角点提取与匹配算法实验报告 1 说明 本文实验的目标是对于两幅相似的图像，通过角点检测算法，进而找出这两幅图像的共同点，从而可以把这两幅图像合并成一幅图像。 下面描述该实验的基本步骤: 1.本文所采用的角点检测算法是Harris 角点检测算法，该算法的基本原理是取以目标像素点为中心的一个小窗口，计算窗口沿任何方向移动后的灰度变化，并用解析形式表达。设以像素点(x,y)为中心的小窗口在X 方向上移动u ，y 方向上移动v ，Harris 给出了灰度变化度量的解析表达式： 2 ,,|,|,,()(x y x y x u y v x y x y I I E w I I w u v o X Y ??= -=++??∑∑ (1) 其中，,x y E 为窗口内的灰度变化度量；,x y w 为窗口函数，一般定义为2 2 2 ()/,x y x y w e σ +=； I 为图像灰度函数，略去无穷小项有： 222222 ,,[()()2]2x y x y x y x y E w u I v I uvI I Au Cuv Bv = ++=++∑ （2） 将,x y E 化为二次型有： ,[]x y u E u v M v ?? =???? (3) M 为实对称矩阵： 2 ,2 x y x x y x y y I I I M w I I I ???= ???????∑ (4) 通过对角化处理得到： 11 ,200x y E R R λλ-??= ??? (5) 其中，R 为旋转因子，对角化处理后并不改变以u,v 为坐标参数的空间曲面的形状，其特征值反应了两个主轴方向的图像表面曲率。当两个特征值均较小时，表明目标点附近区域为“平坦区域”；特征值一大一小时，表明特征点位于“边缘”上；只有当两个特征值均比较大时，沿任何方向的移动均将导致灰度的剧烈变化。Harris 的角点响应函数(CRF)表达式由此而得到： 2 (,)det()(())C RF x y M k trace M =- (6)
基于openCV的动态背景下的运动目标检测 摘要：介绍在动态背景下对视频图像序列进行运动目标的检测，主要包括三个步骤，分别是运动估计，运动补偿和目标检测。在运动估计中采用的主要是基于特征点匹配算法。这种算法与传统的块匹配算法最大的好处在于它的数据量少，计算简单迅速而且图像的匹配可靠性更高。最后用计算机视觉类库openCV进行实现。 关键词：运动目标检测；openCV；特征点匹配 Moving Object Detection in the Dynamic Background Based on openCV Abstract：Introducing a moving object detection algorithm of the dynamic background in the video image sequence，which includes three steps. They are motion estimation, motion compensation and object detection. At the motion estimation, we take an algorithm based on the feature points matching. The advantages of this algorithm is that it needs fewer data and indicates faster calculating speed compared to the block matching algorithm. What’s more, the matching of the video image sequence is more reliable. Then used openCV realized the algorithm. Keywords: moving object detection; openCV; feature points matching 引言 在生活中摄像头可以说随处可见，我们经常需要对视频中的运动目标进行相关操作，这就设涉及到了对运动目标的检测及跟踪。作为视觉领域的一部分，它不仅对我们的生活，在军事，医学等各种领域里都有着广泛的影响。 所谓运动目标的检测就是在一段序列图像中检测出变化区域，并将运动目标从背景图像中提取出来[2]，它是基础，能否正确的检测与分割出运动目标对后续的工作有着巨大的影响。常见的运动目标检测方法有：背景差分法，帧差法，累积差分法，光流法。本文主要介绍的是一种在动态背景下对运动目标进行检测的算法。 检测算法介绍 检测算法有很多种，不同的算法有他们各自的利与弊。背景差分法：是事先将背景图像存储下来，再与观测图像进行差分运算，实现对运动区域的检测。