ｃoｎtinuｅ;
cｅnter = cvＰoint( (ｃｏmｐ＿rect．x ＋ comｐ_ｒeｃt．wiｄｔh/2）,
（coｍp_ｒｅｃt.y + comp_recｔ．heiｇht／2） );
cvCｉｒcle( dst, cｅnter, ｃvRound(maｇnitude*1.２）, coloｒ, 3, CV_AA, 0 ); ｃvＬine( dst， cenｔer, cvPoｉｎt( cｖRｏund( center.x ＋ mａgniｔudｅ＊cｏs(aｎglｅ*CＶ＿PI/１８0）),
cvRound( ceｎteｒ.y - ｍagｎitｕde＊sin(anｇｌe*CＶ＿PI/180）)), coｌor, 3， CV_AA, 0 ); }?
/////／///／／/////////////／///／///／/／/／/／//／///／/／////／/／//／//／///////／////／/////／//////////／/／////////
////////／／/////／／/／//／/// 结束 ///／//////／／//／／/／////／／/ }:
夜间车流量统计:
void ＣCarTraｃｋSyｓtemDlg：:uｐdate_ｍｈi( IplＩmage* ｉmｇ， ＩplＩｍage* dst, int diff_threｓhold ） ｛
doubｌe timeｓtaｍｐ ＝ clｏck()/１00.； /／ ｇet ｃｕrrenｔ ｔiｍｅ iｎ sｅｃonds 时间戳
CｖSizｅ ｓizｅ = cvSiｚe(iｍg->ｗｉdth,img->heigｈｔ); CvPoint pt3,ｐt４;
?CvRｅct bｎdRecｔ=cｖRect(0，0，０，0）;//用cvBoundingRｅct画出外接矩形时需要的矩形
?CvFｏnt ｆont1;//初始化字体格式 iｎｔ lｉnetype=CＶ_AＡ； ?
// ｇｅt ｃuｒｒeｎｔ fraｍｅ siｚｅ,得到当前帧的尺寸 inｔ idｘ1, idx２; IｐlIｍaｇe* sｉlh;
IｐlＩmage* pｙr = ｃvCrｅateImage（ cvSiｚe（（sizｅ.wｉdth & －２)/2, （sｉze.height & －２)/２), ８, 1 )； CvＭｅｍStorａgｅ *ｓtor； CvSeｑ ＊ｃonｔ;
/*先进行数据的初始化*/
if（ !mhｉ || mhi->wｉdth != siｚｅ．widｔｈ || mhi->heigｈt != sｉｚe.hｅiｇht )
{
iｆ( buf =＝ 0 ) //若尚没有初始化则分配内存给他 {
buf = （IplＩmａgｅ**)ｍalｌoc(N＊sizeoｆ(buf[0])); mｅmset( ｂuｆ, 0, N＊sizｅoｆ(buｆ［０]）); }
for(int i = 0; i ＜ Ｎ; i＋＋ ) {
ｃｖRｅｌeaｓｅImaｇe( ＆buｆ[ｉ] );
buf[i] = cｖCreａtｅIｍagｅ( sｉze, IPＬ_DＥPTＨ_8U, 1 );
cvＺero（ buf[ｉ] )；// cleaｒ Ｂuffeｒ Framｅ ａｔ the beｇinning }
cvReleａseImａge( &mｈi )；
ｍhi = cvＣrｅａｔｅImage( ｓize, IＰL_DEPTH_32F, 1 ）; ｃｖZｅro( mhi )； /／ cleaｒ MHI at the ｂeginnｉng ｝ /／ ｅｎd of if(ｍｈi）
／*将当前要处理的帧转化为灰度放到ｂufｆer的最后一帧中*/
cvＣvｔＣolｏr( ｉｍｇ, bｕf［lasｔ]， ＣＶ＿BGR2GＲAY )； // convert ｆrame ｔo grayscａle
ｉdx1 = laｓｔ；
ｉdx2 = (lａst + １) % N; /／ inｄｅx ｏf （lasｔ - (Ｎ-1))th ｆraｍe lａst = idx2; ／/ 做帧差
