opencv视频目标检测,opencv目标跟踪算法代码
使用中文版中的凸轮换档进行视频中目标跟踪是一个不错的选择，这方面的示例很多，但是大多代码不全，或者代码存在问题，不能正常使用，这里，对很多文章进行整理后，贴出了正确可以使用的代码。
首先下载http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/OpenCV
安装Opencv，他是exe，可以直接安装。
具体安装过程见转载的一篇博文：http://博客。。网/罗佩元1990/文章/详情/8775069
安装完成后，建立工程勿忘记在工程汇总添加包括和解放运动的搜索目录，最后也要添加动态链接库如下：
使用开发环境：VS2010实测。
动态链接库
opencv_core245d.lib
opencv_core245.lib
opencv_highgui245.lib
opencv_highgui245d.lib
opencv_imgproc245.lib
opencv_imgproc245d.lib
opencv_video245.lib
opencv_video245d.lib
如果不安装错误信息的其中一条如下：
错误一错误LNK2019:无法解析的外部符号void _ _ cdecl cv:destroy window(class STD:basic _ string char，struct std:char_traits char，class std:allocator char const)(？destroyWindow@cv@@YAXABV？$basic_string@DU？$char_traits@D@std@@V？$allocator@D@2@@std@@@Z)，该符号在函数_main中被引用e:\ documents \ visual studio 2010 \ Projects \ Track \ Track \ main目标文件
错误原因：库文件设置不正确
解决办法：项目-属性-连接器-输入-附加依赖项，添加程序所依赖的库文件，本程序用到opencv_core220d.lib和opencv_highgui220d.lib(上面的动态库建议全部加上)
使用过程中还可能出现其他错误比如：
无法加载proxytrans.ax
本错误时Opencv1.0中的一个注册项的缺省安装造成，安装opencv1.0就可以了，地址如下：
http://www.opencv.org.cn/download/OpenCV_1.0.exe
另一个错误：
错误：" cvSetMouseCallback ":不能将参数2从" void (__cdecl *)(int，int，int，int)"转换为" CvMouseCallback "
原因：函数命名不符合中文版的命名规范如下更改即可。
//void on_mouse( int event，int x，int y，int flags)
void on_mouse(int event，int x，int y，int flags，void* param)
汇总例程的下载地址：
http://ishare.iask.sina.com.cn/f/36709094.html
一个可以参考的教程下载地址如下：
http://ishare.iask.sina.com.cn/f/9105002.html
下面贴出本例程中，使用的代码，实现了，简单的目标的跟踪：使用的是笔记本自带的摄像头，可以简单的跟踪你的脸哦，呵呵。还不是太灵敏，有待改进，本例程是结合，Opencv自带的例程以及网友的贡献代码更改，有任何问题，可以给我留言，或者联系我，方式见上。
#包含"简历"
#包含" highgui.h "
#包含标准视频
#包含ctype.h
IplImage *image=0，*hsv=0，*hue=0，*mask=0，*backproject=0，* his img=0；
cv直方图* hist=0；
int backproject _ mode=0；
int select _ object=0；
int track _ object=0；
int show _ hist=1；
CvPoint原点；
CvRect选择；
垂直轨道_窗口
CvBox2D track _ box//跟踪返回的区域盒子，带角度
CvConnectedComp跟踪_补偿
int hdims=48//划分嘘的个数，越高越精确
float hranges_arr[]={0，180 }；
float * hranges=hranges _ arr
int vmin=10，vmax=256，smin=30
//void on_mouse( int event，int x，int y，int flags)
void on_mouse(int event，int x，int y，int flags，void* param)
如果(!图片)
返回；
如果(图像-原点)
y=图像-高度-y；
如果(选择对象)
selection.x=MIN(x，原点。x)；
selection.y=MIN(y，原点。y)；
选择。宽度=选择。x CV _ IABS(x原点。x)；
选择。高度=选择。y CV _ IABS(y原点。y)；
selection.x=MAX( selection.x，0)；
selection.y=MAX( selection.y，0)；
选择。宽度=最小(选择。宽度，图像-宽度)；
选择。高度=最小(选择。高度，图像-高度)；
选择。宽度-=选择。x；
选择。高度-=选择。y；
开关（事件)
案例CV_EVENT_LBUTTONDOWN:
origin=cvPoint(x，y)；
selection=cvRect(x，y，0，0)；
select _ object=1；
打破；
案例CV_EVENT_LBUTTONUP:
select _ object=0；
如果(选择。宽度0选择。高度0)
track _ object=-1；
#ifdef _DEBUG
printf(\n #鼠标的选择区域：);
printf(\n X=%d，Y=%d，宽度=%d，高度=%d ，
selection.x，selection.y，selection.width，selection。身高)；
#endif
打破；
CvScalar hsv2rgb(浮动色调)
int rgb[3]，p，扇区；
静态常数int sector_data[][3]=
{{0,2,1}, {1,2,0}, {1,0,2}, {2,0,1}, {2,1,0}, {0,1,2}};
色相*=0.0333333333333333333333333333333333f；
sector=cvFloor(色调);
p=cvRound(255*(色调-扇区));
=第一区？255 : 0;
RGB[sector _ data[sector][0]]=255；
RGB[sector _ data[sector][1]]=0；
RGB[sector _ data[sector][2]]=p；