这种方法能得到较为完整的运动目标信息，但背景图像必须随着外部条件比如光照等的变化而不断更新，所以背景模型的获取和更新比较麻烦。帧差法：直接比较相邻两帧图像对应像点的灰度值的不同，然后通过阈值来提取序列图像中的运动区域[2]。这种方法更新速度快，算法简单易实现，适应性强，不需要获取背景图像。但是背景与运动目标间需要有一定程度的灰度差，否则可能在目标内部产生空洞，不能完整的提取出运动目标。为了改进相邻两帧间的差分效果，人们提出了累积差分法。累积差分法是利用三帧图像计算两个差分图像，再令其对应像素相乘的算法。它通过分析整个图像序列的变化来检测小位移或缓慢运动的物体。光流法是在时间上连续的两幅图想中，用向量来表示移动前后的对应点，在适当平滑性约束的条件下，根据图像序列的时空梯度估计运动场，通过分析运动场的变化对运动目标和场景进行检测和分割。 上面的几种算法都是基于静态背景下的方法，下面主要介绍动态背景下运动目标的检测。 因为生活中我们在很多情况下背景图像都不是静态的，有时摄像机都是安装在一个运动
Halcon表面划伤检测实例 *关闭活动图形窗口 dev_close_window () * 在程序执行中指定输出行为为off。 dev_update_window ('off') * **** * step: acquire image 步骤：获取图像 * ****读入文件名为'surface_scratch' 的图像到Image read_image (Image, 'surface_scratch') get_image_size (Image, Width, Height) *打开一个和Image宽高比一致的图像窗口 dev_open_window_fit_image (Image, 0, 0, Width, Width, WindowID) *设置窗口字体大小为12，字体类型为Courier，粗体不倾斜字体。 set_display_font (WindowID, 12, 'Courier', 'true', 'false') *设置填充模式为'margin' dev_set_draw ('margin') *定义输出轮廓线宽为4
dev_set_line_width (4) *显示Image到窗口 dev_display (Image) *WindowID窗口使用黑色字体在一个方框内显示按"F5"继续运行字体，并注册F5消息处理disp_continue_message (WindowID, 'black', 'true') stop () * **** * step: segment image 步骤：图像分割 * **** * -> using a local threshold 使用局部阈值 * 对Image进行7*7均值滤波 mean_image (Image, ImageMean, 7, 7) ********************************************************************* *得到的图像为： * * * *用均值滤波图像作为二值化阈值图像，返回小于灰度值小于该点阈值-5的图像。 dyn_threshold (Image, ImageMean, DarkPixels, 5, 'dark') *************************************** ****得到的区域为：
本科毕业论文
(科研训练,毕业设计)
题
目: opencv 的运动目标检测
姓 学
名:汤超 院:信息科学与技术学院 系:电子工程系
专 年 学
业:电子信息工程 级:2005 号:22220055204057 职称:教授
指导教师(校内) :杨涛
2009 年
5 月
25 日
厦门大学电子工程系 2005 级本科毕业论文 -
基于 opencv 的运动目标检测和跟踪
摘要
Opencv(Open Source Computer Vision Library)是一种用于数字图像处理和计算机视 觉的函数库,由 Intel 微处理器研究实验室(Intel's MicroprocessorResearch Lab)的视 觉交互组(The Visual Interaetivity Group)开发.采用的开发语言是 C++,可以在 window: 系统及 Linux 系统下使用,该函数库是开放源代码的,能够从 Intel 公司的网站免费下载 得到.opencv 提供了针对各种形式的图像和视频源文件(如:bitmap 图像,video 文件和实 时摄像机)的帧提取函数和很多标准的图像处理算法,这些函数都可以直接用在具体的视频 程序开发项目中. 针对在背景中检测出运动目标并实施警戒等特定提示,本文利用 opencv 的运动物体 检测的数据结构,函数以及基本框架,建立了一个由人机交互界面模式.实施对物体的检 测.该方面在安防方面已经很受重视.相信在不久的将来将会成为一种监督秩序的方式.
