基于C++Builder的运动目标检测

//--------------------------------------------------------------------------- #include <vcl.h> #pragma hdrstop #include <stdio.h> #include <math.h> #include <windef.h> #include <stdlib.h> #include "Unit1.h" #include "main.h" #include <vfw.h> //--------------------------------------------------------------------------- #pragma package(smart_init) #pragma resource "*.dfm" TForm2 *Form2; HDC hdccap; CAPSTATUS capfrmstatus; //定义捕获窗当前的状态 CAPDRIVERCAPS capdrvcapcity; //定义捕获设备的能力 CAPTUREPARMS capparm; //视频流捕获过程的有关参数 BYTE *Ptr; int mark; int nHeight=capfrmstatus.uiImageHeight; int nWidth=capfrmstatus.uiImageWidth; BYTE *Str; BYTE a[1200000]={0}; //存i-1帧像素值 BYTE *ImgData;//帧数据首地址 int RowBytes=nWidth*3; //每行字节数 void FrameCallback(HDC hwnd,LPVIDEOHDR lpVHDR); //帧回调函数 void GrayConvert(Byte *Img);//灰度变换 void Binarization(Byte *Img);//二值化 void motiondetect(Byte *Img);//运动检测 void Filtering(Byte *Img); //形态学滤波 void location(BYTE *Img); //目标定位 BYTE thresholdValue;//阈值 LRESULT CALLBACK StatusCallbackProc(HDC hwnd,int nID,LPSTR lpstatusText) //状态回调函数 {if(! hwnd) return false; capGetStatus(hwnd,&capfrmstatus,sizeof(capfrmstatus)); SetWindowPos(hwnd,NULL,0,0,capfrmstatus.uiImageWidth,capfrmstatus.uiImageHeight,SWP_NOZORDER|SWP_NOMOVE); return true; } LRESULT CALLBACK ErrorCallbackProc(HDC hwnd,int nErrID,LPSTR lpErrorText) //错误回调函数 {if(! hwnd) return false; if(nErrID==0) return true; //清除旧的错误 MessageBox(NULL,lpErrorText,"Error",MB_OK|MB_ICONEXCLAMATION); return true; } //--------------------------------------------------------------------------- __fastcall TForm2::TForm2(TComponent* Owner) : TForm(Owner) { hwndParent=Form2->Handle; //获取主窗口的句柄 hdccap=capCreateCaptureWindow("My Own Capture Window",WS_CHILD|WS_VISIBLE,0,0,Panel1->Width,Panel1->Height,Panel1->Handle,0);//生成捕获窗 capSetCallbackOnError(hdccap,(FARPROC)ErrorCallbackProc); //登记回调函数 capSetCallbackOnStatus(hdccap,(FARPROC)StatusCallbackProc); capSetCallbackOnFrame(hdccap,(FARPROC)FrameCallback); //帧回调 capfrmlink=capDriverConnect(hdccap,0); //将创建的视频捕获窗与视频器件连接起来，并初始化成员变量capfrmlink if(! capfrmlink) //返回错误信息 {ShowMessage("不能与摄像头连接，请检查后再进去系统"); capSetCallbackOnStatus(hdccap,NULL); //取消登记的回调函数 capSetCallbackOnError(hdccap,NULL); Close(); return; } capDriverGetCaps(hdccap,&capdrvcapcity,sizeof(capdrvcapcity)); //获得驱动器的能力，相关的信息放在结构体capdrvcapcity中 } //---------------------------------------------------------------------------- void FrameCallback(HDC hwnd,LPVIDEOHDR lpVHDR) //帧回调函数 { BYTE *Img=lpVHDR->lpData; switch(mark) { case 0:break; case 1:GrayConvert(Img);break; //灰度变换 case 2:Binarization(Img);break; //二值化 case 3:motiondetect(Img);break; //帧差分运动检测 case 4:Filtering(Img);break; //形态学滤波 case 5:location(Img);break; //目标定位 } } //--------------------------------------------------------------------------- void GrayConvert(Byte *Img) //灰度变换 { BYTE *ImgData=Img; BYTE *Ptr; double gray; int nHeight=capfrmstatus.uiImageHeight; int nWidth=capfrmstatus.uiImageWidth; int RowBytes=nWidth*3; //每行字节数 