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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章OpenCV实现简单摄像头视频监控程序由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
如何在冗长的监控录像中找到关键点？我们知道，监控录像中大部分信息都是没用的，那些信息就等同于一幅静态图像。我们要等待监控的范围内出现异常情况时再跟踪.
这其实是一个最简单的计算机图像处理程序。简单的思路是这样的：首先给摄像头取景采样，当背景稳定时，以该图片作为基准图片。然后在监控过程中，若出现了和基准图片反差较大的视频帧，那么启动捕捉程序，并标出异常区域.
程序如下:
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#include <cv.h>
#include <time.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <highgui.h>
#define ESC 0x1b
#define TRUE 1
#define FALSE 0
// 检测图像异常，仅在采样时调用。
// 返回真表示已检测到异常，需要重新采样。
// 返回假表示未检测到异常，在一定时间后即可获取基准图像。
int
detect(CvCapture* capture, IplImage* std, IplImage* frm, CvRect* rect);
// 图像采样，确定基准图像，以便监测场景变化
// 返回真表示采样成功，返回假表示采样失败
int
gather(CvCapture* capture, IplImage* std, CvRect* rect);
// 摄像机监视，用矩形框标示出和基准图像反差较大的图像范围。
void
monitor(CvCapture* capture, IplImage* std, CvRect* rect);
// 求 x 的平方
int
square(
int
x);
int
main(
int
argc,
char
* argv[])
{
CvCapture* capture;
// 摄像机源
IplImage* std;
// 基准图像
CvRect rect;
// 异常位置矩形标识
capture = cvCreateCameraCapture(0);
if
(!capture)
return
-1;
std = cvQueryFrame(capture);
rect = cvRect(-1, -1, 0, 0);
std = cvCloneImage(std);
cvNamedWindow(
"Monitor Screen"
);
if
(gather(capture, std, &rect))
{
monitor(capture, std, &rect);
}
cvDestroyWindow(
"Monitor Screen"
);
cvReleaseImage(&std);
cvReleaseCapture(&capture);
return
0;
}
int
detect(CvCapture* capture, IplImage* std, IplImage* frm, CvRect* rect)
{
int
x, y;
// 循环变量
int
f = FALSE;
// 检测到异常的标识
int
x1 = -1, x2 = 0;
// 异常区域矩形横坐标范围
int
y1 = -1, y2 = 0;
// 异常区域矩形纵坐标范围
uchar *ptr1b, *ptr1g, *ptr1r;
// 基准图像的每个像素的三个颜色通道的值
uchar *ptr2b, *ptr2g, *ptr2r;
// 实时图像的每个像素的三个颜色通道的值
int
squaresum;
// 计算 RGB 差值平方和
// 遍历图像中的每一个点，将实时采样图与基准图做比较，检测两者的每一个
// 像素点的 RGB 差值平方和。当该值大于 8192 时（换算成灰度值则意味着
// 两者的灰度差大于 90）则立即报告出现异常，只有遍历完毕后仍未找到异
// 常才报告没有异常。
for
(y = 0; y < std->height; y++)
{
for
(x = 0; x < std->width; x++)
{
ptr1b = cvPtr2D(std, y, x) + 0; ptr2b = cvPtr2D(frm, y, x) + 0;
ptr1g = cvPtr2D(std, y, x) + 1; ptr2g = cvPtr2D(frm, y, x) + 1;
ptr1r = cvPtr2D(std, y, x) + 2; ptr2r = cvPtr2D(frm, y, x) + 2;
squaresum =
square(*ptr1b - *ptr2b) +
square(*ptr1g - *ptr2g) +
square(*ptr1r - *ptr2r);
if
(squaresum > 8192)
{
if
(f)
{
if
(x < x1) x1 = x;
else
if
(x > x2) x2 = x;
if
(y < y1) y1 = y;
else
if
(y > y2) y2 = y;
}
else
{
f = TRUE;
x1 = x; y1 = y;
x2 = x; y2 = y;
}
}
}
}
if
(x2 - x1 > frm->width / 4 || y2 - y1 > frm->height / 4)
{
f = TRUE;
}
else
{
f = FALSE;
}
*rect = cvRect(x1, y1, x2 - x1, y2 - y1);
return
f;
}
int
gather(CvCapture* capture, IplImage* std, CvRect* rect)
{
IplImage* frm;
int
except = FALSE;
// 检测到异常的标识
int
finish = FALSE;
// 采样已完成的标识
clock_t
start_time, real_time;
// 时间段监测
start_time =
clock
();
while
(!finish)
{
frm = cvQueryFrame(capture);
cvShowImage(
"Monitor Screen"
, frm);
except = detect(capture, std, frm, rect);
if
(except)
{
start_time =
clock
();
cvCopyImage(frm, std);
}
if
(cvWaitKey(15) == ESC)
break
;
real_time =
clock
();
if
(real_time - start_time >= 3000)
{
finish = TRUE;
}
}
return
finish;
}
void
monitor(CvCapture* capture, IplImage* std, CvRect* rect)
{
IplImage* frm;
int
except = FALSE;
int
finish = FALSE;
while
(!finish)
{
frm = cvQueryFrame(capture);
except = detect(capture, std, frm, rect);
if
(except)
{
cvRectangle(
frm,
cvPoint(rect->x, rect->y),
cvPoint(rect->x + rect->width, rect->y + rect->height),
cvScalar(0, 0, 255),
4);
}
cvShowImage(
"Monitor Screen"
, frm);
if
(cvWaitKey(15) == ESC)
{
finish = TRUE;
}
}
}
int
square(
int
x)
{
return
x * x;
}
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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/smallyang0613/article/details/38331233 。
最后此篇关于OpenCV实现简单摄像头视频监控程序的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于OpenCV实现简单摄像头视频监控程序的内容请搜索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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我目前有一个工作程序正在监视一些 SQL 表并将数据传输到 MySQL 表。本质上，我有一个每 30 秒检查一次的循环。我主要担心的是，我目前每次循环时都需要关闭和打开连接。这样做的原因是因为我收到有
我是一名优秀的程序员,十分优秀！