cvCopy与cvCloneImage的区别

最近用cvCopy()比较多,而且一直出问题,很纠结…………

/* Copies source array to destination array */
CVAPI(void)  cvCopy( const CvArr* src, CvArr* dst,
                     const CvArr* mask CV_DEFAULT(NULL) );

/* Creates a copy of IPL image (widthStep may differ) */
CVAPI(IplImage*) cvCloneImage( const IplImage* image );

如果设定了ROI等参数的时候,cvCopy只是复制被设定的区域,复制到一个和所设定参数相吻合的新的IplImage中
而cvCloneImage则是将整个IplImage结构复制到新的IplImage中,其中的ROI等参数也会一同复制。新的IplImage将会和原来的一模一样。

cvCopy的原型是:
void cvCopy( const CvArr* src, CvArr* dst, const CvArr* mask=NULL );
在使用这个函数之前,你必须用cvCreateImage()一类的函数先开一段内存,然后传递给dst。cvCopy会把src中的数据复制到dst的内存中。

cvCloneImage的原型是:
IplImage* cvCloneImage( const IplImage* image );
在使用函数之前,不用开辟内存。该函数会自己开一段内存,然后复制好image里面的数据,然后把这段内存中的数据返回给你。

clone是把所有的都复制过来,也就是说不论你是否设置Roi,Coi等影响copy的参数,clone都会原封不动的克隆过来。
copy就不一样,只会复制ROI区域等。用clone复制之后,源图像在内存中消失后,复制的图像也变了,而用copy复制,源图像消失后,复制的图像不变

 

