matlab粒子滤波实现视频目标跟踪的代码

以下是一个简单的 Matlab 粒子滤波实现视频目标跟踪的代码示例：

% 加载视频文件
video = VideoReader('example.avi');

% 读取第一帧并选择目标区域
frame = readFrame(video);
imshow(frame);
rect = getrect();
x = rect(1);
y = rect(2);
w = rect(3);
h = rect(4);

% 初始化粒子滤波器
num_particles = 100;
particles = repmat([x y w h], num_particles, 1);
weights = ones(num_particles, 1) / num_particles;

% 定义运动模型和观测模型
motion_model = @(particles) bsxfun(@plus, particles, 5 * randn(num_particles, 4));
observation_model = @(particles, frame) evaluate_particles(particles, frame);

% 循环处理每一帧
while hasFrame(video)
    % 读取当前帧
    frame = readFrame(video);

    % 预测每个粒子的位置
    particles = motion_model(particles);

    % 计算每个粒子的权重
    weights = weights .* observation_model(particles, frame);

    % 归一化权重并重采样
    weights = weights / sum(weights);
    [particles, weights] = resample_particles(particles, weights);

    % 计算目标区域的加权平均值
    x = sum(particles(:, 1) .* weights);
    y = sum(particles(:, 2) .* weights);
    w = sum(particles(:, 3) .* weights);
    h = sum(particles(:, 4) .* weights);

    % 在当前帧中绘制目标区域
    rectangle('Position', [x y w h], 'EdgeColor', 'r', 'LineWidth', 2);

    % 显示当前帧
    imshow(frame);
end

% 定义观测模型评估函数
function weights = evaluate_particles(particles, frame)
    % 将每个粒子转换为矩形框
    rects = [particles(:, 1:2) particles(:, 3:4) + particles(:, 1:2) - 1];

    % 计算每个矩形框的相似度
    template = imcrop(frame, rects(1, :));
    template = imresize(template, [size(template, 1) size(template, 2)]);
    weights = zeros(size(particles, 1), 1);
    for i = 1:size(particles, 1)
        patch = imcrop(frame, rects(i, :));
        patch = imresize(patch, [size(template, 1) size(template, 2)]);
        weights(i) = sum(sum(abs(template - patch))) / numel(template);
    end
end

% 定义重采样函数
function [particles, weights] = resample_particles(particles, weights)
    % 计算每个粒子的累积权重
    cum_weights = cumsum(weights);

    % 生成新的粒子
    new_particles = zeros(size(particles));
    for i = 1:size(particles, 1)
        index = find(cum_weights >= rand(), 1);
        new_particles(i, :) = particles(index, :);
    end

    % 重置权重
    weights = ones(size(particles, 1), 1) / size(particles, 1);

    % 返回新的粒子和权重
    particles = new_particles;
end

该代码实现了一个简单的粒子滤波器来跟踪视频中的目标。它首先让用户选择初始目标区域，然后初始化一组粒子来表示目标的可能位置。然后，它在每一帧中预测粒子的位置，并使用观测模型计算每个粒子的权重。接下来，它对粒子进行重采样，以便随机选择更有可能的粒子进行下一步预测。最后，它计算目标区域的加权平均值，并在当前帧中绘制目标区域。