silｈ = buf[idx２］;//差值的指向iｄｘ２ ｜iｄx2－idx1|-－>ｉdｘ2(＜-ｓｉlh） cvAｂsDiｆｆ（ bｕｆ［iｄx1]， bｕf［ｉｄx2］, ｓilh ）; // ｇeｔ diｆfｅreｎce between ｆrames
/／ 对差图像做二值化
ｃvThreｓhｏlｄ( ｓiｌh, sｉｌh, 3０, 255, ＣV_THRＥＳH＿BINARY ); ／／tｈreshold iｔ,二值化
cvUｐdateＭotiｏnHisｔory( silh, mｈｉ， ｔimestamｐ, MHI＿ＤＵRATION ）; // update MHI
ｃvＣoｎvｅrｔ( ｍｈｉ, dｓt )；／／将mhi转化为ｄst,dst=mhi
／/ 中值滤波,消除小的噪声
cvSmooth( dｓt, dsｔ， ＣV_MEDＩAＮ, 3, 0, 0, 0);
cvPyrDowｎ( dst， pyr, CV_GAＵSSIAＮ_５x5 );/／ 向下采样，去掉噪声，图像是
原图像的四分之一
ｃｖDｉlaｔｅ（ ｐyｒ, pyr， ０， 1 ); /／ 做膨胀操作,消除目标的不连续空洞 ｃvPyｒUp( pyr， ｄst, CＶ_GAUSSIＡN_5x５ );// 向上采样，恢复图像,图像是原图像的四倍 //
// 下面的程序段用来找到轮廓 ／/
／／ Crｅate dynaｍic strucｔure ａnd ｓequenｃe. sｔor = ｃvCrｅateMemＳtｏragｅ(0);
ｃoｎt = cｖCreatｅSeq(ＣＶ_SＥQ_ＥLTＹPE_PＯＩＮＴ, siｚeof(CｖSeq）, siｚｅof（CvPoint) , stor）;
／/ 找到所有轮廓
cvFinｄCｏntｏurs( ｄsｔ, stor, &cｏnt, siｚeoｆ（ＣvＣontour),
CV_REＴＲ_ＬIＳT, CV_CHAIN_APPROX_SIＭPLＥ, cvPoint(0,0));
// 直接使用CＯNＴOUR中的矩形来画轮廓 ｆor(;conｔ;cont ＝ coｎt->h＿ｎｅxｔ） ｛
ＣvRect r = （(CｖCoｎtｏur*)cont）->rｅｃt;
if(r.height * r.ｗｉdth > １５0０) ／/ 面积小的方形抛弃掉 { ? ? bｎdRect = ｃｖＢｏuｎdｉngＲect(conｔ, ０)； ? ／/Geｔ an ａvｅragｅ X pｏsiｔion of tｈe movｉng cｏntouｒ. ? ? ａｖｇX = (ｂndRect.x ＋ ｂndRｅct.x + bｎdRｅｃt.width） / 2; ??? aｖgＹ = (bndRect.y ＋ bｎdＲect.y + bnｄＲecｔ.heｉght) / 2; ? iｆ（aｖgX > (m_tangｌe１.x＞m_tanｇle2.ｘ？m_tangle２.ｘ:m＿tanglｅ1．x ) && avgX < （m＿tanglｅ1.x>m_tａnglｅ2．ｘ?m_tａngｌe１.x:m_tanglｅ2.x )
? ? && avｇY < (m_tanｇlｅ１.y>m_tａｎｇle2.y?m_tangｌe1.y：m_ｔangle２.ｙ) && avgY > (m_tａｎgle1.y>ｍ_tangle2.y?ｍ_ｔanｇｌｅ2.y:m＿tangｌe1．y )) { ?? ?? ? ? ｃvRｅcｔaｎｇｌｅ( iｍg, ｃvPoｉnt(r.x,r.y), ?? cvPｏint（ｒ.x ＋ r．wｉdth, r.ｙ ＋ r.ｈeighｔ),
ＣV_RGB(２5５,０,０)， １, CV＿ＡA,０); ?? pt３.ｘ = bｎdReｃt．x; ? ? pｔ３.ｙ = bｎdRect.y；
?? ? ｐt4．x = bndRect.x + bndRｅct.wiｄth; pｔ4.ｙ = ｂndRｅct.y + bndReｃt．heｉｇht; ???
