这篇文章给大家分享的是有关OpenCV如何实现智能视频监控的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。

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之前在做毕设的时候网上找个完整的实现代码挺麻烦的，自己做完分享一下

因为代码较为简单，没有将代码分开写在不同文件，有需要自己整合下哈

使用环境Visual Studio 2010 和 OpenCV 2.4.9

#include #include #include 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;//图片名称int g_nDelay = 0;int g_npic = 0;Mat g_filpdstMat;int g_pointnum = 1000;//设置像素点阈值生成图片int g_pixel = 0;//像素点    int main(){  VideoCapture capture(0);    //视频输出VideoWriter CvVideoWriter* outavi = NULL; //VideoWriter outavi; //outavi.open("sre.avi",-1, 5.0, Size(640, 480), true); outavi = cvCreateVideoWriter("录像.avi", -1, 5.0, cvSize(640, 480), 1);   namedWindow("摄像头",WINDOW_AUTOSIZE); namedWindow("移动轨迹",WINDOW_AUTOSIZE); IplImage *pcpframe = NULL;   Mat tempframe, currentframe, preframe, cpframe; Mat frame,jpg; int framenum = 0; //读取一帧处理 while (1) { if(!capture.isOpened()) {  cout << "读取失败" << endl;  return -1; }    capture >> frame;//读取摄像头把每一帧传给frame  frame.copyTo(cpframe);//把frame赋给cpframe，不影响frame tempframe = frame;//把frame赋给tempframe，影响frame  flip(tempframe,g_filpdstMat,1);//水平翻转图像   pcpframe = &IplImage(cpframe);//为了释放窗口，把Mat转化为IplImage使用  //cpframe=cvarrToMat(pcpframe); //ipl转化矩阵  pBinary = &IplImage(Img)   //7帧截取一次录入视频，频繁截取运转不过来 if(framenum % 7 == 0) {  //录像写入  cvWriteFrame(outavi, pcpframe); }  //判断帧数，若为第一帧，把该帧作为对比帧 //若大于等于第二帧，则进行帧差法处理 framenum++;   if (framenum == 1) {  cvtColor(g_filpdstMat, preframe, CV_BGR2GRAY); } if (framenum >= 2) {  cvtColor(g_filpdstMat, currentframe, CV_BGR2GRAY);  //灰度图  absdiff(currentframe,preframe,currentframe);//帧差法   threshold(currentframe, currentframe, 30, 255.0, CV_THRESH_BINARY);  //二值化   erode(currentframe, currentframe,Mat());//腐蚀  dilate(currentframe, currentframe,Mat());//膨胀    g_pixel = bSums(currentframe);//调用函数bSums，计算白色像素点，赋值给g_pixel  //小延迟后输出当前像素点数值，防止数据刷太快看不清  g_nDelay++;  if(g_nDelay > 5)  {  cout<< "当前白色像素点：" <>frame;  if(frame.empty()) {  break; } cvNamedWindow("视频", CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow("视频",frame); waitKey(30); } cvDestroyWindow("视频"); return 0;}   //滑轨设定阈值判定是否保存当前摄像头图片void on_Trackbar(int ,void*){ //保存来人图片 if(g_pixel > g_pointnum) { g_npic++; if(g_npic > 5)//为了避免风吹草动，小延迟之后才保存图片 {  //保存图片  cout << endl << endl;  cout << "场地异常，警报响应，准备拍照...\a" << endl;   imwrite(str_gettime(),g_filpdstMat);  cout << "当前白色像素点：" <::iterator it = src.begin(); Mat_::iterator itend = src.end();  for (; it!=itend; ++it) { if((*it)>0) counter+=1;//二值化后，像素点是0或者255 }   return counter;}

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