ISSN 1009-3044 第 6 卷第 16 期 (2010 年 6 月) Computer Knowledge and Technology Vol.6,No.16, June 2010, pp.4485-4486,4489 电脑知识与技术 Computer Knowledge and Technology E-mail: eduf@cccc.net.cn 电脑知识与技术 http://www.dnzs.net.cn Tel:+86-551-5690963 5690964 基于 朱军军，程涛，杜明明 OpenCV 的视频人流计数系统的设计与开发 四川师范大学 计算机科学学院 四川 成都 ， 610101） （ 摘要：通过实践的调查发现，基于视频的人流计数系统的应用需求非常迫切 ，比如在大型的超市通过统计人流可以初步地判定出超 市货物的销量程度，以便做出有效的决策。 该文就是根据需求，结合所学的图形图像以及数学相关专业知识，采用 作为主要 开发工具而设计出一个基于视频的人流计数系统。 关键词：OpenCV；视频处理；人流统计 中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2010)16-4485-02 opencv The Design of Video Human Counting System Based on OpenCV ZHU Jun-jun, CHENG Tao, DU Ming-ming (College of Computer Science, Sichuan normal University, Chengdu 610101, China) Abstract: As is researched that, based on the video of human counting, the application is used widely in all areas. For example, in the giant supermarket if they use this software, it can help them to make good choices of sales and other decisions. For this kind of usage, this paper which is based on Graphics and Images and Mathematics and other relative subjects, using the tool of OpenCV，is designing a system of basing the video of human counting. Key words: OpenCV; video processing; human counting 1 视频的人流计数系统概述 1.1 应用背景 ， 如今体育场 剧院等大型的室内建筑都有统计室内人数的需求 为了解决以上需求而做的一个探索性的人流计数程序的设计开发 1.2 解决方案 。 各大超市也有记录日人流量用以市场分析的需求 本项目正是 。 ， 本项目采集通道处人流视频 开发出一套 觉库 OpenCV， 1.3 开发环境 windows ， 通过对人流视频进行智能分析得出一段时间内该通道口的人流量 平台上的人流计数软件 本项目将利用开源计算机视 。 。 操作系统 开发工具 其他工具 1) 2) 3) ：Windows XP; ：Visual Studio 2005，OpenCV; ：SVN。 1.4 开发目标 开发目标是 ： 开发出一套稳定 高效 ， ， 使用方便 ， 准确率达到 90% 以上的人流计数软件 。 2 算法设计 算法的功能目标是计算感兴趣区域二值图像上的人数 本文档设计了 个算法 ， 2 。 程序编码使用算法一 。 2.1 不变步长检查 算法的已知量 cm）， 单位 （ 2.2 检测原理说明 二值化图像数据 ： 包括数据 高度 有效人宽度阈值范围 （ , 有效覆盖率阈值 P， 宽度 单位 h, （a,b， w, 单位 picel）， 如图 1 cm）， 图像实际宽度 所示 。 单位 （ cm）。 可变输入参数 检测实际步长 ： L 由二值化图像的宽度除以图像实际宽度 由检测步长 由 有 效 人 宽 度 阈 值 范 围 可得检测象素步长 和 乘以 可得 L ， picel/cm， (a,b) picel/cm picel/cm。 K。 有 效 人 宽 度 阈 值 1) 2) 3) (A,B) 4) 范围 单位 picel。 将二值图像划分成若干个 h * K 的矩阵 ， 计算矩阵元素和 图 1 不变步长检查示意图 收稿日期：2010-02-15 作者简介：朱军军（1984-），男，湖南衡阳人，硕士，研究方向为软件与理论，数字图像处理；程涛（1985-），男，四川大竹人，硕士，研究 方向为软件与理论，数字图像处理；杜明明（1982-），男，陕西西安人，硕士，研究方向为教育技术，数字媒体技术与艺术。 本栏目责任编辑 唐一东 ： 人工智能及识别技术 4485 

Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术 第 6 卷第 16 期 (2010 年 6 月) sum。 5) 6) 由矩阵和 计算矩阵覆盖率 sum 如果覆盖率大于有效覆盖率阈值 ， 记 P， 二值图像宽 象素处被覆盖 x 。 记录连续覆盖宽度 (w1,w2)， 再由 (A,B)， 计算出人数 。 3 界面设计 3.1 界面设计 参数设置 ： (W,L)。 视频的长度和宽度 采样矩阵相对于视频左上角的偏移 采样区域的物理宽度 检测频率 检测步长 。 有效覆盖率 有效人宽度阈值范围 。 。 。 (a,b)。 1） 2） 3） 4） 5） 6） 7） (x,y)， 采样区域的长度和宽度 。 4 程序流程图 程序流程图如图 所示 。 2 5 软件模块 软件模块如图 所示 。 3 6 功能实现 6.1 确定检查区域 通过鼠标画一条直线作为检测区域矩形的对角线 图 2 人流检测系统流程图 直线的起 ， 点和终点分别是 的差为 与 P1 P2 ：P1，P2。 Δx，Δy。 