int x,y; for(y=0;y<nHeight;y++) //每行 {for(x=0;x<nWidth;x++) {Ptr=ImgData+y*RowBytes+x*3; gray=(*Ptr)*0.114+(*(Ptr+1))*0.587+(*(Ptr+2))*0.299; *Ptr=(BYTE)gray; *(Ptr+1)=(BYTE)gray; *(Ptr+2)=(BYTE)gray; } } } //---------------------------------------------------------------------- void Binarization(Byte *Img) //二值化 { BYTE *ImgData=Img; BYTE *Ptr; BYTE gray; int nHeight=capfrmstatus.uiImageHeight; int nWidth=capfrmstatus.uiImageWidth; int RowBytes=nWidth*3; //每行字节数 int x,y; for(y=0;y<nHeight;y++) //每行 {for(x=0;x<nWidth;x++) {Ptr=ImgData+y*RowBytes+x*3; gray=(*Ptr)*0.114+(*(Ptr+1))*0.587+(*(Ptr+2))*0.299; *Ptr=(BYTE)gray; *(Ptr+1)=(BYTE)gray; *(Ptr+2)=(BYTE)gray; } } int i,j; //最大方差的双阈值选择 int GrayMatrix[256]; int bn,an; int k1,k2;//双阈值 int a1,b1,c1,a2,b2,c2,a3,b3; int tt1,tt2; int u=0;//总均值 int variance,maxvalue=0; memset(GrayMatrix,0,1024); //初始化GrayMatrix为0 an=nHeight*nWidth; //整幅图像的像素的个数 bn=0; maxvalue=0;//计算灰度直方图 for(y=0;y<nHeight;y++) //计算类方差，求阈值p { for(x=0;x<nWidth;x++) { Ptr=ImgData+y*RowBytes+x*3; gray=*(Ptr+x*3);//兰绿红依次循环 GrayMatrix[gray]+=1;//用来存放灰度值=K的点的总个数 bn+=gray;//计算总灰度 } } u=bn/an; //计算阈值 整个图像灰度平均值 a1=0;b1=0; for(k1=0;k1<256;k1++) { a1+=GrayMatrix[k1]; //一类像素总数 b1+=GrayMatrix[k1]*k1; //总灰度值 if(a1) c1=b1/a1; //C1组平均值 else c1=0; a2=an-a1; b2=bn-b1; if(a2) c2=b2/a2; else c2=0; variance=1.0*a1/an*(c1-u)*(c1-u)+1.0*a2/an*(c2-u)*(c2-u);//两组间的方差 if(variance>maxvalue) { maxvalue=variance; tt1=k1; } } thresholdValue=tt1; //thresholdValue是最佳阈值 for(y=0;y<nHeight;y++) { for (x=0;x<nWidth;x++) { Ptr=ImgData+y*RowBytes+x*3; if (*Ptr>=thresholdValue) { *Ptr=255; *(Ptr+1)=255; *(Ptr+2)=255; } else { *Ptr=0; *(Ptr+1)=0; *(Ptr+2)=0; } } } } //---------------------------------------------------------------------------- void motiondetect(Byte *Img) { BYTE *ImgData=Img; BYTE *Ptr; BYTE *Str; int gray; int nHeight=capfrmstatus.uiImageHeight; int nWidth=capfrmstatus.uiImageWidth; int RowBytes=nWidth*3; //每行字节数 int x,y; for(y=0;y<nHeight;y++) //每行 {for(x=0;x<nWidth;x++) { Ptr=ImgData+y*RowBytes+x*3; Str=a+y*RowBytes+x*3; gray=(*Ptr)*0.114+(*(Ptr+1))*0.587+(*(Ptr+2))*0.299; *Ptr=(BYTE)gray; *(Ptr+1)=(BYTE)gray; *(Ptr+2)=(BYTE)gray; int diff=abs(*Ptr-*Str); //当前帧减前一帧 *Str=(BYTE)gray; *(Str+1)=(BYTE)gray; *(Str+2)=(BYTE)gray; *Ptr=(BYTE)diff; *(Ptr+1)=(BYTE)diff; *(Ptr+2)=(BYTE)diff; } } int GrayMatrix[256]; double bn,an; //int gray; int k1,k2;//双阈值 double a1,b1,c1,a2,b2,c2,a3,b3; int tt1,tt2; int u=0;//总均值 int variance,maxvalue=0; memset(GrayMatrix,0,1024); an=nHeight*nWidth; //整幅图像的像素的个数 bn=0; maxvalue=0;//计算灰度直方图 for(y=0;y<nHeight;y++) //计算类方差，求阈值 p { for(x=0;x<nWidth;x++) { Ptr=ImgData+y*RowBytes+x*3; gray=*(Ptr+x*3);//兰绿红依次循环 GrayMatrix[gray]+=1;//用来存放灰度值=K的点的总个数 bn+=gray;//计算总灰度 } } u=bn/an; //计算阈值 a1=0;b1=0; for(k1=0;k1<256;k1++) { a1+=GrayMatrix[k1]; //一类像素总数 b1+=GrayMatrix[k1]*k1; //一类像素总灰度值 if(a1) c1=b1/a1; //一类像素概率 else c1=0; a2=an-a1; b2=bn-b1; if(a2) c2=b2/a2; else c2=0; variance=1.0*a1/an*(c1-u)*(c1-u)+1.0*a2/an*(c2-u)*(c2-u