【编者按】网学网VC与C++类别频道为大家收集整理了“VC基于视频的道路交通拥堵监控系统“提供大家参考，希望对大家有所帮助!
第1.1节 设置车道 随着城市建设的发展，马路的扩建，车道数也逐步增加，由从前单一的二车道，现在出现了四车道，六车道，八车道以及更多。为了可以对不同车道数的马路进行交通拥堵监控，从而进行了车道数的设定。 在大多数道路交通拥堵的现象中，并不是所有的车道都会被堵，有时只是一个或几个车道会被堵。为了可以清楚的识别哪个车道被堵，需要进行车道设置，也可以称为车道初始化。 在设置车道时，首先获取车道背景，根据获取的车道背景图像，确定一矩形区域即确定矩形区域的四个点的坐标，然后初始化BMP图片的相关数组以及背景像素数据区，再根据所设定的车道数对矩形区域进行等量划分，这样就可以将不同的车道进行区别，可以实时的监控每一个车道的拥堵情况。 第1.2节 图像灰度化 1.2.1. 图像灰度化的原因 经过分析发现，目前监控系统中的视频所截取返回的图像主要是 24 位RGB 格式的，也就是真彩色的。而在系统对车道进行监控分析拥堵情况时，色彩信息是毫无用处的。另外对于色彩图像而言，每个像素需要用3个字节数据来表示，这样加大了系统对图像处理的数据量。图像的灰度化处理就可以解决这一系列问题。 灰度化处理在系统图像处理中是很重要的一步，它的结果是后续处理的基础。彩色图像灰度化后丢失的只是色彩信息，而这些信息在系统中是无用的，因此灰度化处理不会影响到后续的处理及结果。由于灰度图像每一像素的R、G、B值相等，我们存储每一像素时就只需要8位，因此存储灰度图像会节省大量的空间，也提高了处理的速度。对彩色图像进行灰度化处理，能够降低后续处理的数据量。 1.2.2. 图像灰度化的方法 本系统是在基于24 位RGB 格式的视频图像上进行研究的。这样图像像素值的RGB各占用一字节，可以运用下面公式进行灰度转换。通过公式(3.1)求出其灰度值，由公式(3.2)使各分量等于其灰度值。 Gray ( x,y)=R( x,y)*0.30+G( x,y)*0.59+B( x,y)*0.11 公式 (3.1) R( x,y)= G( x,y)= B( x,y)= Gray ( x,y) 公式 (3.2) 在公式 1 中，(x,y)是像素在图像中的位置，Gray(x,y)表示图像中像素的灰度值，R(x,y) 表示像素的红色分量，G(x,y)表示像素的蓝色分量，B(x,y)表示像素的蓝色分量。0.30，0.59，0.11分别为实验和理论推导证明得出的最合理灰度图像权值。 第1.3节 二值化处理 1.3.1. 二值化处理的原因 灰度化处理后的图像去除了色彩信息，这就极有可能使某些区域产生噪音，影响最终的结果。因此通常需要对已经灰度化处理的图像像素数据进行二值化处理，以消除这些影响，并能将感兴趣的目标突显出其轮廓，再次除去灰度图像的多余信息，这样可以使图像变得更简单，而且还可以进一步地减少数据量。 
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