基于OpenCV的车辆监测与计数

基于OpenCV2.4.9的视频车辆识别与车辆计数，在Visual Studio 2010上开发。多多指教。

#include “opencv2/opencv.hpp“
#include
using namespace std;
using namespace cv;

int CarNum = 0;//初始化车的数量为0
Mat MoveDetect（Mat frame1 Mat frame2）{//移动监测
	Mat result = frame2.clone（）;//克隆frame2
	Mat gray1 gray2;
	cvtColor（frame1 gray1 CV_BGR2GRAY）;//颜色空间转换将frame1图像转换为灰度图
	cvtColor（frame2 gray2 CV_BGR2GRAY）;//颜色空间转换将frame2图像转换为灰度图

	Mat diff;
	absdiff（gray1 gray2 diff）;//帧差法，计算两个数组差的绝对值的函数。
	imshow（“帧差法显示“ diff）;
	//threshold（diff diff 45 255 CV_THRESH_BINARY）; //简单二值化
	adaptiveThreshold（diff diff 255 ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C THRESH_BINARY_INV 15 3）;//自适应阈值化
	imshow（“二值化显示“ diff）;
	//图像的二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，
	//这样将使整个图像呈现出明显的黑白效果。在数字图像处理中，
	//二值图像占有非常重要的地位，图像的二值化使图像中数据量大为减少，
	//从而能凸显出目标的轮廓。OpenCV中提供了函数cv::threshold（）;
 

	Mat element = getStructuringElement（MORPH_RECT Size（3 3））;//返回矩形的结构元素，核大小为3*3
	Mat element2 = getStructuringElement（MORPH_RECT Size（31 31））;//返回矩形的结构元素，核大小为31*31
	//进行形态学操作
	morphologyEx（diff diff MORPH_OPEN element）;//输入为diff，输出为diff，开运算的形态学操作
	medianBlur（diff diff 9）;//中值滤波
	dilate（diff diff element2）;//膨胀操作
	imshow（“膨胀窗口“ diff）;//图像膨胀
	vector> contours;  
	vector hierarcy;
	findContours（diff contours hierarcy CV_RETR_EXTERNAL CHAIN_APPROX_NONE）; //查找轮廓
	vector> contours_poly（contours.size（））;
	vector boundRect（contours.size（））; //定义外接矩形集合

	//drawContours（img2 contours -1 Scalar（0 0 255） 1 8）;  //绘制轮廓
	int x0=0 y0=0 w0=0 h0=0;
	char Num[10];
	for（int i=0; i		approxPolyDP（Mat（contours[i]） contours_poly[i] 3 true）; //多边形逼近
		boundRect[i] = boundingRect（（Mat）contours_poly[i]）; //查找每个轮廓的外接矩形
		if（boundRect[i].width > 55 && boundRect[i].width <180 && boundRect[i].height > 55 && boundRect[i].height < 180）{
			x0 = boundRect[i].x;  //获得第i个外接矩形的左上角的x坐标
			y0 = boundRect[i].y; //获得第i个外接矩形的左上角的y坐标
			w0 = boundRect[i].width; //获得第i个外接矩形的宽度
			h0 = boundRect[i].height; //获得第i个外接矩形的高度
			rectangle（result Point（x0 y0） Point（x0+w0 y0+h0） Scalar（0 255 0） 2 8）; //绘制第i个外接矩形	
		}
		if（（y0 + h0/2 + 1） >= 138 && （y0 + h0/2 - 1） <= 142）{
			CarNum++;
		}
		line（result Point（0140） Point（568140） Scalar（00255） 1 8）;
		Point org（035）;
		
		sprintf（Num “CarNum=%d“ CarNum）;
		putText（result Num org CV_FONT_HERSHEY_SIMPLEX 0.8f CV_RGB（02550） 2）;
	}
	return result;	
}