? ??ｃvInｉtFont(&foｎt1， CV_FONT_HERSHEＹ_DUPＬEX, 0.５, 0.5, 0, 2， 8）;
?? for(iｎｔ ｉ=0;i＜３０；ｉ++) ?? ｛ ?? if(ＴｒａckBloｃｋ［i］－>ａｖgX !=0 ＆＆ fａbｓ((dｏuble)(avgX-ＴracｋBlock[i］－>avｇX))<２0 && fａbｓ（(dｏubｌe)（aｖgＹ－TrackBlocｋ[i]->aｖgＹ))<50） ? {
? ? ?? cｖPutＴext(ｉmg,ｍsg[i］, cｖPoint（ｐt３.x,pt４.y）， ＆ｆoｎｔ1, cｖSｃalａｒ(25５,2５５，25５))； ? ? ? ＴrａｃkBlock［i］－>FramesTrａｃkｅd=ｎＦrｍNuｍ; ?? ? TrａckＢｌock[i］－>aｖgX=avgX; ? ??? TrａckBlocｋ［ｉ]->ａｖgＹ=aｖgY;
? ? ? //记录运动轨迹 ? ??? TｒaｃkBlock［i]－>ｇuiji＿index=TrａckＢlock［ｉ]-＞guiji＿index＋１; ? ? int index_ｇ=ＴｒaｃｋBlｏck［i］－>guiji_iｎdex； ??? ＴｒａckBlock［i]->guｉｊi[index_g]．x＝avｇX; ? TrackBlｏcｋ［ｉ]－>ｇｕiji[inｄex_g].ｙ=avgY； ? ???? foｒ (iｎt k=1;ｋ< ｉｎdｅx_g;k++) ? ??? { ? ? ? ｃｖLine(img, cｖPｏint(ＴrackBｌock[ｉ]->gｕiji[k］.ｘ , ? ? ?? TrackBｌｏck［i]->guiji[ｋ].y), ?? ? cvPoｉnt(TrａｃkＢlock[i]-＞ｇuiji［k+1].x, ? ? TraｃｋBlock[i]-＞gｕｉji［k+1].y), CＶ_RGB（0,19１,２5５), 2， 8, 0 ）； ? ?? } ? /／取轨迹中三点,判断其在被监控车道的运动趋势来得到是否为逆行 ? ?? iｆ (indｅx_g >= 4） ???? { ?? ｉf (ＴrackBlock[i]->gｕｉｊi[１]．y
????? ? ? ???? Findcar=truｅ; ? ? bｒeak;/／使跳出ｆoｒ循环 ? ? } ? }
??? if(Fｉndｃar！=true&& avｇＹ＜160)//表示没有找到车辆 ? ? { ? TrackBｌock[Ｎo]->Diｒeｃtｉon＝１; ????? TracｋBｌock[Ｎo］->FrａｍesTracked=nFrｍNum; ? ? ? TracｋＢloｃk[Nｏ］->avgＸ＝avgX； ? ＴｒacｋBloｃｋ［No]-＞avｇY=ａvｇY； ? if(No==29){ ? ? No=０; ? ? } ? eｌse{ ? ?? ? Ｎｏ++; ? ? ? m_totalcar++; ????? CSｔriｎg sｔr； ??? str.Formaｔ(\＿ｔoｔalcａr); ???? GｅtDlgItem(IDＣ_NUM）->SetWindｏwText（str); ? } ? ?}? ? ??Fｉndcar=fａlse; ? ??? } ??? }
} //end ｏf ｆor
?//对于没有匹配的车辆，表示已经出了边界，清空数组 ?for(int j=0；ｊ<3０；j＋＋） { if(ＴraｃkBlock[ｊ]->ＦrａmesＴracked != nFrmNum) ? { ??//虽然置为零,但是可能零和当前中心的值在设定的范围内,所以不行。 ???/／TrackBlock[ｊ]=ＮＵLＬ;为何用NＵＬL不行。 ?ＴraｃｋＢlock[j］->Ｄirｅｃtioｎ＝0; ???TrａｃkBloｃk[j]-＞FraｍｅsＴrackeｄ=０； ? TrackBlock[ｊ]->aｖgＸ=0; ?? ＴｒaｃｋBlock［ｊ]->avgＹ=0； } ?}
// free ｍemory
cvReleaｓeMemSｔｏｒａgｅ(&stｏｒ）； cvReleaｓeＩmａge（ ＆pyr );
系统详细设计
