📷 OpenCV 运动检测·行为分析 30章 实战目录

01 课程导学与环境配置

OpenCV简介 应用领域 环境搭建

02 图像基础操作

读取/显示/保存 颜色空间转换 BGR↔灰度

03 图像预处理技术

高斯滤波 中值滤波 腐蚀与膨胀

04 帧差法运动检测

两帧差分 三帧差分 阈值处理

05 背景减除法 (MOG2)

MOG2原理 createBackgroundSubtractorMOG2 阴影检测

06 背景减除法 (KNN)

KNN原理 与MOG2对比 createBackgroundSubtractorKNN

07 光流法（稀疏光流）

Lucas-Kanade calcOpticalFlowPyrLK 特征点跟踪

08 光流法（密集光流）

Farneback算法 calcOpticalFlowFarneback 运动场可视化

09 轮廓检测与绘制

findContours drawContours 最小外接矩形

10 运动目标框选

轮廓定位 边界框绘制 中心点计算

11 运动轨迹绘制

deque轨迹 轨迹可视化 轨迹清除

12 运动方向判断

质心位移 8方向分类 方向标签

13 运动速度估计

帧间位移 像素/秒 速度等级

14 运动区域统计

ROI区域 运动量统计 热力图映射

15 运动历史图像 (MHI)

MHI原理 updateMotionHistory 运动趋势

16 运动能量图 (MEI)

MEI vs MHI 能量累积 动作起始/结束

17 行为分类基础

挥手 行走 跳跃

18 特征提取 (HOG)

HOG原理 HOGDescriptor 行人检测

19 特征提取 (LBP)

LBP纹理特征 局部二值模式 纹理分析

20 机器学习分类器 (SVM)

SVM原理 特征向量 训练分类模型

21 随机森林

随机森林原理 与SVM对比 集成学习

22 深度学习入门 (CNN)

卷积神经网络 预训练模型 运动特征提取

23 行为识别 (LSTM)

RNN与LSTM 时序行为建模 序列分类

24 异常行为检测

速度/加速度异常 密度估计 异常检测

25 人群密度估计

像素分析 特征回归 人群计数

26 跨线检测 (虚拟围栏)

虚拟线绘制 跨线逻辑 双向计数

27 区域入侵检测

多边形ROI 点与多边形 入侵报警

28 滞留物检测

静态前景 滞留计时 标记报警

29 徘徊检测

轨迹徘徊模式 停留时间 徘徊报警

30 综合项目实战

智能安防系统 多模块协同 性能优化