关键字 视频,运动目标检测,帧差分
开 题 报 告 -- 监 控 系 统 中 的 行 人 检测算法的实现
毕业设计（论文）开题报告
题 目 监控系统中的行人检测算法的实现
学院
通信工程
专业
信息对抗技术
姓名
班级
学号
指导教师
一、综述本课题国内外研究动态，说明选题的依据和意义
科学技术的快速发展，在给人带来利益和便利的同时，也给人带来了安全隐患。 如为保护某些具有较高的经济价值或技术优势的核心技术及机密而设立的禁区，交 通工具的快速行驶等都会给人们带来安全隐患。因此，监控系统（特别是智能监控 系统）越来越受到人们的重视。纵观各种影响社会安全稳定的事件，给人们带来严 重损失的除不可控因素（地震、火山喷发等）外，主要是人的行为。因此，在监控 系统中实现行人检测将可以避免巨大的人身、经济等损失，也成为了国内外研究的 热点。
目前，清华大学、浙江大学、上海交通大学计算机实验室以及中国科学院自动 化研究所等是国内在行人检测研究上比较著名的高校或研究机构。而且，中国科学 院自动化研究所的生物识别与安全技术研究中心开发的人脸识别系统已经投入使用 （2008 年北京奥运会和 2010 年上海世博会等重大活动）。浙江大学人工智能研究 所采用了单目视觉的方法[1] ，中科院的李和平、胡占义等提出基于监督学习的异常 检测和行为建模算法[2]。国外著名的智能监控系统有 IBM 的智能监控系统和以色列 的 IOImage 公司推出的智能监控系统。另外，卡耐基梅隆大学开发的 NabLab.10 系统已经应用 于汽车的检测系统。虽然国内的监控系统行业近些年发展较快，但是和国外相比仍 有一定的差距。
监控系统中行人检测技术研究至今，比较成熟的算法主要有 Leibe 等人基于“局 部特性的编码”进行的行人检测、Oliver 等人利用边缘图像来对不同的形状模型进行 匹配(ASM)和 Dalal 与 Triggs 提出的基于梯度直方图 HOG+支持向量机 SVM 的行 人检测算法等。而在所有的行人检测技术，基本都包括了运动目标检测和运动目标 识别两个关键技术。
运动目标检测是指通过比较视频图像中像素点的变化判断是否有运动物体，并 通过图像处理技术将运动目标分割出来。运动目标的检测是运动目标识别的前提和 保障，目前主要有光流法和帧差法（包括对称帧差法和背景减除法）。运动目标识别 是对运动目标检测阶段获得的运动目标进行处理，识别出其是行人还是其他的物体。 目前主要有基于运动的方法、基于模板匹配的方法、基于统计学习方法[3]等。
OpenCV 是著名的开源的计算机视觉的函数库，由大量的 C 函数和 C++类构 成作为接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。而且 OpenCV 中 的机器学习函数库实现了机器学习研究领域中比较常见、应用较为广泛的学习方法， 包括了贝叶斯分类器、K 邻近算法、支持向量机、决策树、Adaboost 算法以及神经 网路算法，基本上覆盖了机器学习领域中的主流算法。因此，使用 OpenCV 能够较 灵活的实现行人检测。
halcon学习笔记——实例篇长度和角度测量实例二：长度和角度测量 素材图片： halcon代码： 1: *读取并截取图片 2: dev_close_window() 3: read_image (Image, 'D:/MyFile/halcon/长度和角度测量/图.png') 4: crop_rectangle1 (Image, ImagePart, 75, 0, 400, 400) 5: get_image_size (ImagePart, Width, Height) 6: dev_open_window (0, 0, Width, Height, 'black', WindowHandle) 7: dev_display (ImagePart) 8: 9: *获取图形的边界 10: threshold (ImagePart, Regions, 0, 112) 11: 12: *分离三角形和圆形
13: connection(Regions,ConnectedRegions) 14: sort_region(ConnectedRegions,SortedRegions,'upper_left','true','column') 15: select_obj(SortedRegions,Circle,1) 16: select_obj(SortedRegions,Triangle,2) 17: 18: *获取三角形各边的信息 19: skeleton(Triangle,TriangleSkeleton) 20: gen_contours_skeleton_xld(TriangleSkeleton,TriangleContours,1,'filter') 21: segment_contours_xld(TriangleContours,ContoursSplit,'lines_circles', 5, 4, 2) 22:select_contours_xld(ContoursSplit,SelectedContours, 'contour_length',100, 999, -0.5, 0.5) 23: fit_line_contour_xld (SelectedContours, 'tukey', -1, 10, 5, 