文档介绍：目录
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OpenCV简介 3
OpenCV环境介绍 5
OpenCV的基本结构 5
OpenCV的特征 6
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++ 11
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OpenCV中的常用数据结构体系 13
OpenCV中常用类体系 14
OpenCV处理图像常用的函数 14
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结束语 34
致谢 35
参考文献 36
附录(源代码) 37

20多年来,视频监控系统经历了从第一代百分之百的模拟系统(VCR),到第二代部分数字化的系统(DVR/NVR),再到第三代完全数字化的系统(网络摄像机和视频服务器)三个阶段的发展演变。在这一过程中,视频监控系统与设备虽然在功能和性能上得到了极大的提高,但是仍然受到了一些固有因素的限制,其中既包含人类作为监控者自身在生理上的弱点,也包含视频监控系统配置和以及视频监控设备在功能和性能上的局限性。这些限制因素使各类视频监控系统均或多或少的存在报警精确度差、误报和漏报现象多、报警响应时间长、录像数据分析困难等缺陷,从而导致整个系统在安全性和实用性的降低。
近年来,随着网络带宽、计算机处理能力和存储容量的迅速提高,以及各种视频信息处理技术的出现,全程数字化、网络化的视频监控系统优势愈发明显,其高度的开放性、集成性和灵活性为视频监控系统和设备的整体性能提升创造了必要的条件,同时也为整个安防产业的发展提供了更加广阔的发展空间,崭新的应用模式和市场机遇不断涌现,而智能视频监控则是网络化视频监控领域最前沿的应用模式之一。
智能视频监控技术能够对场地进行智能的监控,与传统的视频监控技术相比具有许多优点。
首先,传统的视频监控系统虽然已经可以满足人们“眼见为实"的要求,但这种监视系统要求监控人员不停地监视屏幕以获得视频信息,通过人为的理解和判断得到结论,并做出相应决策,监控人员长期盯着众多的电视监视器成了一项非常繁重的任务。智能视频监控技术的应用则完全改变了这一模式。其通过前端功能强大的分析模块,自动对视频图像进行分析,得到处理结果。
此外,运用智能视频监控技术还能大大提高系统响应速度,降低事件误报的概率。智能视频监控具有强大的视频分析处理能力,能够有效地降低无用信息对监控人员的千扰,精确地分析异常事件类型特征,在最短的时间内分析出结果。
正是由于智能视频监控技术具有使用方便、监测面积广、设备简单、响应速度快等优点,其取代传统监控技术的趋势越来越明显。
智能视频监控技术是计算机视觉领域一个新兴的研究课题。它是指对监控点某个范围内场景的监控,是一种新的侵入探测技术。智能视频监控采用计算机对视频监控信号进行分析,提取目标检测区域内运动物体的活动特征与活动信息,将这些内容与设定的报警规则相比较。当满足报警条件时(即发现异常行为,如不允许侵入的区域出现了侵入行为等),自动产生报警信号。视频智能监控系统是一个庞大、复杂的系统,其关键技术包括了多视频融合和运动检测等方面,涉及计算机视觉、图像处理、模式识别和人工智能等许多学科的内容。其中,运动检测、属于图像处理的范畴,是初级层次的处理,是视频监控系统中研究较多的问题;图像分析和理解属于人工智能的范畴,是高层次的处理,是近年来被广泛关注的研究热点。
自上个世纪末期开始,国外科研工作者在视频监控领域进行了大量的研究探索工作,取得了很多成果,并多次召开与此相关的国际会议和研讨会。欧美等发达国家还在这一领域内展开了一些大型项目的研究,如美国国防高级研究计划局资助研制的视频监视与监控系统VSAM,该系统以卡内基梅隆大学为首,麻省理工学院等高校参与,目标是开发自动视频理解技术,用于实现未来战争中那些人力监控费用昂贵、具有高度危险或者人力无法到达的场所的监控;欧盟也资助研发了PRISMATICA系统,该系统融合了多种智能监控检测设备,主要应用于地铁站的安全监控。
国内在这一方面起步较晚。目前国内使用的视频监控系统大部分均侧重于对视频数据的压缩、存储和传输,视