基於OpenCV 、VS2008 MFC對話框的USB攝像頭的控制和視頻播放、跟蹤（logitech sphere AF網絡攝像頭）
1.opencv
2.vs2008 mfc
3.logitech sphere AF網絡攝像頭的pan tilt zoom控制
4.SIR粒子濾波
我已經做完了，總結完後上傳。
草稿
PTZ （Pan, Tilt, Zoom ）攝像機跟蹤指圖像工作站通過對攝像頭所獲取的視頻圖像序列處理，對運動目標進行檢測、分割和跟蹤，將得到的目標偏離視場中心的偏差值反饋給雲臺，控制其全方位轉動，實現攝像機對目標的同步跟蹤。
1. 界面設計
基於 Visual Studio 2008 的 MFC 技術， 在對話框GUI 界面，往裏面添加若干Button 和一個Picture 控件，如圖
圖2.1 GUI 界面
各個控件的ID 號由Visual C++ 自動產生並存放於Resource.h 文件中，比如其中一句定義：
#define IDC_ShowImg 1002
定義了圖片控件的ID 號，由圖片控件顯示圖片時只需要使用如下命令：
CDC* pDC = GetDlgItem( IDC_ShowImg)->GetDC();// 獲得顯示控件的DC
HDC hDC = pDC->GetSafeHdc(); // 獲取HDC( 設備句柄) 來進行繪圖操作
img.DrawToHDC( hDC, &rect ); // 將圖片繪製到顯示控件的指定區域內
同時，爲了實時顯示各種參數，創建了狀態欄。
HWND hStatusWindow;
HWND hDlg=GetSafeHwnd();
int IDS_STATUS =1;
hStatusWindow=CreateStatusWindow(WS_CHILD|WS_VISIBLE|WS_BORDER,TEXT(" 狀態欄"),hDlg, IDS_STATUS);
int pint[4]={110,250,300,-1};//110,250,300 設定間隔
::SendMessage(hStatusWindow,SB_SETPARTS,4,(LPARAM)pint);
在狀態欄中，將不斷顯示水平、垂直轉動的角度和焦距變化值，這樣可以使用戶在使用系統的過程中得到一些關心的準確數據。
2. 人臉檢測
人臉檢測方法是一種基於積分圖、級聯檢測器和AdaBoost 算法的方法，方法框架可以分爲以下三大部分 ：
第一部分，使用Harr-llke 特徵表示人臉，使用“積分圖’’實現特徵數值的快速計算；
第二部分，使用Adaboost 算法挑選出一些最能代表人臉的矩形特徵( 弱分類器) ，按照加權投票的方式將弱分類器構造爲一個強分類器：
第三部分，將訓練得到的若干強分類器串聯組成一個級聯結構的層疊分類器，級聯結構能有效地提高分類器的檢測速度。
基於AdaBoost 的人臉檢測在OpenCV 中的具體實現步驟如圖2.2 。
圖 2.2 OpenCV2.0 實現人臉檢測的基本步驟
1) 加載分類器。利用以下語句實現分類器的加載。
static CvHaarClassifierCascade* cascade = 0;
const char* cascade_name ="haarcascade_frontalface_alt.xml";
cascade = (CvHaarClassifierCascade*)cvLoad( cascade_name, 0, 0, 0 );
2) 同時，0penCV 在加載的時候將分類器轉化成了內部格式。加載檢測圖像。在本檢測中，首先將3 通道8 位的彩色圖轉爲灰度圖，然後將灰度圖按縮小1.3 倍。
cvCvtColor( img, gray, CV_BGR2GRAY );// 將彩色圖轉化爲灰度圖
cvResize( gray, small_img, CV_INTER_LINEAR );// 將灰度圖縮小
3) 檢測人臉。通過以下函數實現人臉檢測
vSeq* faces = cvHaarDetectObjects( small_img, cascade, storage,
1.1, 2, 0/*CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING*/,cvSize(30, 30) );
通過以下函數得到臉部座標：
CvRect r = (CvRect*)cvGetSeqElem( faces,0);
圖 2.3 人臉檢測效果圖
3. 基於多線程的視頻文件播放
在多線程方法中，同一進程內所有線程共享惟一的進程地址空間資源，線程間共用內存空間、寄存器、進程表項等，不存在通過第三方進行信息交換的問題；而線程內部也能通過線程數據槽等方法實現各自的變量存儲，所以多線程技術是併發程序設計方式中最爲簡單的一種，是首選工具。
在未採用多線程前，單擊Capture 按鈕，視頻播放的過程中整個GUI 界面將失去消息響應，因爲視頻播放是一個死循環的過程。爲了解決這個問題，本系統採用多線程技術，實現了視頻播放與主程序的獨立。
在Button 控件Capture 下添加了void CmymfcDlg::OnBnClickedReadimg() 按鈕點擊的消息響應程序，在程序中添加如下代碼：
CreateThread(NULL,0,CaptureThread,Capture_param,0,NULL);
創建了一個線程，線程函數爲C aptureThread ，傳入參數爲Capture_param 。在 DWORD WINAPI CaptureThread(LPVOID pParam) 函數中，實現了每幀視頻的讀取和粒子濾波的循環。
