OpenCV实现智能视频监控-6ren

OpenCV实现智能视频监控

转载作者：qq735679552 更新时间：2022-09-29 22:32:09

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这篇CFSDN的博客文章OpenCV实现智能视频监控由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.

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 < 
         opencv2 
         /opencv.hpp> 
        
         #include < 
         opencv2 
         /highgui/highgui.hpp> 
        
         #include < 
         ctime 
         > 
        
         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：" << 
         g_pixel 
         << endl; 
        
         cout << "按ESC退出" << endl; 
        
         g_nDelay 
         =  
         0 
         ; 
        
         } 
        
         //创建像素点滑轨 
        
         createTrackbar("像素点：","移动轨迹",&g_pointnum, 20000,on_Trackbar); 
        
         on_Trackbar(0, 0);//调用回调函数 
        
         //显示图像  
        
         imshow("摄像头", g_filpdstMat); 
        
         imshow("移动轨迹", currentframe); 
        
         } 
        
         //把当前帧保存作为下一次处理的前一帧 
        
         cvtColor(g_filpdstMat, preframe, CV_BGR2GRAY); 
        
         //判断退出，并销毁录像窗口，否则下一步录像无法打开 
        
         if((char)waitKey(10) == 27){cvReleaseVideoWriter(&outavi);break;} 
        
         }//end while  
        
         while(1) 
        
         { 
        
         //显示提示窗口 
        
         jpg 
         =  
         imread 
         ("模式选择.jpg", 1); 
        
         imshow("模式选择",jpg); 
        
         //设置key选择操作 
        
         char key; 
        
         key 
         =  
         waitKey 
         (0); 
        
         if(key == 'p' || key == 'P')//播放视频 
        
         videoplay(); 
        
         if(key == 'q' || key == 'Q')//退出 
        
         break; 
        
         } 
        
         return 0; 
        
         } 
        
         //打开录像 
        
         int videoplay() 
        
         { 
        
         VideoCapture video("录像.avi"); 
        
         if(!video.isOpened()) 
        
         { 
        
         fprintf(stderr,"打开失败\n"); 
        
         return false; 
        
         } 
        
         while(1) 
        
         { 
        
         Mat frame; 
        
         video>>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：" <<g_pixel << endl; 
        
         cout << "按ESC退出" << endl; 
        
         cout << endl; 
        
         g_npic 
         =  
         0 
         ; 
        
         } 
        
         } 
        
         } 
        
         //获取当前日期 
        
         char* str_gettime() 
        
         { 
        
         char tmpbuf[10]; 
        
         //从tz设置时区环境变量 
        
         _tzset();//时间函数 
        
         //显示当前日期 
        
         _strdate(tmpbuf); 
        
         g_str[0] = tmpbuf[6]; 
        
         g_str[1] = tmpbuf[7]; 
        
         g_str[2] = tmpbuf[0]; 
        
         g_str[3] = tmpbuf[1]; 
        
         g_str[4] = tmpbuf[3]; 
        
         g_str[5] = tmpbuf[4]; 
        
         _strtime(tmpbuf); 
        
         //时分秒 
        
         g_str[6] = tmpbuf[0]; 
        
         g_str[7] = tmpbuf[1]; 
        
         g_str[8] = tmpbuf[3]; 
        
         g_str[9] = tmpbuf[4]; 
        
         g_str[10] = tmpbuf[6]; 
        
         g_str[11] = tmpbuf[7]; 
        
         //规定图片jpg格式 
        
         g_str[12] = '.'; 
        
         g_str[13] = 'j'; 
        
         g_str[14] = 'p'; 
        
         g_str[15] = 'g'; 
        
         g_str[16] = '\0'; 
        
         //显示获取图像时间 
        
         printf("生成图片：%s\n", g_str); 
        
         return g_str; 
        
         } 
        
         int bSums(Mat src) 
        
         { 
        
         int  
         counter 
         =  
         0 
         ; 
        
         //迭代器访问像素点 
        
         Mat_<uchar>::iterator it = src.begin< 
         uchar 
         >(); 
        
         Mat_< 
         uchar 
         >::iterator itend = src.end< 
         uchar 
         >();  
        
         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我.

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_40050368/article/details/89199673 。

最后此篇关于OpenCV实现智能视频监控的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于OpenCV实现智能视频监控的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！。

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