void main（）{	 
	VideoCapture cap（“car.avi“）;//打开一个视频文件
    if（!cap.isOpened（）） //检查打开是否成功
         return;
    Mat frame;
	Mat result; 
	Mat temp;
	int count=0;
    while（1）{
        cap>>frame;
        if（!frame.empty（））{//frame不为空
			count++;
			if（count==1）
				 result = MoveDetect（frame frame）;
			else
				 result = MoveDetect（temp frame）;
			imshow（“原图“ frame）;//原图
			imshow（“结果“ result）;//结果图
			temp = frame.clone（）;
            if（waitKey（5）==27）//判断用户的操作，若用户在5ms时间段中按下ESC则跳出循环
               break;
        }
        else
            break;
    }
    cap.release（）;  
	waitKey（0）;
}

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2018-04-10 11:20  vehicle detection\
     目录           0  2018-04-10 11:19  vehicle detection\Debug\
     文件      115200  2018-04-09 11:02  vehicle detection\Debug\visual1111.exe
     文件     1202084  2018-04-09 11:02  vehicle detection\Debug\visual1111.ilk
     文件     2026496  2018-04-09 11:02  vehicle detection\Debug\visual1111.pdb
     目录           0  2018-04-10 11:19  vehicle detection\ipch\
     目录           0  2018-04-10 11:19  vehicle detection\ipch\visual1111-27eaa1c8\
     文件    56688640  2018-04-09 16:23  vehicle detection\ipch\visual1111-27eaa1c8\visual1111-43b96364.ipch
     目录           0  2018-04-10 11:19  vehicle detection\visual1111\
     目录           0  2018-04-10 11:19  vehicle detection\visual1111\Debug\
     文件       37488  2018-04-09 11:02  vehicle detection\visual1111\Debug\CL.read.1.tlog
     文件        1126  2018-04-09 11:02  vehicle detection\visual1111\Debug\CL.write.1.tlog
     文件      336347  2018-04-07 11:18  vehicle detection\visual1111\Debug\bike.obj
     文件      523093  2018-04-09 11:02  vehicle detection\visual1111\Debug\car.obj
     文件        2026  2018-04-09 11:02  vehicle detection\visual1111\Debug\cl.command.1.tlog
     文件           2  2018-04-09 11:02  vehicle detection\visual1111\Debug\link-cvtres.read.1.tlog
     文件           2  2018-04-09 11:02  vehicle detection\visual1111\Debug\link-cvtres.write.1.tlog
     文件           2  2018-04-09 11:02  vehicle detection\visual1111\Debug\link.24940-cvtres.read.1.tlog
     文件           2  2018-04-09 11:02  vehicle detection\visual1111\Debug\link.24940-cvtres.write.1.tlog
     文件           2  2018-04-09 11:02  vehicle detection\visual1111\Debug\link.24940.read.1.tlog
     文件           2  2018-04-09 11:02  vehicle detection\visual1111\Debug\link.24940.write.1.tlog
     文件           2  2018-04-09 11:02  vehicle detection\visual1111\Debug\link.37112-cvtres.read.1.tlog
     文件           2  2018-04-09 11:02  vehicle detection\visual1111\Debug\link.37112-cvtres.write.1.tlog
     文件           2  2018-04-09 11:02  vehicle detection\visual1111\Debug\link.37112.read.1.tlog
     文件           2  2018-04-09 11:02  vehicle detection\visual1111\Debug\link.37112.write.1.tlog
     文件        2396  2018-04-09 11:02  vehicle detection\visual1111\Debug\link.command.1.tlog
     文件        5312  2018-04-09 11:02  vehicle detection\visual1111\Debug\link.read.1.tlog
     文件         844  2018-04-09 11:02  vehicle detection\visual1111\Debug\link.write.1.tlog
     文件      522537  2018-04-07 11:16  vehicle detection\visual1111\Debug\main.obj
     文件         416  2018-04-09 11:02  vehicle detection\visual1111\Debug\mt.command.1.tlog
     文件         358  2018-04-09 11:02  vehicle detection\visual1111\Debug\mt.read.1.tlog
............此处省略22个文件信息