4. 基於OpenCV 2.0 的視頻文件讀取
OpenCV 是一種用於數字圖像處理和計算機視覺的函數庫。它由英特爾公司開發，是一套可免費獲得的由一些C 函數和C++ 類所組成的庫。OpenCV 在Windows 系統及Linux 系統下都可以使用，它提供了很多標準的圖像處理算法，主要用於對圖像進行一些高級處理。這些函數可以直接在具體的視頻開發項目中調用，通過簡單編程即可完成十分複雜龐大的開發任務，具有很好的效率。
CvCapture* pCapture;
pCapture = cvCaptureFromCAM(0) ;
IplImage* ipl=NULL;
ipl = cvQueryFrame( Capture_param->plistener->pCapture );
通過以上代碼實現了從攝像頭讀取每幀圖片。由於圖片控件的大小是276 ×276 ，需要對攝像頭採集的圖像進行縮放。攝像頭採集的圖像大小是320 ×240 ，上下添加黑邊至320 ×320, 然後進行256/320 的縮放。
cvSetImageROI( TheImage, cvRect( tlx, tly, nw, nh) );
cvResize( img, TheImage );
cvResetImageROI( TheImage );
通過OpenCV 設置感興趣區域ROI 進行縮放, 可以很方便地實現圖片以合適尺寸顯示。
5. PTZ 攝像頭的控制
在PTZ.CPP 文件中，主要通過如下函數實現攝像頭的控制。
HRESULT set_mechanical_pan_relative(IAMCameraControl *pCameraControl, long value);
HRESULT set_mechanical_tilt_relative(IAMCameraControl *pCameraControl, long value);
以上兩個函數，實現了攝像頭的水平和垂直轉動，輸入參數分別爲攝像頭的ID 號和轉動角度。
HRESULT set_digital_zoom_absolute(IAMCameraControl *pCameraControl, long value);
這個函數實現了攝像頭的放大縮小倍數。
在Logitech 此款攝像頭中，焦距的變化範圍從50mm 到200mm 。函數傳入的value 即設置的焦距值 。這樣可以看到，此攝像頭最大的放大倍數是4 倍。
6. 粒子濾波程序的實現
在Button 控件track 下添加了void CmymfcDlg:: OnBnClickedTrace () 按鈕點擊的消息響應程序，在程序中添加如下代碼：
if(initPFTracking((PixelsInfor *)ImageSource->imageData,
&TrackLocation,
&goalFeatuerStuctAdr,
&G_MAIN_ParticlesAdr,
G_MAIN_PARNUMBER)!=0)
{
AfxMessageBox("SIR initialization error!");
}
啓動粒子濾波程序。
其中TrackLocation 爲目標位置，本系統由兩種方式輸入。
a) 由鼠標響應事件產生
在GUI 界面中，添加如下消息響應事件
void CmymfcDlg::OnLButtonDown(UINT nFlags, CPoint point)
void CmymfcDlg::OnLButtonUp(UINT nFlags, CPoint point)
由鼠標畫框事件，記錄下目標的座標，再傳給粒子濾波初始化程序。
b) 由AdaBoost 人臉檢測程序的返回值確定。
人臉檢測程序可以返回檢測結果，通過一定的換算後可以得到目標位置，然後傳遞給粒子濾波程序，實現了人臉的自動檢測和跟蹤。
當初始化完成後，將粒子濾波的初始化完成標誌位注爲真，然後每幀圖像顯示前調用如下函數進行持續跟蹤並返回位置座標，畫框程序根據位置座標不斷進行標註。
if(oncePFTracking((PixelsInfor *)(ImageSource->imageData),
Capture_param->plistener->G_MAIN_ParticlesAdr, G_MAIN_PARNUMBER,
Capture_param->plistener->goalFeatuerStuctAdr,
&Capture_param->plistener->TrackLocation)!=0)
{
AfxMessageBox("tracking code error!");}
四 總結
本系統在VS2008 下開發環境下，開發出了基於MFC 對話框的人機交互界面，使用OpenCV 2.0 函數庫和多線程技術，在流暢播放視頻的同時，能進行基於用戶操作的Logitech USB 攝像頭的PTZ 控制，能自動運行基於Adaboost 的人臉檢測並具有非常高的準確性，能提供兩種目標輸入模式的粒子濾波程序的人臉跟蹤，並能根據跟蹤結果對攝像頭進行水平、垂直控制，使跟蹤實現了水平360 , 垂直90 的跟蹤效果。
本系統只是完成了水平和垂直的轉動跟蹤，沒有使雲臺根據轉動參數實現目標跟蹤過程中的自動鏡頭縮放，這個是下一步需要繼續深入下去的工作。
五 部分代碼
回答一個朋友的問題
1.怎麼交換數據?
在窗體初始化的時候，創建守護線程，在守護線程中不斷獲取圖像，並通過MFC顯示。通過函數調用傳遞參數，不會產生延時。
以下代碼是Capture_param的定義
以下是顯示代碼