说明.txt

基于背景差分算法和C均值聚类算法的车辆检测与跟踪

程序的基本功能都有了，也只有基本的功能，剩下来的事就看你自己的。

建议有三：
第一：优化界面。以你自己的喜好来修改界面的样式。例如：可以把菜单变为按钮、将图像的显示区域放在别的地方、改变菜单是样式、对界面做写美化等等你觉得好的都加上去。

第二：增加功能。按要求还要做预处理功能，也就是膨胀腐蚀之类的东西，以前的代码往上以贴就可以了，你自己完成吧。当然你还可以增加别的功能，越多越好。

第三：算法验证。这个设计要求是用C均值算法看来做目标统计的，因为C均值算法本身存在的局限性，统计结果会有误差。至于C均值算法怎么用在这个设计中，我也只是凭自己的想法来做的，没有权威的认证，我不确定应用的正确性。大概想法是这样的：差分后的图像为二值图像，理想状况下（以下讨论均为理想状况）背景被完全滤掉（都为黑色）只有目标是白色的，因此只需对白色的像素点的位置做聚类操作，统计出白色连续区域的像素点数目。因为初始聚类数为3（这就是C均值算法的局限所在，当然你可以设为其他值），因此会将白色区域分为3类，记录下来的是每类的像素点数目。接下来就是对这三类的像素点数目做处理，如果只有一个目标那么三类的像素点数目非常接近而且其聚类中心也非常接近（这是与存在三个目标的情况的区别）；如果有两个目标，那么必然有一类的像素点数目极少；如果多与三类，那么前两个数目就接近，看看最多的那类的像素点数目为第二多的像素点的数目几倍，做四舍五入进行处理。当然这样设计只能处理目标数目较少的情况，如果很多的话误差将很大很大。

PS：算法的应用和最后对像素点数目的讨论，如有别的看法，请与我交流。[e-mail]