% 读取视频帧序列 v = VideoReader('shoujilux7.mp4'); % 遍历视频帧序列 while hasFrame(v) % 读取当前帧并将其转换为灰度图像 frame = readFrame(v); gray_frame = rgb2gray(frame); % 进行gamma校正 gamma = 1.5; gamma_corrected = imadjust(gray_frame,[],[],gamma); % 进行高斯滤波 %filtered_frame = imgaussfilt(gamma_corrected, 2); sigma = 1; hsize = ceil(6*sigma); h = fspecial('gaussian', hsize, sigma); frame = imfilter(gamma_corrected, h); % 显示处理后的帧 imshow(frame); end对滤波后图像进行边缘检测的阈值分割

可以使用Matlab中的Canny边缘检测函数和阈值分割函数来实现。具体代码如下：

v = VideoReader('shoujilux7.mp4');
while hasFrame(v)
    % 读取当前帧并将其转换为灰度图像
    frame = readFrame(v);
    gray_frame = rgb2gray(frame); 
    
    % 进行gamma校正
    gamma = 1.5;
    gamma_corrected  = imadjust(gray_frame,[],[],gamma);
    
    % 进行高斯滤波
    sigma = 1;
    hsize = ceil(6*sigma);
    h = fspecial('gaussian', hsize, sigma);
    frame = imfilter(gamma_corrected, h);
    
    % 进行Canny边缘检测
    edges = edge(frame, 'canny');
    
    % 进行阈值分割
    threshold = 0.5; % 设置阈值
    segmented_img = imbinarize(frame, threshold);
    
    % 显示处理后的帧
    imshow(segmented_img);
end

其中，阈值 `threshold` 的设定需要根据具体情况进行调整，使得效果最佳。

相关问题

% 读取视频帧序列 v = VideoReader('shoujilux7.mp4'); % 遍历视频帧序列 while hasFrame(v) % 读取当前帧并将其转换为灰度图像 frame = readFrame(v); gray_frame = rgb2gray(frame); % 进行gamma校正 gamma = 1.5; gamma_corrected = imadjust(gray_frame,[],[],gamma); % 进行高斯滤波 %filtered_frame = imgaussfilt(gamma_corrected, 2); sigma = 1; hsize = ceil(6*sigma); h = fspecial('gaussian', hsize, sigma); frame = imfilter(gamma_corrected, h); % 显示处理后的帧 imshow(frame); end对滤波后图像进行基于oust阈值分割

可以使用matlab自带的函数`im2bw`进行基于Otsu阈值分割，代码如下：

% 读取视频帧序列
v = VideoReader('shoujilux7.mp4');

% 遍历视频帧序列
while hasFrame(v)
    % 读取当前帧并将其转换为灰度图像
    frame = readFrame(v);
    gray_frame = rgb2gray(frame);

    % 进行gamma校正
    gamma = 1.5;
    gamma_corrected = imadjust(gray_frame,[],[],gamma);

    % 进行高斯滤波
    sigma = 1;
    hsize = ceil(6*sigma);
    h = fspecial('gaussian', hsize, sigma);
    filtered_frame = imfilter(gamma_corrected, h);

    % 进行基于Otsu阈值分割
    threshold = graythresh(filtered_frame);
    binary_frame = im2bw(filtered_frame, threshold);

