% 读取视频帧序列 v = VideoReader('shoujilux7.mp4'); % 遍历视频帧序列 while hasFrame(v) % 读取当前帧并将其转换为灰度图像 frame = readFrame(v); gray_frame = rgb2gray(frame); % 进行gamma校正 gamma = 1.5; gamma_corrected = imadjust(gray_frame,[],[],gamma); % 进行高斯滤波 sigma = 1; hsize = ceil(6*sigma); h = fspecial('gaussian', hsize, sigma); filtered_frame = imfilter(gamma_corrected, h); % 对滤波后的图像进行模拟退火算法改进下的Otsu阈值分割 T = graythresh(filtered_frame); [m, n] = size(filtered_frame); E = bwareaopen(im2bw(filtered_frame, T), round(m*n/1000), 8); % 进行Canny边缘检测 canny_edge = edge(E, 'canny'); % 显示处理后的帧 imshow(canny_edge); end形态学处理，求质心坐标

可以在读取视频帧序列之后，添加形态学处理的步骤来求解质心坐标。具体步骤如下：

1. 对Canny边缘检测得到的二值图像进行形态学膨胀操作，以弥补边缘断裂的情况。

se = strel('disk', 2);
dilated_edge = imdilate(canny_edge, se);

2. 对形态学膨胀后的二值图像进行连通域分析，得到所有连通区域的面积和重心信息。

stats = regionprops('table', dilated_edge, 'Area', 'Centroid');

3. 根据连通区域的面积大小，筛选出面积最大的连通区域，并计算其重心坐标。

[~, idx] = max(stats.Area);
centroid = stats.Centroid(idx, :);

完整代码如下：

v = VideoReader('shoujilux7.mp4');
while hasFrame(v)
    frame = readFrame(v);
    gray_frame = rgb2gray(frame);
    
    % gamma校正
    gamma = 1.5;
    gamma_corrected = imadjust(gray_frame,[],[],gamma);
    
    % 高斯滤波
    sigma = 1;
    hsize = ceil(6*sigma);
    h = fspecial('gaussian', hsize, sigma);
    filtered_frame = imfilter(gamma_corrected, h);
    
    % Otsu阈值分割
    T = graythresh(filtered_frame);
    [m, n] = size(filtered_frame);
    E = bwareaopen(im2bw(filtered_frame, T), round(m*n/1000), 8);
    
    % Canny边缘检测
    canny_edge = edge(E, 'canny');
    
    % 形态学膨胀
    se = strel('disk', 2);
    dilated_edge = imdilate(canny_edge, se);
    
    % 连通域分析
    stats = regionprops('table', dilated_edge, 'Area', 'Centroid');
    
    % 筛选面积最大的连通区域
    [~, idx] = max(stats.Area);
    centroid = stats.Centroid(idx, :);
    
    % 显示帧和质心
    imshow(dilated_edge);
    hold on;
    plot(centroid(1), centroid(2), 'r+', 'MarkerSize', 10);
    hold off;
end