c语言运动目标检测,VIBE运动目标检测算法实现

心已赠人 2022-10-15 00:52 252阅读 0赞

最后附上调用的main函数；

int \_tmain(int argc, \_TCHAR\* argv\[\])

\{

CvCapture \*capture=NULL;

IplImage\* frame=NULL;

IplImage\* pForeImg=NULL;

IplImage\* segImg=NULL;

char \*file\_path="E:\\\\testVideo\\\\VTS\_01\_4.avi"; // m1 test2 锦带河 VTS\_01\_4\_2 head rear VTS\_01\_6\_2 VTS\_01\_4

//const char\* file\_path="E:\\\\suntektechvideo\\\\锦带河.avi"; //test2

capture=cvCreateFileCapture(file\_path);

if (!capture)

\{

//cout<

return -1;

\}

frame=cvQueryFrame(capture);

frame=cvQueryFrame(capture);

cvNamedWindow("img",1);

cvNamedWindow("foreN",1);

//cvNamedWindow("seg",1);

Vibe\* pV=new Vibe(frame);

while(frame=cvQueryFrame(capture))

\{

pV->Detect(frame);

pForeImg=pV->GetForeground();

//segImg=pV->GetSegMask();

//frame->origin=1;

//pForeImg->origin=1;

cvShowImage("img",frame);

cvShowImage("foreN",pForeImg);

//cvShowImage("seg",segImg);

cvWaitKey(1);

\}

cvReleaseImage(&frame);

cvReleaseImage(&pForeImg);

cvReleaseCapture(&capture);

return 0;

\}

代码没做过多的注释，但现有的注释应该对于理解代码足够了。另外，对于计算机视觉里的任何一种算法都不是万能的，VIBE也不例外，只能说VIBE相对其他算法有一定的优势，但是还是有相当的不足，其pixel-wise-based的灰度建模方式解决不了pixel-wise建模算法共有的问题，其他必要辅助信息的融合是必要的。![0b1331709591d260c1c78e86d0c51c18.png][]

[0b1331709591d260c1c78e86d0c51c18.png]: /images/20221014/b684aa10606b432c9759eb3c26b45be3.png

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