    % 显示处理后的帧
    imshow(binary_frame);
end

其中`graythresh`函数用于计算Otsu阈值，`im2bw`函数将图像二值化，得到二值化后的图像`binary_frame`。

# ！/usr/bin/env python # -*- coding：utf-8 -*- # author: haotian time:2019/9/14 import numpy as np f = open("./data/CD_Flight190914A.csv", "rb") excel = open("./data/time_flight.csv", "w+") # position_exl = open("./data/position_exl.csv", "w+") schedule = np.loadtxt(f, dtype=str, delimiter=",", skiprows=1, usecols=(4,)) # 分隔符 空格 Array = np.zeros(209) count = 1 i = 0 n = 0 while i < (len(schedule)-1): if schedule[i] == schedule[i + 1] : # 如果航班时间重复 创建一个不重复的时间表记录重复次数 count = count + 1 else: Array[n] = count #Array存的重复次数 count = 0 n = n + 1 i = i + 1 new_schedule,a = np.unique(schedule,return_index=True) #去掉相同时间的数据 # for i in range(len(position)): # position_exl.write(str(position[i])+',\n') # position_exl.close() # position_exl = open(("./data/position_exl.csv", "w+")) # position = np.loadtxt(position_exl, dtype=float, delimiter=",", skiprows=0, usecols=(0,)) # new_schedule = [len(position)*''] # n = 0 # numbers = [ int(x) for x in position ] # for i in range(numbers): # new_schedule[n] = schedule[i] # n = n + 1 excel.write("Schedule,PlaneNum"+'\n') for i in range(len(new_schedule)-1): excel.write(str(new_schedule[i])+","+str(Array[i])+",\n") excel.close() ''' 此时的数据time_flight.csv由于排序的原因导致时间的序列不一致， 最终数据用excel降序排列并保存到schedule_PlaneNum.csv中 '''帮我完善下

这段代码主要是读取一个csv数据文件，统计相同时间出现的次数，并将结果保存到一个新的csv文件中。但是代码中还有一些问题需要完善。我看到你有一些注释，我将根据你的注释进行修改。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# author: haotian 
# time: 2019/9/14
import numpy as np

# 打开数据文件
f = open("./data/CD_Flight190914A.csv", "rb")

# 创建新的csv文件来保存时间和航班次数
excel = open("./data/time_flight.csv", "w+")

# 读取航班时间数据
schedule = np.loadtxt(f, dtype=str, delimiter=",", skiprows=1, usecols=(4,))

# 创建一个数组来存储每个时间重复出现的次数
Array = np.zeros(209)

# 初始化计数器和数组下标
count = 1
n = 0

# 遍历航班时间数据，统计每个时间出现的次数
for i in range(len(schedule)-1):
    if schedule[i] == schedule[i + 1]:
        count = count + 1
    else:
        Array[n] = count
        count = 1
        n = n + 1

# 去除相同时间的数据，只保留第一次出现的时间
new_schedule,a = np.unique(schedule,return_index=True)

# 将时间和对应的航班次数保存到新的csv文件中
excel.write("Schedule,PlaneNum\n")
for i in range(len(new_schedule)):
    excel.write(str(new_schedule[i])+","+str(Array[i])+"\n")

# 关闭文件
excel.close()

这样就完成了统计时间重复出现次数的代码部分。接下来是对时间进行排序，并保存到新的csv文件中的代码部分。在完成排序前，我们需要先读取之前生成的csv文件中的数据，并将其存储到数组中。修改后的代码如下：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# author: haotian 
# time: 2019/9/14
import numpy as np
import csv

# 打开数据文件
f = open("./data/time_flight.csv", "r")

# 创建新的csv文件来保存排序后的数据
excel = open("./data/schedule_PlaneNum.csv", "w+")

# 读取航班时间和对应的航班次数数据
reader = csv.reader(f)
data = list(reader)

# 将数据保存到数组中
new_schedule = []
Array = []
for i in range(1, len(data)):
    new_schedule.append(data[i][0])
    Array.append(int(data[i][1]))

# 对时间进行排序
sorted_idx = np.argsort(new_schedule)
new_schedule = np.array(new_schedule)[sorted_idx]
Array = np.array(Array)[sorted_idx]

# 将排序后的时间和对应的航班次数保存到新的csv文件中
excel.write("Schedule,PlaneNum\n")
for i in range(len(new_schedule)):
    excel.write(str(new_schedule[i])+","+str(Array[i])+"\n")

# 关闭文件
f.close()
excel.close()

这样就完成了对时间进行排序的代码部分。需要注意的是，排序前需要先将读取的时间和航班次数数据保存到数组中，排序后再将数据写入到csv文件中。

希望这些修改能够帮助你完成你的代码。