基于背景差分法的物体识别(6)

if( captureOn == CAPTURE_ON ){ printf( \图像保存：ON\\n\ }

else if( captureOn == CAPTURE_OFF ){ printf( \图像保存: OFF\\n\ } }

else if( key == 'm' ){

//变更差分的评价方法（按下'm'键） differenceMode = differenceMode + 1; if( differenceMode > GRAY_DIFFERENCE ) {

differenceMode = COLOR_DIFFERENCE; }

printf( \差分的评价方法: %s\\n\ }

else if( key == 'n' ) {

// 按下'n'键¨噪声消除方法变更 noiseMode = noiseMode + 1; if( noiseMode > NOISE_MEDIAN ) {

noiseMode = NOISE_KEEP; }

printf( \噪声消除方法: %s\\n\ } }

// 释放capture

cvReleaseCapture ( &capture ); // 释放存储器

cvReleaseImage ( &backgroundImage ); cvReleaseImage( ¤tImage ); cvReleaseImage ( &resultImage ); // 销毁窗口

cvDestroyWindow( windowNameCurrent );

21

cvDestroyWindow( windowNameResult ); cvDestroyWindow( windowNameBackground ); return 0; }

第四节 程序运行结果

经过多次实际测试，得到如下一组图像：

图6.1 背景图像

图6.2 当前图像

多次按“m”键以选择不同的差分的评价方法，获得如下评价结果图像：

22

图6.3 根据灰度评价方法进行评价

图6.4 根据RGB成分评价法的成分评价

图6.5 根据CIE L*a*b*评价法的成分评价

23

切换降噪方法，得出如下结果图像：

图6.6 open法降噪

图6.7 median法降噪

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图6.8 不使用降噪

图6.9 操作面板

运行程序时，选择是否保存图像，试验结束后退出程序。 快捷键一览： M：差分的评价法切换 N：降噪方法切换 Space：是否取得图像 Q：退出

由以上实验获得以下两条结论：

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