有没有那位高手做过实时图像检测？我很急用，但是现在不知道如何下手，希望高手帮帮我！

Question

有没有那位高手做过实时图像检测？我很急用，但是现在不知道如何下手，希望高手帮帮我！
主要是要实现Usb摄像头连接到电脑上，然后实现检测，谢谢！

Answer 1

我家师父在做这个。他的毕业论文摘要如下，你看看吧
In developed countries, video monitoring system is widely used in safeguarding, real-time recording and alerting systems in banks, power systems, traffic and transportation, security, warehouse, architecture and military equipments. In that case, the analysis of moving objects based on video time serial images becomes a very important branch of Computer Vision (CV) Research. In recent years, as a result of the rapid progress of our national economy and advance of general national power, the desirous and use of intellectual monitoring systems is more and more wide in protecting, secure guarding and modern management in key industries such as military, banking and traffic controlling. As an important technique support of vision monitoring system, the analysis of time serial images naturally becomes a important field in the CV domain. Especially as the acceleration of urbanization, the quantity of motor vehicles is increasing year by year, but the infrastructure of urban traffic is comparatively lagged behind, so the pressure of urban traffic system has growing badly. How to provide a traffic environment as comfortable as possible becomes an import problem in metropolitans all over the world. The implement of traffic intelligence and modern traffic management becomes a good solution for this problem. In that case, the movement analysis of time serial images from traffic video monitors has widely interested many researchers of CV and image processing.
The extraction of moving objects is the first stage of vision-based urban traffic video monitor time serial images, which is also the key stage. A precise extraction of moving objects is the basic of object tracking, classifying, recognition and parameter acquiring, in which home and abroad researchers has done a lot in recent years, and many methods have been put forward. Although, the extraction of moving objects in a complex scene has never been done well. This thesis objects in complex urban traffic scene, starting from the “background minus moving objects” method, and the theme is precise background model reconstruction, which tries to achieve the goal of precise movement segmentation by precise background portraying. As a result, this article is based on classic Kalman Theories, has investigated the application methods of Kalman Filter theories in background model reconstruction of complex scene, and analyzed the advantages and disadvantages of Kalman linear optimal filter theory applied in background model reconstruction of complex scene in different angles; since the disadvantage of Kilman Filter in background model reconstruction of complex scenes, a new complex scene time series image background model reconstruction algorithm, which derives from the theory that background signal energy varies by time, and is supported by the theory of Lebesgue measurement and accumulation theory is put forward. What’s more, the validation of algorithm is verified by a lot of experiments.
Multi-object tracking is an important stage of urban traffic video image series movement analysis after moving object extraction and before movement parameter acquiring. Most of existing research on this topic is achieved on the basic of the feature of objects. This article sponsors the tracking method based on the object’s center of mass after the analysis of research object’s actual feature. So, the multi-object search in moving variable window algorithms by continuous modifying the size and center of window is put forward to achieve the segmentation and center of mass surveying, which is verified to be valid by lots of experiments. In the end, the tracking of moving process of object’s center of mass by Kalman Filter is researched, and multi-object tracking based on feature points is also probed.
Key Words: moving objects, time serial images, movement segmentation, multi-object extraction, object tracking

Answer 2

哪一方面的，是图像中的物体轮廓检测还是移动时候的轨迹，或者是固定位置的色彩检测。这部分困难在于图像中每一个object的边界分析，主要是算法；对于图像获取是比较简单的，MS的DirectX或者是Video for window都可以取到图像。