MATLAB 视频测平面移动距离 图像二值化 背景差分法总体代码实现（包括处理过程）

这里提供一个基于 MATLAB 的视频测平面移动距离的背景差分法的代码实现，包括处理过程。

首先，需要准备一段视频作为输入。这里假设视频文件名为“input.avi”，放在当前 MATLAB 工作目录下。

接下来，我们可以按照以下步骤进行处理：

1. 读取视频并提取第一帧作为背景图像

v = VideoReader('input.avi');
background = readFrame(v);

2. 将背景图像转换为灰度图像

backgroundGray = rgb2gray(background);

3. 对每一帧图像进行处理

while hasFrame(v)
    frame = readFrame(v);

    % 将当前帧图像转换为灰度图像
    frameGray = rgb2gray(frame);

    % 计算当前帧图像与背景图像的差异
    diff = abs(frameGray - backgroundGray);

    % 对差异图像进行二值化处理
    threshold = 50;
    binaryImage = diff > threshold;

    % 对二值化图像进行形态学操作，去除噪声和填补空洞
    se = strel('disk', 3);
    binaryImage = imopen(binaryImage, se);
    binaryImage = imclose(binaryImage, se);
    
    % 显示处理后的图像
    imshow(binaryImage);
end

4. 计算平面移动距离

% 定义初始位置
x = 0;
y = 0;

while hasFrame(v)
    frame = readFrame(v);

    % 将当前帧图像转换为灰度图像
    frameGray = rgb2gray(frame);

    % 计算当前帧图像与背景图像的差异
    diff = abs(frameGray - backgroundGray);

    % 对差异图像进行二值化处理
    threshold = 50;
    binaryImage = diff > threshold;

    % 对二值化图像进行形态学操作，去除噪声和填补空洞
    se = strel('disk', 3);
    binaryImage = imopen(binaryImage, se);
    binaryImage = imclose(binaryImage, se);
    
    % 计算二值化图像中所有白色像素的重心坐标
    s = regionprops(binaryImage, 'centroid');
    centroids = cat(1, s.Centroid);
    
    % 如果存在白色像素，计算平面移动距离
    if ~isempty(centroids)
        % 计算当前帧中所有白色像素的平均重心坐标
        cx = mean(centroids(:, 1));
        cy = mean(centroids(:, 2));

        % 计算当前帧中所有白色像素与上一帧中所有白色像素的平均重心坐标的差值
        dx = cx - x;
        dy = cy - y;

        % 更新坐标
        x = cx;
        y = cy;

        % 显示平面移动距离
        distance = sqrt(dx^2 + dy^2);
        disp(['Distance: ' num2str(distance)]);
    end
end

这个代码实现中，我们使用了背景差分法来提取视频中的移动区域，并使用了形态学操作来去除噪声和填补空洞。然后，我们计算了所有白色像素的平均重心坐标，以及当前帧中所有白色像素与上一帧中所有白色像素的平均重心坐标的差值，从而计算出平面移动距离。