<think>好的,我需要帮助用户找到一份用C++编写的目标检测代码,满足在Visual Studio 2015中编译运行,依赖OpenCV 1.4,并融合三帧法和背景减除法。首先,我需要理解用户的具体需求。 用户提到“前期处理逻辑”,这可能包括图像灰度化、降噪等步骤。然后是三帧法和背景减除法的融合。三帧法通常是通过比较连续三帧的差异来检测运动物体,而背景减除法则需要建立背景模型并更新,然后当前帧比较。如何将这两种方法结合起来是关键。 接下来,我需要考虑OpenCV 1.4的限制。OpenCV 1.4是较旧的版本,现代版本相比,某些函数可能有差异。例如,旧版可能使用IplImage结构而不是Mat,函数名和参数也可能不同。此外,用户需要在VS2015中配置OpenCV 1.4,这可能需要特定的设置,比如包含目录、库目录和链接库的配置。 然后,代码结构方面,主函数可能需要读取视频流,逐帧处理。预处理可能包括转为灰度图和高斯模糊。三帧法需要保存前三帧,计算它们之间的差异。背景减除法可能需要初始化背景模型,比如使用累积加权平均法。融合两者的结果可能涉及逻辑或加权结合,以得到更准确的检测结果。 需要注意的问题包括内存管理,特别是使用IplImage时需要手动释放内存,避免泄漏。还有OpenCV 1.4的兼容性问题,确保使用的函数在该版本中可用。例如,cvAbsDiff、cvThreshold、cvRunningAvg等函数是否存在于1.4中。 最后,用户可能需要指导如何配置VS2015项目,添加包含路径和库文件,以及处理可能的编译错误。例如,旧版OpenCV可能需要链接不同的库文件,如cv100.lib、highgui100.lib等,具体取决于版本号。 总结步骤:预处理(灰度化、降噪)→ 三帧法处理 → 背景减除法处理 → 融合结果 → 后处理(形态学操作、轮廓检测)→ 显示结果。需要确保代码在OpenCV 1.4下能正确编译,并处理视频输入和输出。</think>以下是基于OpenCV 1.4和Visual Studio 2015的目标检测示例代码,实现了三帧法背景减除法的融合方法。代码包含预处理逻辑,并标注了关键步骤说明: ```cpp #include <cv.h> #include <highgui.h> // 预处理函数(灰度转换+高斯模糊) IplImage* PreprocessFrame(IplImage* frame) { IplImage* gray = cvCreateImage(cvGetSize(frame), IPL_DEPTH_8U, 1); cvCvtColor(frame, gray, CV_BGR2GRAY); IplImage* blurred = cvCreateImage(cvGetSize(gray), IPL_DEPTH_8U, 1); cvSmooth(gray, blurred, CV_GAUSSIAN, 3, 0); cvReleaseImage(&gray); return blurred; } int main() { CvCapture* capture = cvCaptureFromCAM(0); // 使用摄像头输入 IplImage *frame = NULL, *bg_model = NULL; IplImage *prev1 = NULL, *prev2 = NULL, *current = NULL; // 初始化背景模型 cvNamedWindow("Detection", CV_WINDOW_AUTOSIZE); while((frame = cvQueryFrame(capture)) != NULL) { // 步骤1:预处理 IplImage* processed = PreprocessFrame(frame); // 步骤2:三帧差分法 if(!prev1) { // 初始化前三帧 prev2 = cvCloneImage(processed); prev1 = cvCloneImage(processed); current = cvCloneImage(processed); continue; } cvCopy(prev1, prev2); // 更新帧序列 cvCopy(current, prev1); cvCopy(processed, current); // 计算相邻帧差异 IplImage* diff1 = cvCreateImage(cvGetSize(current), IPL_DEPTH_8U, 1); IplImage* diff2 = cvCreateImage(cvGetSize(current), IPL_DEPTH_8U, 1); cvAbsDiff(prev2, prev1, diff1); cvAbsDiff(prev1, current, diff2); // 融合差分结果 IplImage* motion_mask = cvCreateImage(cvGetSize(current), IPL_DEPTH_8U, 1); cvAnd(diff1, diff2, motion_mask); cvThreshold(motion_mask, motion_mask, 30, 255, CV_THRESH_BINARY); // 步骤3:背景减除法 if(!bg_model) { bg_model = cvCloneImage(processed); } IplImage* bg_sub_mask = cvCreateImage(cvGetSize(processed), IPL_DEPTH_8U, 1); cvAbsDiff(processed, bg_model, bg_sub_mask); cvThreshold(bg_sub_mask, bg_sub_mask, 25, 255, CV_THRESH_BINARY); // 更新背景模型(累积加权平均法) cvRunningAvg(processed, bg_model, 0.05); // 步骤4:融合检测结果 IplImage* final_mask = cvCreateImage(cvGetSize(processed), IPL_DEPTH_8U, 1); cvOr(motion_mask, bg_sub_mask, final_mask); // 后处理:形态学操作 cvMorphologyEx(final_mask, final_mask, NULL, NULL, CV_MOP_OPEN, 1); // 显示检测结果 cvShowImage("Detection", final_mask); // 内存释放 cvReleaseImage(&diff1); cvReleaseImage(&diff2); cvReleaseImage(&motion_mask); cvReleaseImage(&bg_sub_mask); cvReleaseImage(&final_mask); cvReleaseImage(&processed); if(cvWaitKey(30) >= 0) break; } // 清理资源 cvReleaseCapture(&capture); cvDestroyAllWindows(); return 0; } ``` ### 关键配置说明(VS2015 + OpenCV1.4)[^1][^2] 1. **项目属性配置**: - 包含目录:添加`opencv\include\` - 库目录:添加`opencv\lib\` - 链接器输入:添加`cv.lib` `cxcore.lib` `highgui.lib` 2. **环境变量**: - 将`opencv\bin`加入系统PATH变量 3. **版本注意**: - OpenCV1.4使用`IplImage`结构而非新版`Mat` - 视频处理接口使用`CvCapture`而非`VideoCapture` ### 算法流程说明 $$ \text{目标检测} = \underbrace{\text{三帧差分}}_{\text{动态检测}} \oplus \underbrace{\text{背景建模}}_{\text{静态检测}} $$ 其中$\oplus$表示逻辑或运算融合,增强对移动目标的敏感性
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