使用OpenCV怎么實現一個攝像頭視頻監控程序

使用OpenCV怎么實現一個攝像頭視頻監控程序？很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細講解，有這方面需求的人可以來學習下，希望你能有所收獲。

程序如下：

#include <cv.h>
#include <time.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <highgui.h>
 
#define ESC 0x1b
 
#define TRUE 1
#define FALSE 0
 
// 檢測圖像異常，僅在采樣時調用。
// 返回真表示已檢測到異常，需要重新采樣。
// 返回假表示未檢測到異常，在一定時間后即可獲取基準圖像。
int detect(CvCapture* capture, IplImage* std, IplImage* frm, CvRect* rect);
 
// 圖像采樣，確定基準圖像，以便監測場景變化
// 返回真表示采樣成功，返回假表示采樣失敗
int gather(CvCapture* capture, IplImage* std, CvRect* rect);
 
// 攝像機監視，用矩形框標示出和基準圖像反差較大的圖像范圍。
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;   // 攝像機源
 IplImage* std;     // 基準圖像
 CvRect rect;      // 異常位置矩形標識
 
 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;            // 循環變量
 int f = FALSE;         // 檢測到異常的標識
 int x1 = -1, x2 = 0;      // 異常區域矩形橫坐標范圍
 int y1 = -1, y2 = 0;      // 異常區域矩形縱坐標范圍
 
 uchar *ptr1b, *ptr1g, *ptr1r;  // 基準圖像的每個像素的三個顏色通道的值
 uchar *ptr2b, *ptr2g, *ptr2r;  // 實時圖像的每個像素的三個顏色通道的值
 
 int squaresum;         // 計算 RGB 差值平方和
 
 // 遍歷圖像中的每一個點，將實時采樣圖與基準圖做比較，檢測兩者的每一個
 // 像素點的 RGB 差值平方和。當該值大于 8192 時（換算成灰度值則意味著
 // 兩者的灰度差大于 90）則立即報告出現異常，只有遍歷完畢后仍未找到異
 // 常才報告沒有異常。
 
 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;       // 檢測到異常的標識
 int finish = FALSE;       // 采樣已完成的標識
 clock_t start_time, real_time; // 時間段監測
 
 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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