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3 动目标检测与跟踪算法实现
目前实现运动目标检测的方法以及工具多种多样，但大多数采用的还是基于OpenCV这个开源计算机视觉库的算法。OpenCV以其强大的图片处理能力以及优秀的移植性受到了广泛的欢迎。
3.1 实现工具概述
3.1.1 OpenCV技术简介
OpenCV是open source computer vision library的缩写，是1999年由intel公司建立的一个开源计算机视觉库，该视觉库在开发之初就具有优秀的可移植性，能通过相应的交叉编译，流畅地运行在不同的操作系统上。它由少量C++类和一系列C函数构成，并且提供JAVA、Ruby等接口，实现了计算机视觉和图像处理领域的很多通用算法[14]。由于它轻量级而高效，并且通过优化的C代码的编写而对其执行速度带来了非常大的提升。另外通过购买Intel的IPP高性能多媒体函数库还可以得到更快的处理速度。因此，OpenCV在计算机视觉领域得到了大量的应用。
OpenCV主体可以分成五个模块
（1）CV-核心函数库：该函数库包含了很多基本图像处理所需要的函数以及更复杂的计算机视觉算法；
（2）Cvaux-辅助函数库；
（3）Cxcore-数据结构和线性代数库；
（4）HighGUI-GUI是Graphical User Interface的缩写，这个模块包含提供用户接口所需要的输入输出函数。
（5）ML-机器学习函数库Machine Learning的缩写：包含许多聚类、分类以及数据分析函数。如Bayes分类器，支持向量机，神经网络，决策树和K近邻算法等等 [3]
3.1.2 OpenCV的配置
由于OpenCV自带编译好了的库文件和动态链接库，因此我们不需要重新进行编译，但在调用这些库之前需要配置相应的环境变量和工程的OpenCV依赖。本次课题使用的编译环境是VS2010，采用的是OpenCV 2.4.10版本。