用matlab编程给定视频,切割为图像序列,进行前景目标检测,提取识别该前景目标,实现在变化背景下对固定运动前景目标的识别与跟踪,最后要求用bounding box矩形标识目标位置,将图像序列连接为视频,并导出视频,使用帧间差分法,给出具体可行代码,不指定 'rows'
时间: 2024-03-08 21:50:56 浏览: 86
用matlab读取视频文件中的图像_并对图像中的运动目标检测_matlab
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好的,以下是一份matlab代码示例,实现了前景目标检测和跟踪:
```
% 读入视频文件
video = VideoReader('your_video_file.mp4');
% 设置参数
threshold = 25; % 阈值
min_area = 1000; % 前景目标最小面积
frame_rate = video.FrameRate; % 帧率
num_frames = video.NumFrames; % 总帧数
% 初始化背景模型
background = read(video, 1);
background = rgb2gray(background);
% 遍历每一帧
for i = 2:num_frames
% 读入当前帧
current_frame = read(video, i);
current_frame_gray = rgb2gray(current_frame);
% 计算当前帧与背景模型的差异
diff = abs(double(current_frame_gray) - double(background));
% 二值化差异图像
diff_binary = diff > threshold;
% 进行形态学运算,去除噪声
se = strel('disk', 3);
diff_binary = imopen(diff_binary, se);
% 进行连通区域分析,获取前景目标
[label, num] = bwlabel(diff_binary);
for j = 1:num
mask = (label == j);
area = sum(mask(:));
if area < min_area
% 前景目标面积太小,忽略
continue;
end
% 获取前景目标的位置和大小
[y, x] = find(mask);
top = min(y);
bottom = max(y);
left = min(x);
right = max(x);
width = right - left + 1;
height = bottom - top + 1;
% 在当前帧上绘制bounding box
current_frame = insertShape(current_frame, 'Rectangle', [left top width height], 'LineWidth', 2);
end
% 更新背景模型
background = 0.8 * background + 0.2 * current_frame_gray;
% 显示当前帧
imshow(current_frame);
% 保存当前帧
filename = sprintf('frame%d.jpg', i);
imwrite(current_frame, filename);
% 暂停一段时间,模拟视频播放
pause(1 / frame_rate);
end
% 将图像序列连接为视频
output_video = VideoWriter('output_video.mp4');
output_video.FrameRate = frame_rate;
open(output_video);
for i = 2:num_frames
filename = sprintf('frame%d.jpg', i);
frame = imread(filename);
writeVideo(output_video, frame);
delete(filename);
end
close(output_video);
```
上述代码使用了帧间差分法进行前景目标检测,然后使用bounding box矩形标识目标位置,并将图像序列连接为视频输出。你可以根据你的具体需求进行修改。
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