Matlab写一段移动平均差分法代码

可以的，以下是一段 Matlab 移动平均差分法的代码：

function [y] = moving_average_diff(x, n)
% x: 输入信号
% n: 移动平均窗口大小
% y: 输出信号

% 计算移动平均
b = (1/n)*ones(1,n);
y = filter(b,1,x);

% 计算差分
y = diff(y);

end

以上代码实现了一个移动平均差分法，输入信号为 x，移动平均窗口大小为 n，输出信号为 y。

相关问题

MATLAB 视频测平面移动距离 图像二值化 背景差分法代码实现

以下是使用背景差分法实现视频中平面移动距离的 MATLAB 代码：

% 读入视频
v = VideoReader('test_video.mp4');

% 读入参考帧作为背景图像
ref_frame = read(v, 1);
ref_frame_gray = rgb2gray(ref_frame);

% 设置阈值和连通域面积阈值
thresh = 25;
min_area = 100;

% 初始化变量
prev_frame = ref_frame_gray;
dist = 0;

while hasFrame(v)
    % 读入当前帧并转换为灰度图像
    curr_frame = readFrame(v);
    curr_frame_gray = rgb2gray(curr_frame);
    
    % 计算当前帧与背景图像的差分
    diff = abs(curr_frame_gray - ref_frame_gray);
    
    % 二值化差分图像
    binary_diff = diff > thresh;
    
    % 对二值化图像进行膨胀操作，填补物体内部空洞
    se = strel('disk', 5);
    dilated_diff = imdilate(binary_diff, se);
    
    % 标记连通域并筛选出符合条件的物体
    [labels, num_labels] = bwlabel(dilated_diff);
    props = regionprops(labels, 'Area', 'Centroid');
    valid_props = props([props.Area] > min_area);
    
    % 绘制物体中心轨迹
    for i = 1:numel(valid_props)
        centroid = valid_props(i).Centroid;
        plot(centroid(1), centroid(2), 'r*');
    end
    
    % 计算相邻帧物体中心点之间的距离，并累加到总移动距离
    for i = 1:numel(valid_props)
        centroid = valid_props(i).Centroid;
        dist = dist + norm(centroid - prev_centroids(i,:));
    end
    
    % 更新上一帧物体中心点位置
    prev_centroids = [valid_props.Centroid];
    
    % 显示当前帧
    imshow(curr_frame);
    drawnow;
    
    % 更新上一帧
    prev_frame = curr_frame_gray;
end

% 输出总移动距离
disp(['Total distance moved: ' num2str(dist) ' pixels']);

这段代码首先读入视频并将第一帧作为参考帧作为背景图像。然后，它对每一帧图像进行背景差分，得到差分图像，再对差分图像进行二值化、膨胀和连通域分析，筛选出符合条件的物体，并计算相邻帧物体中心点之间的距离，最后累加到总移动距离上。

MATLAB 视频测平面移动距离 图像二值化 背景差分法总体代码实现（包括处理过程）

这里提供一个基于 MATLAB 的视频测平面移动距离的背景差分法的代码实现，包括处理过程。

首先，需要准备一段视频作为输入。这里假设视频文件名为“input.avi”，放在当前 MATLAB 工作目录下。

接下来，我们可以按照以下步骤进行处理：

1. 读取视频并提取第一帧作为背景图像

v = VideoReader('input.avi');
background = readFrame(v);

2. 将背景图像转换为灰度图像

backgroundGray = rgb2gray(background);

3. 对每一帧图像进行处理

while hasFrame(v)
    frame = readFrame(v);

    % 将当前帧图像转换为灰度图像
    frameGray = rgb2gray(frame);

    % 计算当前帧图像与背景图像的差异
    diff = abs(frameGray - backgroundGray);

    % 对差异图像进行二值化处理
    threshold = 50;
    binaryImage = diff > threshold;

    % 对二值化图像进行形态学操作，去除噪声和填补空洞
    se = strel('disk', 3);
    binaryImage = imopen(binaryImage, se);
    binaryImage = imclose(binaryImage, se);
    
    % 显示处理后的图像
    imshow(binaryImage);
end

4. 计算平面移动距离

% 定义初始位置
x = 0;
y = 0;

while hasFrame(v)
    frame = readFrame(v);

    % 将当前帧图像转换为灰度图像
    frameGray = rgb2gray(frame);

    % 计算当前帧图像与背景图像的差异
    diff = abs(frameGray - backgroundGray);

    % 对差异图像进行二值化处理
    threshold = 50;
    binaryImage = diff > threshold;

    % 对二值化图像进行形态学操作，去除噪声和填补空洞
    se = strel('disk', 3);
    binaryImage = imopen(binaryImage, se);
    binaryImage = imclose(binaryImage, se);
    
    % 计算二值化图像中所有白色像素的重心坐标
    s = regionprops(binaryImage, 'centroid');
    centroids = cat(1, s.Centroid);
    
    % 如果存在白色像素，计算平面移动距离
    if ~isempty(centroids)
        % 计算当前帧中所有白色像素的平均重心坐标
        cx = mean(centroids(:, 1));
        cy = mean(centroids(:, 2));

        % 计算当前帧中所有白色像素与上一帧中所有白色像素的平均重心坐标的差值
        dx = cx - x;
        dy = cy - y;

        % 更新坐标
        x = cx;
        y = cy;

        % 显示平面移动距离
        distance = sqrt(dx^2 + dy^2);
        disp(['Distance: ' num2str(distance)]);
    end
end

这个代码实现中，我们使用了背景差分法来提取视频中的移动区域，并使用了形态学操作来去除噪声和填补空洞。然后，我们计算了所有白色像素的平均重心坐标，以及当前帧中所有白色像素与上一帧中所有白色像素的平均重心坐标的差值，从而计算出平面移动距离。