请写一份可以统计一个视频里面的车辆数量和车速的matlab代码

在MATLAB中，编写一个完整的视频车辆计数和速度检测程序需要结合计算机视觉（Computer Vision）和机器学习技术。这里提供一个基本的示例，展示如何使用MATLAB内置的VideoReader和vision.CascadeObjectDetector工具来识别车辆并估算速度。请注意，这只是一个简化版的示例，实际应用中可能需要更复杂的算法如深度学习来提高精度。

% 加载所需库
addpath('toolbox/vision'); % 假设Vision Toolbox已经安装

% 初始化视频读取器和车辆检测器
video = VideoReader('your_video.mp4'); % 替换为你要处理的视频路径
car_cascade = vision.CascadeObjectClassifier('cars.xml'); % 使用预训练的车辆分类器

% 初始化帧计数和速度变量
frame_count = 0;
total_vehicles = 0;
average_speeds = [];

while hasFrame(video)
    frame = readFrame(video);
    
    % 转灰度图并缩放
    gray_frame = rgb2gray(frame);
    resized_frame = imresize(gray_frame, [600 400]); % 可能需要调整尺寸

    % 检测车辆
    bbox = step(car_cascade, resized_frame);
    if ~isempty(bbox)
        total_vehicles = total_vehicles + size(bbox, 1);
        % 对每个框计算速度，这里仅做简单示例，真实情况需跟踪连续帧
        % 假设帧率已知（例如30fps）
        frame_rate = video.FrameRate;
        speed_estimates = bbox(:, 4) - bbox(:, 2); % 差值表示像素位移
        speed_estimates = speed_estimates * frame_rate / (video.CurrentTime - video.TimeInfo(1)); % 粗略估计速度
        
        % 记录平均速度
        average_speeds = [average_speeds; mean(speed_estimates)];
        
        % 显示结果
        figure;
        imshow(resized_frame);
        rectangle('Position', bbox, 'EdgeColor', 'r');
    end
    
    frame_count = frame_count + 1;
    
    % 打印进度
    fprintf('Frame %d: Vehicle count = %d, Average speeds = %f\n', frame_count, total_vehicles, mean(average_speeds));
end

% 输出最终结果
fprintf('\nTotal vehicles: %d\n', total_vehicles);
fprintf('Average speeds: %f\n', mean(average_speeds));

% 关闭资源
release(video);

注意：
1. 这段代码假设你已经有了车辆检测的Haar级联分类器（如`cars.xml`），如果没有，你需要下载并将其放置在适当的位置。
2. 对于车辆速度的准确测量，通常需要对视频进行稳定追踪和更复杂的运动分析。
3. 该代码仅适用于视频，对于实时摄像头流，你可以替换`VideoReader`为`VideoInputDevice`。