);
 }
 cvDestroyWindow("视频");
 return 0;
}
 
 
 
//滑轨设定阈值判定是否保存当前摄像头图片
void on_Trackbar(int ,void*)
{
 //保存来人图片
 if(g_pixel > g_pointnum)
 {
 g_npic++;
 if(g_npic > 5)//为了避免风吹草动，小延迟之后才保存图片
 {
 //保存图片
 cout << endl << endl;
 cout << "场地异常，警报响应，准备拍照...\a" << endl; 
 imwrite(str_gettime(),g_filpdstMat);
 cout << "当前白色像素点：" <::iterator it = src.begin();
 Mat_::iterator itend = src.end(); 
 for (; it!=itend; ++it)
 {
 if((*it)>0) counter+=1;//二值化后，像素点是0或者255
 } 
 return counter;
}

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。