用matlab写一段光流法弱小目标跟踪算法

下面是一段使用光流法实现弱小目标跟踪的 MATLAB 代码：

% 读取视频文件
video = VideoReader('video.mp4');

% 初始化光流法参数
points = detectMinEigenFeatures(rgb2gray(read(video,1)), 'MinQuality', 0.001);
oldPoints = points.Location;
tracker = vision.PointTracker('MaxBidirectionalError',1);
initialize(tracker, oldPoints, rgb2gray(read(video,1)));

% 开始跟踪
while hasFrame(video)
    frame = readFrame(video);
    grayFrame = rgb2gray(frame);

    % 使用光流法计算点的移动
    [points,validity] = tracker(grayFrame);
    newPoints = points(validity,:);
    oldPoints = oldPoints(validity,:);

    % 计算点的平均移动向量
    if size(newPoints,1) >= 2 && size(oldPoints,1) >= 2
        [flow,~,~] = estimateFlow(opticalFlowFarneback(oldGray,newGray));
        meanFlow = mean(flow(validity,:),1);
    else
        meanFlow = [0,0];
    end

    % 更新跟踪点
    if size(newPoints,1) < 10 % 如果跟踪点数量太少，则重新检测特征点
        points = detectMinEigenFeatures(grayFrame, 'MinQuality', 0.001);
        oldPoints = points.Location;
        initialize(tracker, oldPoints, grayFrame);
    else % 否则更新跟踪点位置
        setPoints(tracker, newPoints);
        oldGray = grayFrame;
        oldPoints = newPoints;
    end

    % 根据平均移动向量更新目标位置
    targetPosition = targetPosition + meanFlow;
end

这段代码使用了 `detectMinEigenFeatures` 函数来检测视频帧中的特征点，并使用 `vision.PointTracker` 类来跟踪这些点的移动。然后，使用 `opticalFlowFarneback` 函数计算光流向量，并使用 `mean` 函数计算跟踪点的平均移动向量。最后，根据平均移动向量更新目标位置。如果跟踪点数量太少，则重新检测特征点。