使用opencv提供的背景去除算法（KNN或高斯混合模型GMM）去除背景，然后將獲取的目標二值化后通過篩選目標輪廓獲得目標位置。

站在用戶的角度思考問題，與客戶深入溝通，找到岑鞏網(wǎng)站設計與岑鞏網(wǎng)站推廣的解決方案，憑借多年的經(jīng)驗，讓設計與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)合，創(chuàng)造個性化、用戶體驗好的作品，建站類型包括：成都網(wǎng)站建設、網(wǎng)站制作、企業(yè)官網(wǎng)、英文網(wǎng)站、手機端網(wǎng)站、網(wǎng)站推廣、域名注冊、網(wǎng)頁空間、企業(yè)郵箱。業(yè)務覆蓋岑鞏地區(qū)。

#include
using namespace cv;
//基于移動對象的輪廓的跟蹤
int main()
{
  Mat frame;
  bool flag = true;
  VideoCapture capture;
  capture.open(0);
  if (!capture.isOpened())
  {
    printf("can not open ......\n");
    return -1;
  }
  namedWindow("mask", WINDOW_AUTOSIZE);
  namedWindow("output", WINDOW_AUTOSIZE); 
  Ptr pKNN = createBackgroundSubtractorKNN();
  //Ptr pMOG2 = createBackgroundSubtractorMOG2();
  while (capture.read(frame))
  {
    Mat KNNMask;
    std::vector>contours;
    pKNN->apply(frame, KNNMask);
    //(*pMOG2).apply(frame, mogMask);
    threshold(KNNMask, KNNMask, 100, 255, THRESH_BINARY);
    Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));
    morphologyEx(KNNMask, KNNMask, MORPH_OPEN, kernel, Point(-1,-1));
    findContours(KNNMask, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0,0));
    for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
    {
      //輪廓面積
      double area = contourArea(contours[i]);
      //輪廓外接矩陣
      Rect rect = boundingRect(contours[i]);
      if (area < 500 || rect.width < 50 || rect.height < 50) continue;
      rectangle(frame, rect, Scalar(0,255,255),2);
      putText(frame, "Target", Point(rect.x, rect.y), CV_FONT_NORMAL, FONT_HERSHEY_PLAIN, Scalar(0,255,0),2,8);
    }
    imshow("mask",KNNMask);
    imshow("output",frame);
    waitKey(1);
  }
  return 0;
}

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名稱欄目：opencv3/C++關(guān)于移動對象的輪廓的跟蹤詳解-創(chuàng)新互聯(lián)
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