写出代码用matlab提取出视频前景目标,实现对运动物体的目标识别与跟踪,并用bounding box标识目标位置,然后导出视频,不使用背景建模和连通组

时间: 2024-03-05 14:51:43 浏览: 21
好的,以下是一个简单的基于帧差法的前景目标提取、目标跟踪和标识算法的Matlab代码: ```matlab % 读取视频 v = VideoReader('input_video.mp4'); % 初始化 frame = readFrame(v); prev_frame = rgb2gray(frame); prev_prev_frame = prev_frame; h = size(frame, 1); w = size(frame, 2); foreground = zeros(h, w); bounding_boxes = []; % 逐帧处理 while hasFrame(v) % 读取当前帧 frame = readFrame(v); curr_frame = rgb2gray(frame); % 计算当前帧和前一帧的差分图像 diff = abs(double(curr_frame) - double(prev_frame)) > 20; diff_prev = abs(double(prev_frame) - double(prev_prev_frame)) > 20; diff = diff & diff_prev; % 消除噪声 se = strel('disk', 2); diff = imopen(diff, se); diff = imclose(diff, se); % 寻找连通区域 [L, num] = bwlabel(diff); stats = regionprops(L, 'Area', 'BoundingBox'); % 筛选目标 for i = 1:num if stats(i).Area > 100 && stats(i).Area < 5000 bounding_boxes(end+1, :) = stats(i).BoundingBox; foreground(stats(i).BoundingBox(2):stats(i).BoundingBox(2)+stats(i).BoundingBox(4)-1, ... stats(i).BoundingBox(1):stats(i).BoundingBox(1)+stats(i).BoundingBox(3)-1) = ... foreground(stats(i).BoundingBox(2):stats(i).BoundingBox(2)+stats(i).BoundingBox(4)-1, ... stats(i).BoundingBox(1):stats(i).BoundingBox(1)+stats(i).BoundingBox(3)-1) | L(stats(i).BoundingBox(2):stats(i).BoundingBox(2)+stats(i).BoundingBox(4)-1, ... stats(i).BoundingBox(1):stats(i).BoundingBox(1)+stats(i).BoundingBox(3)-1) == i; end end % 显示结果 frame(foreground > 0) = 255; for i = 1:size(bounding_boxes, 1) frame = insertShape(frame, 'Rectangle', bounding_boxes(i, :), 'LineWidth', 2); end imshow(frame); % 更新状态 prev_prev_frame = prev_frame; prev_frame = curr_frame; bounding_boxes = []; foreground = zeros(h, w); end ``` 这个算法基于帧差法,首先计算当前帧和前一帧的差分图像,然后消除噪声,寻找连通区域,筛选出符合条件的目标(根据面积大小筛选),最后在原始图像上用bounding box标识目标位置。这个算法比较简单,可能对于复杂场景效果不佳,但对于简单场景还是比较有效的。

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