這篇文章給大家分享的是有關OpenCV如何實現智能視頻監控的內容。小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，一起跟隨小編過來看看吧。

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之前在做畢設的時候網上找個完整的實現代碼挺麻煩的，自己做完分享一下

因為代碼較為簡單，沒有將代碼分開寫在不同文件，有需要自己整合下哈

使用環境Visual Studio 2010 和 OpenCV 2.4.9

#include <opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>#include <ctime>using namespace std;using namespace cv; int videoplay();void on_Trackbar(int ,void*);char* str_gettime();int bSums(Mat src); char g_str[17];int g_nNum = 0;//圖片名稱int g_nDelay = 0;int g_npic = 0;Mat g_filpdstMat;int g_pointnum = 1000;//設置像素點閾值生成圖片int g_pixel = 0;//像素點    int main(){  VideoCapture capture(0);    //視頻輸出VideoWriter CvVideoWriter* outavi = NULL; //VideoWriter outavi; //outavi.open("sre.avi",-1, 5.0, Size(640, 480), true); outavi = cvCreateVideoWriter("錄像.avi", -1, 5.0, cvSize(640, 480), 1);   namedWindow("攝像頭",WINDOW_AUTOSIZE); namedWindow("移動軌跡",WINDOW_AUTOSIZE); IplImage *pcpframe = NULL;   Mat tempframe, currentframe, preframe, cpframe; Mat frame,jpg; int framenum = 0; //讀取一幀處理 while (1) { if(!capture.isOpened()) {  cout << "讀取失敗" << endl;  return -1; }    capture >> frame;//讀取攝像頭把每一幀傳給frame  frame.copyTo(cpframe);//把frame賦給cpframe，不影響frame tempframe = frame;//把frame賦給tempframe，影響frame  flip(tempframe,g_filpdstMat,1);//水平翻轉圖像   pcpframe = &IplImage(cpframe);//為了釋放窗口，把Mat轉化為IplImage使用  //cpframe=cvarrToMat(pcpframe); //ipl轉化矩陣  pBinary = &IplImage(Img)   //7幀截取一次錄入視頻，頻繁截取運轉不過來 if(framenum % 7 == 0) {  //錄像寫入  cvWriteFrame(outavi, pcpframe); }  //判斷幀數，若為第一幀，把該幀作為對比幀 //若大于等于第二幀，則進行幀差法處理 framenum++;   if (framenum == 1) {  cvtColor(g_filpdstMat, preframe, CV_BGR2GRAY); } if (framenum >= 2) {  cvtColor(g_filpdstMat, currentframe, CV_BGR2GRAY);  //灰度圖  absdiff(currentframe,preframe,currentframe);//幀差法   threshold(currentframe, currentframe, 30, 255.0, CV_THRESH_BINARY);  //二值化   erode(currentframe, currentframe,Mat());//腐蝕  dilate(currentframe, currentframe,Mat());//膨脹    g_pixel = bSums(currentframe);//調用函數bSums，計算白色像素點，賦值給g_pixel  //小延遲后輸出當前像素點數值，防止數據刷太快看不清  g_nDelay++;  if(g_nDelay > 5)  {  cout<< "當前白色像素點：" <<g_pixel << endl;  cout << "按ESC退出" << endl;  g_nDelay = 0;  }    //創建像素點滑軌  createTrackbar("像素點：","移動軌跡",&g_pointnum, 20000,on_Trackbar);  on_Trackbar(0, 0);//調用回調函數    //顯示圖像   imshow("攝像頭", g_filpdstMat);  imshow("移動軌跡", currentframe);  } //把當前幀保存作為下一次處理的前一幀 cvtColor(g_filpdstMat, preframe, CV_BGR2GRAY);  //判斷退出，并銷毀錄像窗口，否則下一步錄像無法打開 if((char)waitKey(10) == 27){cvReleaseVideoWriter(&outavi);break;}   }//end while   while(1) {  //顯示提示窗口 jpg = imread("模式選擇.jpg", 1); imshow("模式選擇",jpg);  //設置key選擇操作 char key; key = waitKey(0);  if(key == 'p' || key == 'P')//播放視頻  videoplay(); if(key == 'q' || key == 'Q')//退出  break; } return 0;}   //打開錄像int videoplay(){ VideoCapture video("錄像.avi"); if(!video.isOpened()) { fprintf(stderr,"打開失敗\n"); return false; } while(1) { Mat frame; video>>frame;  if(frame.empty()) {  break; } cvNamedWindow("視頻", CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow("視頻",frame); waitKey(30); } cvDestroyWindow("視頻"); return 0;}   //滑軌設定閾值判定是否保存當前攝像頭圖片void on_Trackbar(int ,void*){ //保存來人圖片 if(g_pixel > g_pointnum) { g_npic++; if(g_npic > 5)//為了避免風吹草動，小延遲之后才保存圖片 {  //保存圖片  cout << endl << endl;  cout << "場地異常，警報響應，準備拍照...\a" << endl;   imwrite(str_gettime(),g_filpdstMat);  cout << "當前白色像素點：" <<g_pixel << endl;  cout << "按ESC退出" << endl;  cout << endl;  g_npic = 0; } }}  //獲取當前日期char* str_gettime(){ char tmpbuf[10];  //從tz設置時區環境變量 _tzset();//時間函數  //顯示當前日期 _strdate(tmpbuf); g_str[0] = tmpbuf[6]; g_str[1] = tmpbuf[7]; g_str[2] = tmpbuf[0]; g_str[3] = tmpbuf[1]; g_str[4] = tmpbuf[3]; g_str[5] = tmpbuf[4];  _strtime(tmpbuf); //時分秒 g_str[6] = tmpbuf[0]; g_str[7] = tmpbuf[1]; g_str[8] = tmpbuf[3]; g_str[9] = tmpbuf[4]; g_str[10] = tmpbuf[6]; g_str[11] = tmpbuf[7];  //規定圖片jpg格式 g_str[12] = '.'; g_str[13] = 'j'; g_str[14] = 'p'; g_str[15] = 'g'; g_str[16] = '';   //顯示獲取圖像時間 printf("生成圖片：%s\n", g_str); return g_str; }  int bSums(Mat src){  int counter = 0; //迭代器訪問像素點 Mat_<uchar>::iterator it = src.begin<uchar>(); Mat_<uchar>::iterator itend = src.end<uchar>();  for (; it!=itend; ++it) { if((*it)>0) counter+=1;//二值化后，像素點是0或者255 }   return counter;}

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