核密度自适应阈值背景建模算法

运用核密度自适应阈值背景建模算法对运动目标进行检测，文档加代码，实现效果较好

// Capture.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//

#include “stdafx.h“
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
using namespace std;

#pragma comment （lib“cv.lib“）
#pragma comment （lib“cxcore.lib“）
#pragma comment （lib“highgui.lib“）
#pragma comment （lib“cvaux.lib“）

#define B（imageij） （（uchar*）（image->imageData + image->widthStep*j））[i*3]  
#define G（imageij） （（uchar*）（image->imageData + image->widthStep*j））[i*3+1]
#define R（imageij） （（uchar*）（image->imageData + image->widthStep*j））[i*3+2]
#define I（imageij） （（uchar*）（image->imageData + image->widthStep*j））[i]

#define N 22

int main（int argcchar **argv）
{
	CvCapture *cap=NULL;
	IplImage *pImage[N]={NULL};     //从视频中得到前20帧第21帧为当前帧
	IplImage *pImageGray[N]={NULL}; //前20帧的灰度图，用来建密度函数第21帧为当前帧
	IplImage *src=NULL;    //
	IplImage *dst=NULL;
	int nframe=0;
	int m[N-2]; //用来存放20帧差的绝对值
	double mid=0;     //20帧差中间值
	double thita=0.0; //窗口大小
	double thita1=4.0;
	double th=0.0;  //分割阈值
	double reslut=0.0;

	int shi=0;
	double caizhi=0.0;
	cvNamedWindow（“video1“ 1）;
	cvNamedWindow（“video2“ 1）;
	cvMoveWindow（“video1“ 30 0）;
	cvMoveWindow（“video2“ 290 0）;
	int ijk;
	if（ !（ cap = cvCaptureFromFile（“video.long.raw.avi“） ））
	/*if（ !（ cap = cvCaptureFromFile（“a04.avi“） ））*/
	{
		fprintf（stderr “Can not open video file\n“）;
		return -2;
	}
	while（cap）
	{
		nframe++;
//		pImage=cvQueryframe（cap）;
		src=cvQueryframe（cap）;
		if（nframe==1）
			dst=cvCreateImage（cvGetSize（src）IPL_DEPTH_8U1）;
		cout<ame<		if（nframe		{
			pImage[nframe]=cvCloneImage（src）;
			pImageGray[nframe]=cvCreateImage（cvGetSize（pImage[nframe]）IPL_DEPTH_8U1）;
			cvCvtColor（pImage[nframe]pImageGray[nframe]CV_BGR2GRAY）;
			cvFlip（pImageGray[nframe]pImageGray[nframe]0）;
			//for（j=0;j<3;j++）{  //对每个点进行判断
			//	for （i=300;iwidth;i++）
			//	{
			//		shi=I（pImageGray[nframe]ij）;
			//		cout<			//	}
			//	cout<			//}
			
		}
		else{

			pImageGray[N-1]=cvCreateImage（cvGetSize（src）IPL_DEPTH_8U1）;
			cvCvtColor（srcpImageGray[N-1]CV_BGR2GRAY）;
			cvFlip（pImageGray[N-1]pImageGray[N-1]0）;
			//for（j=0;jheight;j++）{  //对每个点进行判断
			//	for （i=0;iwidth;i++）{
			//		th=0.0;
			//		reslut=0.0;
			//		for（k=1;k			//			m[k]=abs（I（pImageGray[k]ij）-I（pImageGray[k+1]ij））;  //计算帧差m[20]
			//		}
			//		/*for（k=1;k			//			cout<			//		cout<			//		for（int a=1;a			//			int k1=a;
			//			for（int b=a+1;b<21;b++）
			//				if（m[k1]>m[b]） k1=b;
			//			m[a]=m[k1];                   //求得中间值	
			//		}
			//		mid=（m[N/2]+m[N/2+1]）;
			//		//cout<			//		thita=mid/（0.68*1.414）;           //计算得到窗口宽度
			//		th=0.015/thita;                   //计算得到阈值
			//		for（int a1=1;a1			//			reslut+=exp（-（I（pImageGray[N-1]

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件     406528  2010-04-28 14:51  Capture\Background and foreground modeling using nonparametric kernel density estimation for visual surveillane.pdf

     文件       5183  2010-05-26 21:23  Capture\Capture\Capture.cpp

     文件       4498  2010-05-25 18:33  Capture\Capture\Capture.vcproj

     文件       1427  2010-05-31 14:27  Capture\Capture\Capture.vcproj.01554C3E9EC245B.Administrator.user

     文件       1183  2010-05-25 18:33  Capture\Capture\ReadMe.txt

     文件        212  2010-05-25 18:33  Capture\Capture\stdafx.cpp

     文件        233  2010-05-25 18:33  Capture\Capture\stdafx.h

     文件        498  2010-05-25 18:33  Capture\Capture\targetver.h

     文件       5150  2010-05-26 21:03  Capture\Capture\ve-17A.tmp

     文件    9227264  2010-05-31 14:27  Capture\Capture.ncb

     文件        887  2010-05-25 18:33  Capture\Capture.sln

    ..A..H.     15360  2010-05-31 14:27  Capture\Capture.suo

     文件    2172246  2014-02-06 17:00  Capture\一种基于切比雪夫不等式的自适应阈值背景建模算法_张琨.pdf

     目录          0  2010-05-31 14:13  Capture\Capture

     目录          0  2017-12-26 14:31  Capture

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             11840669                    15