在计算机视觉领域，前景目标检测是一项基础且重要的任务，它涉及到图像分析、运动检测和对象识别等多个方面。在这个项目中，我们重点讨论如何利用OpenCV 1.0库在VC++6.0环境下通过帧差法来实现前景目标检测，并进一步绘制目标的轮廓。
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了大量的图像处理和计算机视觉算法，广泛应用于图像分析、机器学习和实时计算机视觉系统。在OpenCV 1.0版本时，虽然现在看来有些过时，但它的核心功能依然适用于许多基础的视觉处理任务。
帧差法是一种简单而有效的运动检测方法，适用于背景相对稳定的场景。其基本原理是通过比较连续两帧图像之间的差异来确定运动物体的位置。当图像中的像素值发生变化时，我们可以认为这些变化的区域可能是运动的目标。具体步骤包括：
1. **获取连续帧**：我们需要读取视频流中的连续两帧图像。
2. **图像预处理**：对每一帧进行预处理，如灰度化、去噪（例如使用高斯滤波器），以便后续计算。
3. **计算帧差**：将后一帧减去前一帧，得到差分图。差分图中正值的像素代表可能的运动区域。
4. **阈值处理**：设置一个合适的阈值，将差分图中大于阈值的像素标记为前景，小于阈值的像素视为背景。
5. **连通成分分析**：通过连通组件标记算法，将分离的前景像素点连接起来，形成完整的前景目标。
6. **轮廓提取与绘制**：利用OpenCV提供的轮廓提取函数，如`findContours`，找出目标的边界，然后使用`drawContours`函数在原图像上绘制出目标的轮廓。
在本项目中，你将找到一个源程序，它实现了上述步骤。通过运行这个程序，你可以观察到视频中运动目标被准确地检测出来，并且其轮廓清晰地展示在屏幕上。这对于初学者理解基本的前景检测概念和OpenCV的使用非常有帮助。
需要注意的是，帧差法对光照变化、摄像机抖动等有一定的容忍度，但在复杂环境下可能会产生误检或漏检。为了提高检测效果，可以考虑结合其他方法，比如背景建模（如混合高斯模型）、阴影处理等。此外，随着OpenCV的更新迭代，新的目标检测方法如基于深度学习的YOLO、SSD等已经大大提升了检测的准确性和鲁棒性。
这个项目提供了一个简单的起点，让你了解和实践OpenCV中的前景检测和轮廓绘制。通过深入学习和实践，你可以在计算机视觉领域掌握更多的高级技术和应用。
