基于OpenCV的运动目标检测与跟踪算法的研究.pdfVIP

基于OpenCV的运动目标检测与跟踪算法的研究--第1页

基于OpenCV的运动目标检测与跟踪算法的探究

摘要：

随着计算机视觉技术的提升，运动目标检测与跟踪成为了热门

探究领域之一。本文基于OpenCV库，对运动目标检测与跟踪

算法进行了探究。起首，介绍了OpenCV库及其在计算机视觉

领域的广泛应用。接着，分析了运动目标检测与跟踪的基本观

点和相关技术。随后，详尽介绍了OpenCV中常用的运动目标

检测算法，包括背景减除法、帧差法和光流预估法，并对它们

的原理进行了深度探讨。最后，给出了运动目标跟踪算法在

OpenCV中的实现方法，并通过试验结果验证了算法的有效性

与稳定性。

1.引言

随着计算机视觉技术的不息进步，运动目标检测与跟踪成为了

计算机视觉领域的重要探究方向之一。运动目标检测与跟踪技

术可以应用于许多领域，如智能监控、自动驾驶、智能机器人

等，具有宽广的应用前景。OpenCV作为一个开源的计算机视

觉库，在图像处理与分析中有着广泛的应用，为开发者提供了

丰富的函数库和工具，便利了运动目标检测与跟踪算法的实现。

2.OpenCV库的介绍

OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开

源的计算机视觉库，最早由Intel公司开发并在BSD许可下发

布。它提供了丰富的函数库和工具，包含了多种计算机视觉算

法和工具，可用于处理、分析和识别图像与视频。OpenCV是

跨平台的，支持多种操作系统，如Windows、Linux等。它的

主要特点包括：易于使用、高性能、灵活性、扩展性强等。

基于OpenCV的运动目标检测与跟踪算法的研究--第1页

基于OpenCV的运动目标检测与跟踪算法的研究--第2页

3.运动目标检测与跟踪的基本观点和相关技术

3.1运动目标检测的基本观点

运动目标检测是指在图像或视频序列中检测出具有某种运动特

征的目标。运动目标检测的基本观点包括：目标模型、背景模

型和运动检测方法等。

目标模型是指对目标的外形、外观、运动特征等进行建模的过

程。背景模型是指对于每一帧图像的背景进行建模的过程。运

动检测方法是指依据目标模型和背景模型来裁定图像中是否存

在运动目标的方法。

3.2运动目标跟踪的基本观点

运动目标跟踪是指在连续的图像或视频序列中，对于已检测到

的目标进行跟踪与定位的过程。运动目标跟踪的基本观点包括：

目标状态、目标跟踪方法和轨迹预估方法等。

目标状态是指目标在图像中的位置、外形、运动状态等的描述。

目标跟踪方法是指依据目标状态进行目标的跟踪与定位的方法。

轨迹预估方法是指依据已跟踪到的目标状态，预估目标的运动

路径。

4.OpenCV中常用的运动目标检测算法

4.1背景减除法

背景减除法是一种基于背景模型的运动目标检测方法，通过将

当前帧图像与背景模型相减，得到前景图像，从而检测出运动

目标。背景减除法包括静态背景减除和自适应背景减除两种方

法。

4.2帧差法

帧差法是一种基于像素差异的运动目标检测方法，通过将当前

帧图像与前一帧图像相减，得到像素级的差异图像，从而检测

出运动目标。帧差法简易快速，对于光照变化较小的场景效果

基于OpenCV的运动目标检测与跟踪算法的研究--第2页

基于OpenCV的运动目标检测与跟踪算法的研究--第3页

良好，但对光照变化较大的场景容易产生误检。

4.3光流预估法