视频追踪之目标选择（一）------边缘检测值函数准备
视频追踪之目标选择（一）------边缘检测值函数准备
视频跟踪（video tracking）第一步往往是人工的目标选取，当然在特定场合，也可以用动态检测来实现目标的自动选择。人工选择的情况下，往往是从某一frame开始用鼠标神马的选一下目标。更多的是需要用户绘制出跟踪目标的外接矩形或者外接圆，显然，这样显然会消耗比较长的时间，通常情况下是不可容忍的。所以利用边缘检测可以将矩形绘制简化为鼠标单击。
一．关键函数
1.1 cvFindContours
函数功能：对图像进行轮廓检测，这个函数将生成一条链表以保存检测出的各个轮廓信息，并传出指向这条链表表头的指针。
函数原型：
int cvFindContours(
CvArr* image,
CvMemStorage* storage,
CvSeq** first_contour,
int header_size=sizeof(CvContour),
int mode=CV_RETR_LIST,
int method=CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE,
CvPoint offset=cvPoint(0,0)
);
函数说明：
第一个参数表示输入图像，必须为一个8位的二值图像。所以，在做图像的边缘检测之前，首先要进行图图像的灰度和二值化。
第二参数表示存储轮廓的容器。相当于一个中间的过渡池，无需过度纠结。
第三个参数为输出参数，这个参数将指向用来存储轮廓信息的链表表头，这是很重要的东西，后期就用这个来分析边缘，从而实现矩形的自动绘制。
第四个参数表示存储轮廓链表的表头大小，当第六个参数传入CV_CHAIN_CODE时，要设置成sizeof(CvChain)，其它情况统一设置成sizeof(CvContour)。
第五个参数为轮廓检测的模式
第七个参数表示偏移量，比如你要从图像的（100, 0）开始进行轮廓检测，那么就传入（100, 0）。
也就是说，cvFindContours这货，作用就是给你返回一个列表，列表是边缘像素的信息。
1.2 cvDrawContours
函数功能：利用之前产生的像素信息，绘制出轮廓（其实最总不需要这个函数）
函数原型：
void cvDrawContours(
CvArr *img,
CvSeq* contour,
CvScalar external_color,
CvScalar hole_color,
int max_level,
int thickness=1,
int line_type=8,
CvPoint offset=cvPoint(0,0)
);
第一个参数表示输入图像，函数将在这张图像上绘制轮廓。
第二个参数表示指向轮廓链表的指针。
第三个参数和第四个参数表示颜色，绘制时会根据轮廓的层次来交替使用这二种颜色。
第五个参数表示绘制轮廓的最大层数，如果是0，只绘制contour；如果是1，追加绘制和contour同层的所有轮廓；如果是2，追加绘制比contour低一层的轮廓，以此类推；如果值是负值，则函数并不绘制contour后的轮廓，但是将画出其子轮廓，一直到abs(max_level) - 1层。
第六个参数表示轮廓线的宽度，如果为CV_FILLED则会填充轮廓内部。
第七个参数表示轮廓线的类型。
第八个参数表示偏移量，如果传入（10，20），那绘制将从图像的（10，20）处开始。
1.3下面就介绍OpenCV中对图像进行二值化的关键函数——cvThreshold()。
函数原型：
void cvThreshold(
const CvArr* src,
CvArr* dst,
double threshold,
double max_value,
int threshold_type
);
函数说明：
第一个参数表示输入图像，必须为单通道灰度图。
第二个参数表示输出的边缘图像，为单通道黑白图。
第三个参数表示阈值，阈值的确定也有很多算法，但是方便起见，我们在程序中固定为100，以后有时间可专门写一篇讨论。
第四个参数表示最大值。
第五个参数表示运算方法。
在OpenCV的imgproc\types_c.h中可以找到运算方法的定义。
enum
{
CV_THRESH_BINARY =0,
CV_THRESH_BINARY_INV =1,
CV_THRESH_TRUNC =2,
CV_THRESH_TOZERO =3,
CV_THRESH_TOZERO_INV =4,
CV_THRESH_MASK =7,
CV_THRESH_OTSU =8
};
此外还有一个函数、
cvCvtColor(...),是Opencv里的颜色空间转换函数，可以实现RGB颜色向HSV,HSI等颜色空间的转换，也可以转换为灰度图像。
也就是，过程是这样的：