设检测区域矩形的左上角的坐标为 结果如图 所示 M， 4 ： M.x = P1.x（Δx>0） M.x = P1.x + Δx （Δx<0） 检 测 区 域 矩 形 可 以 由 四 元 组 是 相 对 于 原 始 视 频 M.y = P1.y M.y = P1.y + Δy （Δy>0） (Offset_x,Offset_y,w,h) 方 向 上 的 偏 移 x 是检测区域矩形的宽度 ，Offset_y ，h ，w 方向上的偏移 （Δy<0） 表 示 ，Off- 是 相 对 于 原 始 是检测区域矩 set_x 视频 形的高度 y 。 则 设视频左上角的坐标为 V。 ：Offset = M-V 对角线 对角线 w = h = 本步骤得到的最终结果是四元组 (P1,P2) (P1,P2) x y 方向上的投影 方向上的投影 在 在 。 。 帧数据可以以 6.2 分离检测区域图像数据 6.2 所示分离出检测区域图像数据 。 在这个步骤中要把检测区域的图像数据分离出来 (Offset_x,Offset_y,w,h)， 存中 。 执行本步的条件 ： 视频当前帧数据 当前帧宽度 深度 检测区域矩形可以由四元组 1) 2) 3) 4) 检测区域的图像数据为 ：Depth=24，32； ：W； ：H； ：BYTE* pFrame； 高度 ： (Offset_x, Offset_y, w, h)。 图 3 人流检测系统软件模块图 有四元组和 原 始 视 频 存放在一片独立连续的内 ， 图 4 人流检测系统检查区域结果图 pFrame [W * Depth * Offset_y * i + Offset_y * Depth ]，0 <= i <= w 在程序设计时使用 来提取图像数据 的感兴趣区域 OpenCV ROI 。 6.3 检测区域图像数据预处理 将得到的差值图二值化 验证本步骤的正确性 6.4 检测变化区域 。 绝对值大于常数 C 二值图反应图像的变化 ， 。 的置为 1， 其它置为 0， 图像保存在一块连续的内存中 通过显示二值化后的图像来 。 本步骤的目标是记录覆盖区域 x struct{int x, int length} COVEREDAREA。 以 ， 表示覆盖区域距离采样矩阵左端的距离 将 记录到一个 ，L 表示覆盖区域的长度 链表中 CList m_CoveredAreaList COVEREDAREA 。 ， 一个覆盖表示为 结果如图 所示 （下转第 5 。 typedef 4489 页） 4486 人工智能及识别技术 本栏目责任编辑 唐一东 ： 

第 6 卷第 16 期 (2010 年 6 月) Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术 。 本实验所有障碍都设置为圆形 始化操作 化的地形 再进行初 二元信息数组存储栅格 采用 0、1 ）， ， ， ， 3 A* 而且显然只用 显 示 两 个 智 能 体 的 运 动 过 程 智 能 体 运 用 图 算 法 进 行 全 局 路 径 规 划 显 然 ， 两个智能体的路径相交可能会发生碰撞 智 能 体 为 了 避 免 碰 撞 应 重 新 规 划算 法 依 旧 是 从当前位置到目标点的全局搜索的过程 运 算法规划出二 算量较大 维路径点序列 相邻两点之间的夹角一定是 机器人很难按照所生成的序 的整倍数 智能体采用改进后的人工势场进 显 π/4 列点运动 行目标序列点之间的局部路径规划 示智能体的运动过程 6 总结 A* 图 4 ， 。 ， 。 ， 。 ， 显然智能体的整条运动轨迹显得比较平滑同时又实现实时避障的目的 。 图 3 图 4 提出了一种能够将全局路径规划方法和局部路径规划方法相结 本文对多智能体在动态环境下路径规划技术进行了研究探索 通过仿真取得了很好的结果 证明 ， ， ， A* 刘华军 和人工势场算法的结合可行 合 参考文献： [1] , [2] Nilsson N J. Princip les of Artificial Intelligence[M].Berlin, Ger2 many: Sp ringer,1980. [3]Zelinsky A. A mobile robot exploration algorithm [J].IEEE Trans2 actions on Robotics and Automation,1992,8(6):707-717. [4]Khatib O.Real2tim e obstacle avoidance for manipulators and mobile robot[J].The International Journal of Robotics Research,1986,5. 移动机器人运动规划研究综述 ,2006,8(1):85-94. 中国工程科学 杨静宇 陆建峰 [J]. 等 。 , , . （上接第 4486 页） 在 每 一 个 检 查 周 期 中 判 断 变为非覆盖区域 并从 7 结束语 m_CoveredAreaList m_CoveredAreaList 的 覆 盖 区 域 是 否 如果是 ， 则将人数计数值 ， 中移除该覆盖区域记录 int m_TotalPeople 增加 1， 。 经过实践证明 本程序能够按照相关的要求检测出人数的统计 ， ， 在稳定的情况下能够达到 参考文献： [1] Zhang Z Y. A flexible new technique for camera calibration. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2000,22 的准确程度 90% 5 。 图 检测变化区域图 . 陈潇君 (11):1330-1334. 陈磊 陈祖爵 文濒 邵文坤 陈胜勇 黄爱民 刘盛 陈红涛 , , , . , , , [2] [3] [4] [5] [6] 计算机视觉类库 OpenCV 微计算机信息 基于改进的混合高斯模型的运动日标检测 中的应用 VC [J]. 在 何鸿 . 基于减背景与对称差分的运动日标检测 数采与监测 ,2007,4-3:209-210. 中国图像图形学报 [J] [J]. ,2007(23):99-101. 韦庆日标 跟踪方法综述 影像技术 的计算机视觉技术实现 [J]. 基于 . . OpenCV ,2006(1):17-20. 北京 科学出版社 [M]. ： ,2008. ,2007(12):1585-1589. 本栏目责任编辑 唐一东 ： 人工智能及识别技术 4489