计算机视觉的目的是赋予机器视觉系统人类的视觉感知功能,并根据感知到的图像对实际物体和场景做出有意义的判断。OpenCV作为一种开源、强大的图像处理和计算机视觉的函数库,可以保证代码的稳定性和实用性。运动目标检测和跟踪是计算机视觉、模式识别、视频编码、智能视频监控等研究领域的重点与难点,经过数十年的不断深入研究上述技术取得长足进步,但实践表明运动目标的检测、跟踪与识别技术远未成熟。本文利用OpenCV的运动目标检测和跟踪的数据结构、函数和基本框架,建立了一个运动目标检测与跟踪系统,主要包括：图像预处理、运动目标的检测模块、车辆跟踪模块。首先本文分析了图像噪声的原理和产生原因,在图像预处理模块中,结合均值滤波和中值滤波提出了中值平均滤波方法,并涉及到直方图均衡和形态学滤波预处理方法。其次本文对常见的图像分割算法进行了较为深入的介绍和探讨,在检测模块部分,将蚁群算法用于图像分割中,设计实现了一种基于蚁群模糊聚类的图像分割算法,对像素进行分类,减少搜索时间,可较为准确的检测出目标。最后在跟踪模块,本文提出了一种基于卡尔曼滤波的特征匹配跟踪算法,以目标质心和面积为特征,缩小搜索范围,实现了对目标的准确跟踪。实验结果表明本文基于OpenCV的运动目标检测与跟踪相关算法具有良好的鲁棒性,能够准确的对运动目标进行准确的检测和跟踪。