(5) 检测结果的显示。检测的车流量统计结果可以通过VC++中的一个list控件呈现出来[7]。每隔所设定的计数周期时间，则将本时间段检测的结果条目加入list控件之中，以通过表格的方式将结果展现出来。
　　(6) 检测结果的导出。通过按键操作程序可以将车辆检测结果导出为txt格式的文本文件或者excel表格保存，以方便统计。
　　3 视频处理算法
　　在检测系统中必须要设计良好的识别算法来提取交通信息，以下将对本系统所使用的视频处理算法进行简要介绍。当提取出一帧原始图像之后，首先使用高斯背景建模，得到背景图像[8]，再用当前图像减去背景图像并进行如图3所示的变换，再提取出运动车辆的二值图像，只要识别出车辆的轮廓就可以实现对车辆的跟踪，最后将跟踪结果放入处理后的图像中[9]，这一系列的处理可放在定时器中断的图像处理函数中。在此处理过程中，每一步的处理方法和参数都必须经过反复的试验和测试，才能达到最好的效果。其算法流程如图3所示。
　　4 实验结果
　　此程序通过构建C++的视频类并定义视频对象，可完成交通视频的处理工作。同时，利用此框架，可以快速搭建交通视频处理的Win32应用程序。在此框架上进行合理的扩展，可以胜任当前大部分交通视频的参数提取工作。图4所示是基于MFC+OpenCV 框架的交通流量检测系统软件界面图。
　　图4中，左上角的播放控件播放原始视频，右上角用来播放处理后的视频，下方为输出结果的控件。原始视频和处理后的视频播放同步进行，当车辆接近所设定的计数线时，程序使用矩形框将其圈出；越过计数线后，计数器加1并将数字在旁边显示出来。
　　5 结 语
　　本文介绍了一种基于MFC和OpenCV的交通视频处理程序。实验结果表明，此设计方法具有较高的稳定性，可以达到预期的效果。但是，本系统在架构和算法方面，仍然具有需要更进一步完善的地方，具体如下：
　　(1) 当视频上有其他因素影响时(如车辆阴影、摄像机微小抖动等)，由于软件中并没有加入相关消除的算法，检测结果会受到影响，因此，在进一步处理中，应当加入去阴影、消抖等算法。
　　(2) 公路车辆拥堵时，不能很好识别出背景，干扰较大。
　　(3) 在夜晚时，由于光照、车灯等条件的影响，检测算法不能对车辆进行很好识别。在进一步改进中，应该加入相关的处理算法，也可以通过检测车灯来检测车辆数。
　　(4) 车辆重叠时，有可能将两辆车识别成为一辆。
　　(5) 识别准确率有待提高，计数方法也有待改进。
　　参 考 文 献
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