基于帧差法+vibe算法实现车辆行人检测matlab源码

基于帧差法和Vibe算法实现车辆和行人检测是一种常见的计算机视觉应用。Matlab是一个强大的编程语言和工具包，提供各种算法实现，因此可以方便地实现车辆和行人检测。

使用Matlab实现帧差法车辆检测的流程大致如下：

1. 读取视频文件

使用Matlab提供的VideoReader函数可以读取视频文件，并获取每一帧像素信息。

2. 转换为灰度图像

将每一帧的像素信息转换为灰度图像，可以减少噪声的影响，并提高检测性能。可以使用Matlab中的rgb2gray函数实现。

3. 进行帧差运算

将当前帧与前一帧进行帧差运算，得到前后两帧之间的像素差值，也就是帧差图像。可以使用Matlab中的imabsdiff函数实现。

4. 二值化图像

将帧差图像进行二值化处理，可以得到前后两帧之间差异处的像素点。根据车辆的颜色和形状等特征，可以排除大部分不是车辆的像素点。常用的二值化方法包括Sobel算子、Robert算子等。可以使用Matlab中的im2bw函数实现。

5. 车辆检测

对二值化图像进行一系列形态学操作，如腐蚀、膨胀、开、闭操作等，可以得到车辆区域。可以使用Matlab中的strel函数实现。对车辆区域进行分析，可以得到车辆的轮廓和中心点等信息。

基于Vibe算法实现行人检测的流程类似于帧差法，但是不同之处在于Vibe算法主要使用局部样本更新和背景模型更新来实现目标检测。具体实现细节可以参考相关文献和Matlab示例代码。