2, RowBegin, ColBegin, RowEnd, ColEnd, Nr, Nc, Dist) 24: 25: *计算三角形角度 26:angle_ll (RowBegin[0], ColBegin[0], RowEnd[0], ColEnd[0], RowBegin[1], ColBegin[1], RowEnd[1], ColEnd[1], Angle1) 27:angle_ll (RowBegin[0], ColBegin[0], RowEnd[0], ColEnd[0], RowBegin[2], ColBegin[2], RowEnd[2], ColEnd[2], Angle2) 28:angle_ll (RowBegin[1], ColBegin[1], RowEnd[1], ColEnd[1], RowBegin[2], ColBegin[2], RowEnd[2], ColEnd[2], Angle3) 29: Angle1:=abs(deg(Angle1)) 30: Angle2:=abs(deg(Angle2)) 31: Angle3:=abs(deg(Angle3)) 32: 33: *获取圆的信息 34: area_center(Circle,AreaCircle, RowCircle, ColumnCircle) 35: 36: *计算圆心到三角形各边的距离 37: Distance := [] 38:for Index := 0 to 2 by 1 39:distance_pl (RowCircle, ColumnCircle, RowBegin[Index], ColBegin[Index], RowEnd[Index], ColEnd[Index], ThisDistance) 40: Distance := [Distance,ThisDistance] 41: endfor
Harris角点检测算法编程步骤及示例演示 也不说那么多废话了，要介绍啥背景意义之类的，角点检测，顾名思义，就是检测角点，最简单的就是两条线的交点了，还有比如下国际象棋的棋盘格子的交点之类的，反正就是检测这些点。 简单将Harris角点检测算法的思想说下，就是拿一个小窗在图像中移动，通过考察这个小窗口内图像灰度的平均变换值来确定角点。（1）如果窗口内区域图像的灰度值恒定，那么所有不同方向的偏移几乎不发生变化； （2）如果窗口跨越一条边，那么沿着这条边的偏移几乎不发生变化，但是与边垂直的偏移会发生很大的变化； （3）如果窗口包含一个孤立的点或者角点，那么所有不同方向的偏移会发生很大的变化。 下面给出具体数学推导： 设图像窗口平移量为（u,v）,产生的灰度变化为E(u,v), 有E(u,v)=sum[w(x,y)[I(x+u,y+v)-I(x,y)]^2],其中w(x,y)为窗口函数， I(x+u,y+v)为平移后的灰度值，I(x,y)为平移前的灰度值。 有泰勒公式展开可得： I(x+u,y+v)=I(x,y)+Ix*u+Iy*v+O(u^2,v^2); Ix,Iy分别为偏微分，在图像中为图像的方向导数. 因此E(u,v)=sum[w(x,y) [Ix*u+Iy*v+O(u^2,v^2)]^2], 可以近似得到E(u,v)=sum[w(x,y) [Ix*u+Iy*v]^2],即 E(u,v)=[u,v][Ix^2,Ix*Iy;Ix*Iy,Iy^2][u,v]T
令M=[Ix^2,Ix*Iy;Ix*Iy,Iy^2]，因此最后对角点的检测成了对矩阵M的特征值的分析了，令M其特征值为x1,x2; 当x1>>x2或者x2>>x1，则检测到的是边缘部分； 当x1,x2都很小，图像窗口在所有移动的方向上移动灰度级都无明显变化. 当X1,X2都很大时且相当，检测到的是角点。 编程时用x1,x2不方便，因此定义角点响应函数; R=det(M)-k(trace(M))^2; 其中det(M)为矩阵M的行列式，trace(M)为矩阵M的迹。 下面给出更具数学公式实际编程的步骤： 1.利用水平，竖直差分算子对图像的每个像素进行滤波以求得 Ix,Iy,进而求得M中的四个元素的值。 M=[Ix^2,Ix*Iy;Ix*Iy,Iy^2] 2.对M的四个元素进行高斯平滑滤波，为的是消除一些不必要 的孤立点和凸起，得到新的矩阵M。 3.接下来利用M计算对应每个像素的角点响应函数R，即： R=det(M)-k(trace(M))^2; 也可以使用改进的R： R=[Ix^2*Iy^2-(Ix*Iy)^2]/(Ix^2+Iy^2);里面没有随意给定的参数k，取值应当比第一个令人满意。 4.在矩阵R中，同时满足R(i,j)大于一定阈值threshold和R(i,j)
HOG(Histogram of Oriented Gradient)特征在对象检测与模式匹配中是一种常见的特征提取算法，是基于本地像素块进行特征直方图提取的一种算法，对象局部的变形与光照影响有很好的稳定性，最初是用HOG特征来来识别人像，通过HOG特征提取+SVM训练，可以得到很好的效果，OpenCV已经有了。HOG特征提取的大致流程如下： 详细步骤 第一步：灰度化 对HOG特征提取来说第一步是对输入的彩色图像转换为灰度图像，图像灰度化的方法有很多，不同灰度化方法之间有一些微小的差异，从彩色到灰度的图像转换可以表示如下： 第二步：计算图像梯度 计算图像的X方向梯度dx与Y方向梯度dy，根据梯度计算mag与角度，计算梯度时候可以先高斯模糊一下(可选步骤)，然后使用sobel或者其它一阶导数算子计算梯度值dx、dy、mag、angle:
第三步：Cell分割与Block 对于图像来说，分成8x8像素块，每个块称为一个Cell，每个2x2大小的 Cell称为一个Block，每个Cell根据角度与权重建立直方图，每20度为一 个BIN，每个Cell得到9个值、每个Block得到36个值(4x9), 图像如下： 每个Block为单位进行L2数据归一化，作用是抵消光照/迁移影响，L2的归一化的公式如下： 第四步：生成描述子 对于窗口64x128范围大小的像素块，可以得到8x16个Cell，使用Block 在窗口移动，得到输出的向量总数为7x15x36=3780特征向量，每次Block 移动步长是八个像素单位，一个Cell大小。
使用HOG特征数据 HOG特征本身是不支持旋转不变性与多尺度检测的，但是通过构建高斯金字塔实现多尺度的开窗检测就会得到不同分辨率的多尺度检测支持。OpenCV中HOG多尺度对象检测API如下： virtual void cv::HOGDescriptor::detectMultiScale( InputArray img, std::vector< Rect > & foundLocations, double hitThreshold = 0, Size winStride = Size(), Size padding = Size(), double scale = 1.05, double finalThreshold = 2.0, bool useMeanshiftGrouping = false ) Img-表示输入图像 foundLocations-表示发现对象矩形框 hitThreshold-表示SVM距离度量，默认0表示，表示特征与SVM分类超平面之间 winStride-表示窗口步长 padding-表示填充 scale-表示尺度空间 finalThreshold-最终阈值，默认为2.0 useMeanshiftGrouping-不建议使用，速度太慢拉 使用OpenCV预训练SVM行人HOG特征分类器实现多尺度行人检测的代码如下： import cv2 as cv if __name__ == '__main__': src = cv.imread("D:/images/pedestrian.png") cv.imshow("input", src)
数字图像角点特征检测方法研究
目录 引言 (3) 1 研究背景与发展 (6) 1.1研究背景 (6) 1.2研究现状和发展概述 (6) 1.3应用软件M ATLAB (7) 2 角点检测概念与原理 (9) 2.1角点的定义 (9) 2.2角点概念及特征 (9) 2.3角点检测意义 (9) 2.4角点检测原理 (10) 2.5角点检测技术的基本方法 (10) 2.5.1 基于模板的角点检测 (10) 2.5.2 基于边缘的角点检测 (11) 2.5.3 基于灰度变化的角点检测 (13) 3 角点算法概述 (14) 3.1角点检测的标准 (14) 3.2H ARRIS角点检测算子 (14) 3.2.1 Harris角点检测算子流程图 (19) 3.2.2 Harris角点检测算子的特点 (20) 3.2.3 Harris角点检测性质 (20) 3.2.4 Harris和Moravec算子角点检测实验结果 (21) 3.3一种改进的H ARRIS的算法 (23) 3.3.1试验结果 (24) 3.4S USAN角点检测算子 (25) 3.3.1 SUSAN角点检测一般步骤 (27) 3.3.2 Susan角点检测算子特点 (29) 3.3.3 Susan角点检测试验结果 (29) 4 其他算子简介 (33) 4.1小波变换算子 (33) 4.2F ORSTNER算子 (33) 4.3CSS角点检测算法 (35) 4.4ACSS角点检测算法 (36) 4.5各种角点检测算法的比较 (36) 结论 (39) 致谢 (41)
参考文献 (42) 附录1 HARRIS算法程序 (44) 附录2 MORA VEC算法程序 (46) 附录3 改进的HARRIS算法 (48) 附录4 SUSAN算法程序 (50)
角点检测算法综述 范娜，俞利，徐伯夏 （中国航天科工集团第三研究院8357所天津300308） 摘要：角点作为图像的一个重要特征，它保留了图像绝大部分的特征信息。角点在三维场景重建、运动估计、目标跟踪以及图像配准与图像匹配等计算机视觉领域有着重要的作用。本文对角点检测算法的类别进行总结，对各类算法进行了详细介绍，并对近几年来各类算法发展与改进进行了总结。 