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摘 要

运动物体检测与跟踪是计算机视觉领域的一个重要的研究内容，广泛应用于视频安防监控报警、人脸识别等领域。本课题在Qt平台上，利用开源计算机视觉图形库OpenCV，研究了运动物体检测与跟踪的相关技术与算法，并在此基础上使用C 语言初步实现了一个具备运动物体检测与跟踪应用程序。

该程序可依据图像中目标物体颜色的差异或者静态背景，利用相应算法实时检测并跟踪指定目标的物体。实际测试表明，该程序在目标跟踪的实时性、准确性和鲁棒性等方面基本满足课题要求。

关键字：检测 跟踪 计算机视觉 Qt OpenCV

The Research of Moving Object Tracking

Abstract

Moving object detection and tracking is an important research content in the field of computer vision, and it is widely used in the field of video security monitoring and alarm, face recognition and so on. This research , which is based on the QT platform, uses OpenCV (Open Source Computer Visual Graphics Library) of related technology and the algorithm of moving object detection and tracking.And on this basis, this research uses C plus plus language to make a moving object detection and tracking application.

The program based on the color differences of the object and the static background, uses the algorithm to detect and track the object in real time. The actual test shows that the program can meet the requirements of the project in the aspects of real-time, accuracy and robustness of the target tracking.

KeyWords:Detection;Tracking;Computer Vision;Qt;OpenCV

目 录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1设计背景和意义 1

1.2目前相关技术的发展情况 1

1.3文本安排 2

第二章 运动目标的检测与跟踪 3

2.1概述 3

2.2运动物体检测 4

2.2.1检测算法比较 4

2.2.2本文检测算法 5

2.3运动物体跟踪 6

2.3.1跟踪算法比较 6

2.3.2本文使用的跟踪算法 6

第三章 软件环境搭建 8

3.1Qt 8

3.1.1概述 8

3.1.2编译Qt 9

3.2OpenCV 10

3.2.1概述 10

3.2.2编译OpenCV 11

3.3在Qt中使用OpenCV 13

3.3.1Qt的.pro文件简介 13

3.3.2使用OpenCV 13

第四章 软件设计 15

4.1程序流程与功能分析 15

4.2具体程序分析与设计 15

4.2.1程序界面搭建 15

4.2.2使用Qt获取视频 16

4.2.3使用OpenCV打开和操作视频文件 19

4.2.4Qt与OpenCV对应数据分析与转化 20

4.2.5在Qt中显示视频 21

4.2.6初始化跟踪目标的参量 23

4.2.7基于颜色的目标跟踪程序设计 26

4.2.8拓展程序设计 27

第五章 软件功能测试与改进 29

5.1软件功能测评 29

5.2需要进一步解决的问题 32

5.3设计改进 33

结 语 34

参考文献 35

致谢 37

第一章 绪论

1.1设计背景和意义

随着人工智能技术的发展，机器视觉科学已经成为当今计算机技术应用的重要领域之一。在图像处理和视频处理方面，对目标物体的检测和跟踪一直是一个热门研究课题。随着计算机技术的发展以及运动物体的检测与跟踪算法的不断改进，该课题成功的应用于视频监控等诸多领域。

在视频监控中应用运动物体追踪技术可以提高整个监控的工作效率。现在监控系统大多采用两种方式，其一是将监控视频录制，出现事故后调出监控视频进行调查，其二是将多个视频监控画面集中到监控室，由监控员观看。不管是第一种方案还是第二种方案都存在相应的漏洞，若是在实时视频中采用运动物体追踪技术，不仅仅可以减少相应的人力物力，而且可以在第一时间内处理突发事件，减少损失，带来了可观的经济效益。

1.2目前相关技术的发展情况

运动物体跟踪技术研究，是国内外计算机视觉领域重点研究对象之一。运动物体的跟踪技术旨在从复杂背景中提取出目标物体并进行追踪，即分为两步，分别是目标检测与目标追踪。

目标检测是运动物体跟踪技术研究的基石，能完整正确的检测出目标物体是进行追踪技术的基础，更是事关后续算法结果分析。目标检测常用方法有帧间差分法、背景减除法和光流法，这三种方法各有优缺点。目标检测如见也存在很多难点，如何确定目标物体的轮廓特征，如何应对光线变化等问题都是当下需要迫切解决的问题。

目标跟踪实际上是在检测目标物体后通一系列的分析，在连续的图像帧间匹配目标物体，基于特征的匹配是现今研究的热点和难点之一，特征匹配包括几何形状匹配、位置匹配和色彩匹配等等。根据不同匹配特征，追踪算法可以分为基于几何特征、基于主动轮廓、基于颜色特征与基于模型的运动目标跟踪算法等四种。同样目标物体的跟踪同样存在难点，如目标物体重叠问题、目标物体初始参量的确定等都是目标跟踪的重点与难点。

1.3文本安排

本文主要研究静止背景下基于目标颜色特征对目标物体进行跟踪，包括运动目标检测与跟踪的算法介绍，软件环境的搭建，软件设计以及软件的改进等内容。主要工作如下：

1. 软件总体框架的分析与设计。
2. 运动目标物体检测与跟踪算法的分析。
3. 使用Qt编写软件的界面。
4. 使用在Qt中使用OpenCV实现运动目标物体跟踪。
5. 程序的测试与改进。

第二章 运动目标的检测与跟踪

2.1概述

运动物体的视频场景经常很复杂，但是由于背景固定，各帧差异不大，这不是运动物体跟踪的重点，场景中的行人，车辆和一些特定物体则是关注的重点。不同的场景将有不同的要求，如在监控系统中，背景固定，只对闯入的物体感兴趣，对固定背景中的物体则应该忽略，如车流量检测，如图2-1（a）。又如在乒乓球比赛中，高速运动的乒乓球的研究的重点，而比赛者则应该被忽略，如图2-1（b）。不管是小球模型还是监控模型，都不能完全做到全自动检测，需要设定相应的参数进行初始化，比如小球模型可需要使用窗口将小球圈出后进行检测并追踪，或者设定小球的颜色后进行检测并追踪，对于现今的技术而言这一初始化是不能避免的一个过程。

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