背景差分法进行图像识别

对摄像头获取的图片进行相应的图像处理，识别出人体

#include “highgui.h“
#include “stdio.h“
#include “cxcore.h“
#include “cv.h“
#define IMAGE_WIDTH 384
#define IMAGE_HEIGHT 288

void main（）
{
	CvSize ImgSize;
	ImgSize.width=IMAGE_WIDTH;
	ImgSize.height=IMAGE_HEIGHT;
    IplImage* img=cvLoadImage（“test.jpg“）;
	IplImage* imgbackground=cvLoadImage（“background.jpg“）;
	IplImage* dst=cvCreateImage（ ImgSize IPL_DEPTH_8U 1 ）;
	cvZero（ dst ）;
	
	IplImage* background = cvCreateImage（ ImgSize IPL_DEPTH_8U 1 ）;
	cvZero（ background ）;
	
	IplImage* imgbefore = cvCreateImage（ ImgSize IPL_DEPTH_8U 1 ）;
	cvZero（ imgbefore ）;
	
	IplImage* dst2 = cvCreateImage（ ImgSize IPL_DEPTH_8U 1 ）;
	cvZero（ dst2 ）;
//  	IplImage* dst3 = cvCreateImage（ ImgSize IPL_DEPTH_8U 1 ）;
//  	cvZero（ dst3 ）;
//  	IplImage* dst4 = cvCreateImage（ ImgSize IPL_DEPTH_8U 1 ）;
//  	cvZero（ dst4 ）;
	
	IplImage* YCrCb = cvCreateImage（ ImgSize IPL_DEPTH_8U 3 ）;
	cvZero（ YCrCb ）;
	IplImage* YCrCb_BG = cvCreateImage（ ImgSize IPL_DEPTH_8U 3 ）;
	cvZero（ YCrCb_BG ）;
	IplImage* YCrCb_D = cvCreateImage（ ImgSize IPL_DEPTH_8U 3 ）;
	cvZero（ YCrCb_D ）;
	IplImage* Y = cvCreateImage（ ImgSize IPL_DEPTH_8U 1 ）;
	cvZero（ Y ）;
	IplImage* Cr = cvCreateImage（ ImgSize IPL_DEPTH_8U 1 ）;
	cvZero（ Cr ）;
	IplImage* Cb = cvCreateImage（ ImgSize IPL_DEPTH_8U 1 ）;
	cvZero（ Cb ）;
    IplImage* CrCb = cvCreateImage（ ImgSize IPL_DEPTH_8U 1 ）;
	cvZero（ CrCb ）;
	IplImage* pyr = cvCreateImage（ cvSize（（IMAGE_WIDTH & -2）/2 （IMAGE_HEIGHT & -2）/2） 8 1 ）;

// 	CvMemStorage *stor1;
//     CvSeq *cont1;
// 	CvMemStorage *stor2;
//     CvSeq *cont2;
	CvMemStorage *stor3;
    CvSeq *cont3;

	CvRect r;
	r.height=r.width=0;

	cvNamedWindow（“Video“ 1）;
    cvCvtColor（ img imgbefore CV_BGR2GRAY ）;
	cvCvtColor（ img YCrCb CV_BGR2YCrCb ）;

	cvCvtColor（ imgbackground background CV_BGR2GRAY ）; 
 	cvCvtColor（ imgbackground YCrCb_BG CV_BGR2YCrCb ）; 
    cvSubRS（imgbackgroundcvScalar（2552552550）imgbackgroundNULL）;



    cvAbsDiff（ YCrCb YCrCb_BG YCrCb_D ）; 
	cvSplit（ YCrCb_D Y Cr Cb 0 ）;

    cvThreshold（ Y Y 80 255 CV_THRESH_BINARY ）;
	cvThreshold（ Cr Cr 5 255 CV_THRESH_BINARY ）;
    cvThreshold（ Cb Cb 6 255 CV_THRESH_BINARY ）;

	cvSmooth（ Cr Cr CV_MEDIAN 3 0 0 0 ）;
    cvSmooth（ Cb Cb CV_MEDIAN 3 0 0 0 ）;

	cvOr（CrCbCrCbNULL）;
    cvOr（CrCbYCrCbNULL）;



	// 做帧差
    cvAbsDiff（ imgbefore background dst2 ）;

	// 对差图像做二值化
	  cvThreshold（ dst2 dst215 255 CV_THRESH_BINARY ）; // and threshold it

    // 中值滤波，消除小的噪声
    cvSmooth（ dst2 dst2 CV_MEDIAN 3 0 0 0 ）;

	// 向下采样，去掉噪声
    cvPyrDown（ dst2 pyr 7 ）;
    cvDilate（ pyr pyr 0 1）;  // 做膨胀操作，消除目标的不连续空洞
    cvErode（ pyr pyr 0 1）;
    cvPyrUp（ pyr dst2 7 ）;

    cvThreshold（ dst2 dst210 255 CV_THRESH_BINARY ）;


    cvAnd（CrCbdst2dstNULL）;


	// 下面的程序段用来找到轮廓
    //
    // Create dynamic structure and sequence.
//     stor1 = cvCreateMemStorage（0）;

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件      29217  2012-07-05 16:34  图像test\background.JPG

     文件      18612  2012-07-11 09:25  图像test\Debug\test.obj

     文件     164864  2012-07-11 12:39  图像test\Debug\vc60.idb

     文件      94208  2012-07-11 09:25  图像test\Debug\vc60.pdb

     文件     188468  2012-07-11 09:25  图像test\Debug\图像test.exe

     文件     213704  2012-07-11 09:25  图像test\Debug\图像test.ilk

     文件    4114852  2012-07-07 09:26  图像test\Debug\图像test.pch

     文件     467968  2012-07-11 09:25  图像test\Debug\图像test.pdb

     文件       4989  2012-07-11 09:25  图像test\test.cpp

     文件      29400  2012-07-05 16:35  图像test\test.JPG

     文件       4389  2012-07-06 21:23  图像test\图像test.dsp

     文件        524  2012-07-06 18:21  图像test\图像test.dsw

     文件      50176  2012-07-11 12:41  图像test\图像test.ncb

     文件      48640  2012-07-11 12:41  图像test\图像test.opt

     文件       1324  2012-07-11 09:25  图像test\图像test.plg

     目录          0  2012-07-11 12:48  图像test\Debug

     目录          0  2012-07-11 12:48  图像test

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              5431335                    17