斜拉索是斜拉桥结构关键构件之一,在施工和使用阶段常用的索力测量方法为振动频率法,该方法通过索力-频率的关系式换算得到索力。传统的加速度计接触式测振方法效率低、成本高,且一般只能布置在拉索根部,难以提取索的振动基频。本文使用普通相机远距离采集斜拉索运动视频,通过计算机视觉技术对视频图像序列中的拉索测点处人工标靶进行特征提取和目标跟踪识别,从而获取斜拉索测点的振动信息,实现非接触式振动测量,再结合振动频率法计算索力。本文通过程序设计、室内试验和实桥索力测试,实现了基于计算机视觉技术的索力测试,完成的主要工作如下:（1）研究图像的特征表示,将RGB彩色图像映射为表示边缘轮廓的HOG（Histo-gram of Oriented Gradient）特征以及表示颜色的CN（Color Name）特征,以提高视觉目标跟踪算法的准确性和鲁棒性。同时,对相机针孔成像和镜头畸变的数学模型进行研究,采用张正友标定法求解相机内外参数和畸变参数,得出拉索测点在现实世界平面的位移和在图像平面的像素位移之间的映射关系。（2）设计实现了基于计算机视觉技术的非接触式测振方法,该方法采用计算机视觉相关滤波目标跟踪算法对斜拉索运动视频图像序列进行分析,确定拉索测点处人工标靶在图像场景中的位置,然后提取测点的振动时程数据,最终通过快速傅里叶变换得到斜拉索振动频谱。（3）基于张正友标定法、相关滤波目标跟踪算法、频率法索力测量理论以及MATLAB App Designer设计开发了索力测量软件,文中对软件的需求、系统架构、模块功能及界面设计做了较为系统的介绍。同时,开展了实验室拉索模型试验,采集不同张拉力工况下的拉索运动视频,利用索力测量软件识别拉索的自振频率和索力,结果表明,视觉方法和传统加速度计识别的拉索振动频率和索力基本一致,验证了视觉方法的可行性。（4）以洛溪大桥扩建斜拉桥为工程背景,基于视觉索力测量方法和索力动测仪完成了该桥的索力测试。两种方法的索力测量结果基本吻合,可满足实际工程测量需要。