#ifdef _DEBUG
printf(\n #将hsv色彩模型转换为RGB:“)；
printf(\n色调=%f ，色调);
printf(\n R=%d，G=%d，B=%d ，rgb[0]，rgb[1]，RGB[2])；
#endif
返回cvScalar(rgb[2]，rgb[1]，rgb[0]，0)；
int main( int argc，char** argv)
cv捕获*捕获=0；
IPL图像*帧=0；
if(argc==1 (argc==2 strlen(argv[1])==1是digit(argv[1][0]))
capture=cvCaptureFromCAM(argc==2？argv[1][0]- 0 :0)；
else if( argc==2)
capture=cvCaptureFromAVI(argv[1])；
如果(!捕捉)
fprintf(stderr，无法初始化捕获.\ n’)；
return-1；
printf(热键：\n
\tESC -退出程序\n
\tc -停止跟踪\n
\tb -切换到背投视图/从背投视图切换\n
\th -显示/隐藏对象直方图\n
若要初始化跟踪，请用鼠标选择对象\ n’)；
//cvNamedWindow( Histogram ，1)；
cvNamedWindow( CamShiftDemo ，1)；
cvSetMouseCallback( CamShiftDemo ，on_mouse，NULL)；//鼠标上自定义事件
cvCreateTrackbar( Vmin ， CamShiftDemo ，Vmin，256，0)；
cvCreateTrackbar( Vmax ， CamShiftDemo ，Vmax，256，0)；
cvCreateTrackbar( Smin ， CamShiftDemo ，Smin，256，0)；
for(；)
int i，bin_w，c；
frame=cvQueryFrame(捕获);
如果(!框架)
打破；
如果(!图片)
/*分配所有缓冲区*/
image=cvCreateImage(cvGetSize(frame)，8，3)；
图像原点=帧原点；
HSV=cvCreateImage(cvGetSize(frame)，8，3)；
hue=cvCreateImage(cvGetSize(frame)，8，1)；
mask=cvCreateImage(cvGetSize(frame)，8，1)；
back project=cvCreateImage(cvGetSize(frame)，8，1)；
hist=cvCreateHist( 1，hdims，CV_HIST_ARRAY，hranges，1)；//计算直方图
his timg=cvCreateImage(cvSize(320，200)，8，3)；
cv零(his timg)；
cvCopy(帧，图像，0);
cvCvtColor(图像，hsv，CV _ bgr 2 HSV)；//彩色空间转换班戈至hsv色彩模型
如果(轨迹_对象)
int _vmin=vmin，_ vmax=vmax
cvInRangeS( hsv，cvScalar(0，smin，MIN(_vmin，_vmax)，0)，
cvScalar(180，256，MAX(_vmin，_vmax)，0)，mask)；//得到二值的面具
cvSplit( hsv，hue，0，0，0)；//只提取色彩分量
如果（轨迹_对象0)
float max _ val=0.f
cvSetImageROI(色调，选择);//得到选择区域为了投资回报
cvSetImageROI(蒙版，选区);//得到选择区域对于面具
cvCalcHist( hue，Hist，0，mask)；//计算直方图
cvGetMinMaxHistValue( hist，0，max_val，0，0)；//只找最大值
cvConvertScale(hist-bin，hist-bin，max_val？255./max_val : 0 . 0 );//缩放容器到区间[0,255]
cvResetImageROI(色调);//移除投资收益率
cvResetImageROI(面具);
track_window=选择；
track _ object=1；
cv零(his timg)；
bin _ w=his timg-width/HDI ms；//hdims:条的个数，则bin_w为条的宽度
//画直方图
for(I=0；一。人类发展信息管理系统；我)
int val=cv round(cvgetreal 1d(hist-bins，I)* his timg-height/255)；
CvScalar color=HSV 2 RGB(I * 180。f/人类发展指数ms)；
cvRectangle( histimg，cvPoint(i*bin_w，histimg- height)，
cv点((I ^ 1)* bin _ w，histimg- height - val)，
颜色，-1,8,0);
cvCalcBackProject( hue，BackProject，hist)；//使用后台项目方法
cvAnd(反投影，掩码，反投影，0);
//调用识别算法模块
cvCamShift(反投影，跟踪窗口，
CV术语标准(CV _ term crit _ EPS CV _ term crit _ ITER，10，1)，
track_comp，track _ box)；
track _ window=track _ comp.rect
如果(反投影模式)
cvCvtColor(反投影，图像，CV _ gray 2 bgr)；//使用反向投影灰度图像
如果(图像-原点)
track _ box。角度=-轨迹_框。角度；
cvEllipseBox( image，track_box，CV_RGB(255，0，0)，3，CV_AA，0)；
if(select _对象选择。宽度0选择。高度0)
cvSetImageROI(图像，选择);
cvXorS( image，cvScalarAll(255)，image，0)；
cvResetImageROI(图像);
cvShowImage( CamShiftDemo ，image)；
cvShowImage(直方图，他的timg)；
c=cvWaitKey(10)；
如果(c==27)
打破；//退出为循环
开关(三)
案例“乙”:
反投影_模式^=1;
打破；
案例“c”:
track _ object=0；
cv零(his timg)；
打破；
案例“h”:
show _ hist ^=1；
如果(!显示历史)
cvDestroyWindow(直方图);
其他
cvNamedWindow(直方图,1);
打破；
默认值：
cvReleaseCapture(捕获);
cvDestroyWindow( cam shift demo )；
返回0;
}
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