OpenCV 视频监控（Video Surveilance）的算法体系

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    OpenCV VS与普通OpenCV函数不同在于：普通cxcore、cv函数均是C函数，而VS是利用C++的接口、多态、继承等技术构建起来的体系，由一些类、结构、全局函数组成。所以要学习和使用VS，要有较强的C++基础。“勿在浮沙筑高台”，如果不懂接口、多态、继承等C++的基本技术，还是去恶补一下再回来。

    VS中的很多类并没有直接提供给用户使用，多数只提供一个全局函数作为唯一的用户接口，这种思想也大量应用于COM技术中，是模式设计中类工厂的思想。感兴趣的读者可以查阅模式设计方面的图书和资料。


 

    打开opencv.dsw工程，可以在CVAUX下看到许多结构和类定义，VS部件多数以CvBlob开头，如图所示。这么庞杂的数据结构和类，理清头绪并不是一件容易的事情。我简单的归纳了一个UML图，虽然有很多不完善，但是可以方便读者们从全局看清VS的架构。
类似于MFC中的CObject，VS中的所有的类都有一个共同的父类CvVSModule，主要提供参数的读写、拷贝等功能。另外还有几个算法接口类，分别是：CvFGDetector，CvBlobDetector ，CvBlobTracker，CvBlobTrackGen，CvBlobTrackPostProc，CvBlobTrackAnalysis，分别代表：前景检测、新目标检测、目标跟踪、轨迹生成、跟踪后处理、轨迹分析等几组算法的接口，这些类是绝大多数VS类的父类。另外还有一个CvBlobTrackerAuto接口，其功能是对以上算法的链接、调度，即对整个算法流程的控制。
如前面说到的，OpenCV VS提供了6组算法的接口，分别是：前景检测、新目标检测、目标跟踪、轨迹生成、跟踪后处理、轨迹分析，除了轨迹生成用于轨迹数据的保存以外，其他5个部分都是标准的视频监控算法体系中不可或缺的部分。
       OpenCV在Blob_Tracking_Modules.doc文档中，提供了算法的关系图，如下。
图中唯独缺少了轨迹分析部分，可能是因为在该文档形成的时候轨迹分析部分还没有完成。重新整理后如下。

下面针对VS算法体系中的各个算法接口进行介绍，并给出算法的参考文献。

1 算法流程控制（CvBlobTrackerAuto）

       整个视频监控算法流程的设置和数据的传递在接口类CvBlobTrackerAuto的子类中完成，VS中提供了一个范本，就是CvBlobTrackerAuto1，该类是接口CvBlobTrackerAuto的子类，通过查看CvBlobTrackerAuto1::Process()，可以洞悉整个算法的标准流程。当然您也可以在遵循接口CvBlobTrackerAuto的基础上进行扩展。

用户调用接口：

CvBlobTrackerAuto* cvCreateBlobTrackerAuto1(CvBlobTrackerAutoParam1* param)；

2 前景检测（CvFGDetector）：

       CvFGDetector是前景检测类的接口，前景检测一般是指提取固定场景中运动部分的像素，比较常用的一大类方法是背景差。在其子类CvFGDetectorBase中包含了两种背景差方法的实现：

（1）《Foreground Object Detection from Videos Containing Complex Background》2003

（2）《An Improved Adaptive Background Mixture Model for Real-time tracking with shadow detection》 2001

后者就被广泛研究和应用的混合高斯模型背景差（MOG-Mixture Of Gaussians），其开创者是MIT的著名学者Chris Stauffer，可参考文献《Learning patterns of activity using real-time tracking》2000。

       OpenCV中还实现了一种基于码本的背景差方法，《Real-time foreground–background segmentation using codebook model》2005，可以参考例程bgfg_codebook.cpp，只是这种算法还没有整合进VS架构中，这个扩展工作有待完成。

用户调用接口：

CvFGDetector* cvCreateFGDetectorBase(int type, void *param)；

3 新目标检测（CvBlobDetector）：

       CvBlobDetector在前景掩模的基础上检测新进入场景的Blob（块），子类有两个，分别是CvBlobDetectorSimple和CvBlobDetectorCC，参考文献为《Appearance Models for Occlusion Handling 》2001，检测新目标的基本原则是：当连续多帧图像中包含该连通区域，且具有一致的合理的速度。CvBlobDetectorCC与CvBlobDetectorSimple一个最显著的不同在于引入了 CvObjectDetector，用于检测分离的目标块。

用户调用接口：

CvBlobDetector* cvCreateBlobDetectorSimple();

CvBlobDetector* cvCreateBlobDetectorCC();

