【摘 要】
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实现了一个基于OpenCV与机器视觉技术相结合的动态检测方法。在Visual Studio 2010结合OpenCV2.4.3的开发环境下,进行了摄像机抓取指定的视频帧、对抓取的帧图像进行灰度化处
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实现了一个基于OpenCV与机器视觉技术相结合的动态检测方法。在Visual Studio 2010结合OpenCV2.4.3的开发环境下,进行了摄像机抓取指定的视频帧、对抓取的帧图像进行灰度化处理、异常时将灰度化后的前景与背景差分、采用Otsu法确定动态阈值对差分图像进行阈值分割得到二值图、腐蚀膨胀二值图后计算非零点像素数判断场景中是否有物体移动。通过实验证明上述方法不仅对监控区域的动态物体检测效果很好,而且克服红外探测器自身的诸多问题。既可以沿用原有的监控摄像机,也可根据需要采用针孔和防暴等特殊摄像机
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