关键词：特征信息；计算机视觉；角点检测 Survey of Corner Detection Algorithms FAN Na, YU Li, and XU Bo-xia (The 8357 Research Institute of the Third Research Academy of CASIC Tianjin 300308) Abstract：As a more important feature of image, corner contains voluminous information of image features.In the domain of computer vision, such as three-dimensional reconstruction, motion estimation, object tracking, image registration and image matching, corner of image play an important role.this paper attempt to summarize and detailedly introduce corner detection algorithms, and summarize the developments of these algorithms in recent years. Key words: Feature Information；Computer Vision；Corner Detection 1 引言 角点并没有明确的定义，一般将图像中亮度变化剧烈的点或图像边缘上曲率取极大值的点认为是角点。从形态上来说，角点包括L、T、Y、X和箭头型角点等。角点作为图像的重要特征，保留了图像的绝大部分的特征信息，又有效地减少了信息的数据量，从而有效地提高了运算速度以及匹配的可靠性。总结现有的角点检测算子的评价方法，总体上有以下几个标准[1]： (1)稳定性：即同一场景图像在亮度、对比度等因素变化的情况下，检测出的角点数目及位置应当稳定 (2)可靠性：即在算子的可变参数改变情况下，不影响生成的角点的质量，只改变检测出角点的数目；检测到的角点具有平移、旋转、伸缩不变性 (3)鲁棒性：即算法的抗噪性能，在一定的噪声干扰下，算子仍然具有很强的角点检测能力 (4)准确性：主要指不发生误检测以及角点位置定位准确 (5)高效性：是指算法的计算速度快慢，算法速度必须足够快以满足图像处理系统的要求 经过几十年的研究与探索，产生了许多检测角点的方法，但大致可以分为四类：基于灰度图像的角点检测算法、基于二值图像的角点检测算法、基于边缘特征的角点检测算法以及支持矢量机角点检测算法。本文中
基于opencv中光流法的运动 行人目标跟踪与检测 一、课题研究背景及方法 行人检测具有极其广泛的应用：智能辅助驾驶，智能监控，行人分析以及智 能机器人等领域。从2005年以来行人检测进入了一个快速的发展阶段，但是也存在很多问题还有待解决，个人觉得主要还是在性能和速度方面还不能达到一个权衡。 早期以静态图像处理中的分割、边缘提取、运动检测等方法为主。例如 （1）以Gavrila为代表的全局模板方法：基于轮廓的分层匹配算法，构造了将近2500个轮廓模板对行人进行匹配, 从而识别出行人。为了解决模板数量众多而引起的速度下降问题，采用了由粗到细的分层搜索策略以加快搜索速度。另外，匹配的时候通过计算模板与待检测窗口的距离变换来度量两者之间的相似性。 （2）以Broggi为代表的局部模板方法：利用不同大小的二值图像模板来对人头和肩部进行建模，通过将输入图像的边缘图像与该二值模板进行比较从而识别行人，该方法被用到意大利Parma大学开发的ARGO智能车中。 （3）以Lipton为代表的光流检测方法：计算运动区域内的残余光流； （4）以Heisele为代表的运动检测方法：提取行人腿部运动特征； （5）以Wohler为代表的神经网络方法：构建一个自适应时间延迟神经网络来判断是否是人体的运动图片序列； 以上方法，存在速度慢、检测率低、误报率高的特点。 2、行人检测的研究现状
（1）基于背景建模的方法：分割出前景，提取其中的运动目标，然后进一步 提取特征，分类判别；在存在下雨、下雪、刮风、树叶晃动、灯光忽明忽暗等场 合，该方法的鲁棒性不高，抗干扰能力较差。且背景建模方法的模型过于复杂，对 参数较为敏感。 （2）基于统计学习的方法：根据大量训练样本构建行人检测分类器。提取的 特征一般有目标的灰度、边缘、纹理、形状、梯度直方图等信息，分类器包括神经 网络、SVM，adaboost等。该方法存在以下难点： （a）行人的姿态、服饰各不相同； （b）提取的特征在特征空间中的分布不够紧凑； （c）分类器的性能受训练样本的影响较大； （d）离线训练时的负样本无法涵盖所有真实应用场景的情况； 尽管基于统计学习的行人检测方法存在着诸多的缺点，但依然有很多人将注 意力集中于此。 行人检测国外研究情况： 法国研究人员Dalal在2005的CVPR发表的HOG+SVM的行人检测算法(Histograms of Oriented Gradients for Human Detection, Navneet Dalel,Bill Triggs, CVPR2005)。 Dollar 在 2010 年 BMVC 的《The fastest pedestrian detector in the west》一文中提出了一种新的思想，这种思想只需要训练一个标准 model,检测N/K（K ≈10）然后其余的 N-N/K 种大小的图片的特征不需要再进行这种复杂的计算，而是跟据这 N/K 次的结果，由另外一种简单的算法给估计出来，这种思 想实现的基础是大小相近的图像的特征可以被足够精确的估计出来；同年，德国
基于VC的运动图像跟踪算法设计