4 目标跟踪（CvBlobTracker）：

       目标跟踪部分的子类众多，在这里不一一列举，给出相应的接口及对应的功能。对MeanShift和粒子滤波感兴趣的读者可参考：《Real-time tracking of non-rigid objects using mean shift》2000，《A Tutorial on Particle Filters for Online Nonlinear Non-Gaussian Bayesian Tracking》2002，《Particle Filters for Positioning, Navigation and Tracking》2002。

用户调用接口：

CvBlobTracker* cvCreateBlobTrackerCC();

连通区域跟踪

CvBlobTracker* cvCreateBlobTrackerCCMSPF();

连通区域跟踪 + 基于MeanShift 粒子滤波的碰撞分析

CvBlobTracker* cvCreateBlobTrackerMS();

Mean shift 算法

CvBlobTracker* cvCreateBlobTrackerMSFG();

基于前景的Mean shift 算法

CvBlobTracker* cvCreateBlobTrackerMSPF();

基于Mean shift 权重的粒子滤波

5 轨迹生成（CvBlobTrackGen）

       该接口为CvBlobTrackGen，用于目标跟踪结束后，轨迹数据的保存。子类包括CvBlobTrackGen1和CvBlobTrackGenYML，前者以目标轨迹为单位保存整个轨迹的(x,y,sx,sy)数据为文本格式，后者与视频数据同步，以帧为单位保存当前目标信息为YML格式。

用户调用接口：

CvBlobTrackGen* cvCreateModuleBlobTrackGen1()；

CvBlobTrackGen* cvCreateModuleBlobTrackGenYML()；

6 跟踪后处理（CvBlobTrackPostProc）

       跟踪后处理是一个可选模块，主要用于跟踪过程中目标轨迹的平滑，子类众多，这里给出三个主要的用户接口和说明。

用户调用接口：

CvBlobTrackPostProc* cvCreateModuleBlobTrackPostProcTimeAverRect()

轨迹矩形窗时间平均

CvBlobTrackPostProc* cvCreateModuleBlobTrackPostProcTimeAverExp()

轨迹指数窗时间平均

CvBlobTrackPostProc* cvCreateModuleBlobTrackPostProcKalman()

目标方位、尺寸的Kalman滤波平滑

7 轨迹分析（CvBlobTrackAnalysis）

       当某个目标跟踪结束后，会产生一个轨迹，CvBlobTrackAnalysis的子类用于对轨迹进行数据分析。子类众多，这里给出六个主要的用户接口和说明。

用户调用接口：

CvBlobTrackAnalysis* cvCreateModuleBlobTrackAnalysisHistPVS();

5维矢量直方图分析(x,y,vx,vy,state)

CvBlobTrackAnalysis* cvCreateModuleBlobTrackAnalysisHistP();

2维矢量直方图分析(x,y)

CvBlobTrackAnalysis*  cvCreateModuleBlobTrackAnalysisHistPV();

4维矢量直方图分析(x,y,vx,vy)

CvBlobTrackAnalysis* cvCreateModuleBlobTrackAnalysisHistSS();

起始点4维矢量直方图分析(startpos,endpos)

CvBlobTrackAnalysis* cvCreateModuleBlobTrackAnalysisTrackDist();

目标轨迹之间比较距离

CvBlobTrackAnalysis* cvCreateModuleBlobTrackAnalysisIOR();

整合上述多种分析方法

补充：

1.Detector（虚类）：实现前景检测，

2.团块检测模块（CvBlobDetector虚类）：实现运动物体（团块）的的检测
3.团块跟踪模块（CvBlobTracker虚类）：实现运动物体跟踪
4.团块运动轨迹产生模块（CvBlobTrackGen虚类）：实现的功能与模块名字同（下同）
5.团块轨迹后处理模块（CvBlobTrackPostProc虚类）
6.团块轨迹分析模块（CvBlobTrackAnalysis虚类）
7.以及处理流程模块（cvBlobTrackerAuto虚类)：此模块可看成胶水，集成上面的模块。

除了处理流程模块（因为它只控制流程呀~），每一个模块可以用多种算法实现，在程序中，这些算法就是函数。如（15-16行）：
CvFGDetector* cvCreateFGDetector0() 
CvFGDetector* cvCreateFGDetector0Simple()
CvFGDetector* cvCreateFGDetector1()
也就是说这三个函数都是能完成前景检测，具体用哪个，由你在main()函数中调用。
其他模块也是这样。
实现这些模块的类以及完成这些算法的函数都由OPENCV帮你实现了，blobtrack要做的就是在main()函数中调用这些函数，初始化函数参数以及各种变量。