本论文主要包含四章内容。

第1章 绪论。介绍智能交通的发展，车辆检测算法的概况以及论文的组织结构。

第2章 实验平台介绍和图像基础知识。介绍了系统设计所选用的软件Visual C++和OpenCV以及图像处理的相关理论知识。

第3章 视频车辆检测算法设计。介绍了MFC界面的设计过程以及车辆检测算法实现的具体思路。

第4章 系统运行结果分析。对软件的操作步骤作简单介绍，并对系统的调试过程和结果进行分析。

2  实验平台介绍和图像基础知识

2.1  Visual C++ 6.0简介

要支持可视化编程，就需要有相应的可视化编程环境。而VC++ 6.0是Microsoft公司于1998年推出的基于Windows 9x和Windows NT的优秀集成开发环境。

Visual C++的高性能及高度集成的开发环境，可使用户比以前更方便更快捷的创建、修改和调试Windows应用程序。Visual C++具有两个重要特征：首先，它是在Windows环境下运行的，用户可以使用所有基于Windows的工具；其次，它使用了目前流行的可视化界面，将人们的编辑模式从手工生产方式变为流水线自动化生产方式，大大减少了应用开发过程中的繁杂编程，使得软件开发与创作更加简单、快捷。Visual C++的出现开创了以面向对象技术为主导的软件设计的新时代，具有里程碑的意义。

2.2  OpenCV简介

OpenCV是由Intel公司资助的开源计算机视觉库。它由一系列C函数和少量C++类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用方法。OpenCV的发展对软件的开发具有非常重要的意义。

2.2.1  OpenCV的基本概念

OpenCV的这一名称包含了两层意思：Open和Computer Vision。从字面上看，Open指代Open Source（开源，即开放源代码），Computer Vision则是指计算机视觉。

从20世纪80年代开始，信息技术界开始兴起一个新名词：开放源代码。源代码是由软件命令电脑执行指定动作的程序语句，是一个软件的核心所在。最著名的开放源代码软件，是由芬兰人林努斯托尔瓦兹提出的Linux。开放源代码之所以能够风靡全球，首先是因为其开源的免费特性，因此，有世界众多编程者的参与，开源软件一般具有简约精炼、资源占用少、功能集中和安全性好的特点。源:自/优尔~·论,文'网·www.youerw.com/

计算机视觉是在数字图像处理的基础上发簪起来的新兴学科。它从信息处理的层次研究视觉信息的认知过程，研究视觉信息处理的计算机理论和表达与计算方法，包括图像特征提取，摄像机定标，立体视觉，运动视觉（或称序列图像分析），由图像灰度恢复三维物体形状的方法，物体建模与识别方法以及距离图像分析方法等方面。作为一门综合性的交叉学科，计算机视觉处理的领域涉及到计算机科学与工程、信号处理、物理学、应用数学与统计学以及神经生理学与认知科学等方面，并在制造业、检验、文档分析、医疗诊断和军事等领域的各种智能/自主系统中有着广泛的应用[3]。

OpenCV作为开放的数字图像处理和计算机视觉软件平台，具有以下特点：

① 开放C源码。

② 基于Intel处理器指令集开发的优化代码。

③ 统一的结构和功能定义。

④ 强大的图像和矩阵运算能力

⑤ 方便灵活的用户接口

⑥ 同时支持MS—Windows和Linux平台。

OpenCV作为一个基本的计算机视觉、图像处理和模式识别的开源项目，可以直接应用于很多领域，作为二次开发的理想工具。

2.2.2  OpenCV的配置步骤

OpenCV的配置非常重要，这关系到VC6.0在编译程序是否能够知道从何处找到头文件和库文件。