沈阳航空航天大学毕业设计（论文） 摘要 运动目标检测与跟踪作为计算机视觉领域的一个重要分支与基础，在工业、医疗保健、航空航天、军事等各个领域具有广泛的应用前景，一直受到广泛的关注，并成为计算机视觉领域的一个研究热点。但是由于运动目标检测问题本身的复杂性，运动目标的检测与跟踪依然面临着诸多挑战。本文在现有研究成果的基础上，对静态场景下的运动目标检测跟踪进行了深入的讨论。 本文首先对运动目标检测的基本方法----帧间差分法与背景差分法进行了深入的学习和探讨，然后，借助于OpenCV技术，在Visual C++ 6.0编程环境下开发了运动目标检测跟踪系统。该系统首先对采集的视频图像序列进行相关的预处理之后，将视频图像序列中的运动目标比较可靠地检测出来。通过系统的测试结果和数据可以得出结论：本文基于OpenCV设计的运动目标检测跟踪系统具有良好的实时性，能够正确地进行运动目标的实时检测与跟踪。 关键词：运动目标检测；帧间差分法；视频图像；OpenCV
基于VC的运动图像跟踪算法设计 Algorithm Design of Image Motion Tracking Based on VC Abstract Moving target detection and tracking field of computer vision as an important branch of the foundation, in the industrial, healthcare, aerospace, military and other fields with a wide range of applications, has been widespread concern, and the field of computer vision to become a research hotspot. However, due to moving target detection complexity of the problem itself, moving target detection and tracking is still facing many challenges. In this paper, based on the results of existing research in static scenes of the moving target detection and tracking in-depth discussion. This article first basic method of moving target detection - frame difference method and background subtraction method conducted in-depth study and discussion, and then, by means of OpenCV technology, Visual C 6.0 programming environment developed a moving target detection and tracking system. The system and the collection of the associated video sequence after pretreatment, the video image of the moving target sequence comparison reliably detected. Through systematic test results and data can be concluded: Based on OpenCV design moving target detection and tracking system has good real-time, be able to properly carry out real-time moving target detection and tracking. Keywords: moving target detection; frame difference method; video frame; OpenCV
harris角点检测与ncc匹配 file1:-------------------------------------------------------------------------------------- function [y1,y2,r,c]=harris(X) % 角点的检测，利用harris 算法 % 输出的是一幅图像 % [result,cnt,r,c]=harris(X) % clc,clear all; % filename='qiao1.bmp'; % X= imread('filename.bmp'); % 读取图像 % Info=imfinfo(filename); %这个要习惯用 % % f=rgb2gray(X); f=X; % ori_im=double(f)/255; %unit8转化为64为双精度double64 fx = [-2 -1 0 1 2]; % x方向梯度算子(用于Harris角点提取算法) Ix = filter2(fx,ori_im); % x方向滤波善于使用filter % fy = [5 8 5;0 0 0;-5 -8 -5]; % 高斯函数一阶微分，y方向(用于改进的Harris 角点提取算法) fy = [-2;-1;0;1;2]; % y方向梯度算子(用于Harris角点提取算法) Iy = filter2(fy,ori_im); % y方向滤波 Ix2 = Ix.