电动车未带安全帽检测MATLAB，写出代码

在MATLAB中编写一个简单的电动车安全帽检测程序通常涉及到图像处理和计算机视觉技术，特别是二值化、边缘检测和形状匹配等步骤。这里提供一个简化的示例，假设我们有一张电动车和安全帽的图片，目标是在电动车上寻找是否存在安全帽。这个例子并不包括完整的视频监控实时检测，而是演示基本思路。

% 加载图像
img = imread('electric_bike_with_helmet.jpg'); % 替换为实际图片路径

% 灰度化处理
gray_img = rgb2gray(img);

% 对图像进行二值化
level = graythresh(gray_img); % 计算阈值
bw_img = imbinarize(gray_img, level);

% 开运算去除噪声
se = strel('disk', 5); % 选择一个小的结构元素用于开运算
clean_img = imopen(bw_img, se);

% 找出连通组件
cc = bwconncomp(clean_img);
max_region = max(cc.NumObjects); % 获取最大区域代表车身

% 提取可能的安全帽区域
hat_regions = cc.PixelIdxList(max_region+1:end); % 假设头部区域在车身之后

% 遍历可能的头部区域
for i = 1:numel(hat_regions)
    % 裁剪每个候选区域
    hat_sub_img = img(hat_regions{i});
    
    % 使用形状分析，例如轮廓检测判断是否像头盔
    [contours, ~] = bwboundaries(hat_sub_img);
    if ~isempty(contours) && isEllipse(contours{1}) % 判断是否接近圆形
        disp('Detected a possible helmet on the electric bike.');
    else
        disp('No helmet detected or it does not match the expected shape.');
    end
end

% 函数isEllipse()用于检查轮廓是否近似椭圆，这里只是一个简化示例，实际可能需要更复杂的形状匹配或机器学习模型

请注意，这只是一个基础示例，并未涵盖所有情况。对于实际应用，可能需要更复杂的技术如深度学习或模板匹配来提高准确性和鲁棒性。此外，