^2; Iy2 = Iy.^2; Ixy = Ix.*Iy; clear Ix; clear Iy; %消除变量哈 h= fspecial('gaussian',[10 10 ],2); % 产生7*7的高斯窗函数，sigma=2 Ix2 = filter2(h,Ix2); Iy2 = filter2(h,Iy2); Ixy = filter2(h,Ixy); %分别进行高斯滤波 height = size(ori_im,1); width = size(ori_im,2); result = zeros(height,width); % 纪录角点位置，角点处值为1 ，背景都是黑色的哈 R = zeros(height,width);
过程中对动态场景中的感兴趣目标进行检测、分类、跟踪、识别和分析，实现犯罪预防、交通管理、意外防范和医疗监护等功能，成为当前智能视频监控技术重要研究和关注点[2]。国内外的学术研究机构和安防产业针对行人检测技术的研究和应用做过大量工作，其检测核心问题是如何在复杂环境中提取行人特征与分类定位，目前行人检测特征中使用最为广泛的行人特征描述子为HOG（Histogram Oriented of Gradient）梯度方向直方图[3]。本论文研究了通过HOG 特征提取和SVM分类器在视频监控系统中利用计算机视觉的OpenCV建立行人检测模型，实现运动目标检测、识别和分析的智能监控系统方案。 1 视频监控系统行人检测总体结构 行人检测监控系统包括监控系统网络硬件部分和行人检测监控软件两个部分。系统硬件部分包括：（1）前端高清摄像头，主要安装在出入口、大楼门厅、通道、电梯、停车场、外围等人员出入频繁的公共区域；（2）网络部分，通过网络和交换机级联接入至监控中心，如果距离较远还可以利用光纤和光纤收发设备；（3）监控中心，包括机房交换机、电视墙、存储服务器；（4）视频显示，摄像头集中显示供人随时查看，还可以通过服务器远程监控或手机监控。监控系统网络拓扑结构如图1所示。 行人检测监控软件部分利用Visual Studio 2017和OpenCV视觉库开发环境实现检测功能，其整体设计如图2所示。首先通过网络高清摄像头实时采集监控视频图像，不断截取视频帧图像并分析和提取每一帧图像中的行人的HOG特征，利用已经训练好的SVM（基于支持向量机）分类模型对图像中提取的HOG特征进行判断，实现运动目标的实时检测与识别。 图2 行人检测软件系统整体结构框图 2 HOG特征提取与SVM分类器 方向梯度直方图（HOG）特征是当前广泛使用的行人检测特征描述子，在计算机视觉和图像处理中通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图可有效地将运动人体和 图1 监控系统网络拓扑结构图 58 | 电子制作 2018年5月
close all; clear all; clc; img=imread('rice.png'); imshow(img); [m n]=size(img); tmp=zeros(m+2,n+2); tmp(2:m+1,2:n+1)=img; Ix=zeros(m+2,n+2); Iy=zeros(m+2,n+2); E=zeros(m+2,n+2); Ix(:,2:n)=tmp(:,3:n+1)-tmp(:,1:n-1); Iy(2:m,:)=tmp(3:m+1,:)-tmp(1:m-1,:); Ix2=Ix(2:m+1,2:n+1).^2; Iy2=Iy(2:m+1,2:n+1).^2; Ixy=Ix(2:m+1,2:n+1).*Iy(2:m+1,2:n+1); h=fspecial('gaussian',[77],2); Ix2=filter2(h,Ix2); Iy2=filter2(h,Iy2); Ixy=filter2(h,Ixy); Rmax=0; R=zeros(m,n); for i=1:m for j=1:n M=[Ix2(i,j) Ixy(i,j);Ixy(i,j) Iy2(i,j)]; R(i,j)=det(M)-0.06*(trace(M))^2; if R(i,j)>Rmax Rmax=R(i,j); end end end re=zeros(m+2,n+2); tmp(2:m+1,2:n+1)=R; img_re=zeros(m+2,n+2); img_re(2:m+1,2:n+1)=img;
for i=2:m+1 for j=2:n+1 if tmp(i,j)>0.01*Rmax &&... tmp(i,j)>tmp(i-1,j-1) && tmp(i,j)>tmp(i-1,j) && tmp(i,j)>tmp(i-1,j+1) &&... tmp(i,j)>tmp(i,j-1) && tmp(i,j)>tmp(i,j+1) &&... tmp(i,j)>tmp(i+1,j-1) && tmp(i,j)>tmp(i+1,j) && tmp(i,j)>tmp(i+1,j+1) img_re(i,j)=255; end end end figure,imshow(mat2gray(img_re(2:m+1,2:n+1)));