meanshift图像跟踪 matlab

时间: 2023-07-20 22:27:18 浏览: 48
以下是一个简单的meanshift图像跟踪的Matlab代码示例: ```matlab % 读取第一帧图像 img = imread('frame1.jpg'); % 选择ROI rect = round(getrect); x = rect(1); y = rect(2); w = rect(3); h = rect(4); % 提取ROI的颜色直方图 roi = img(y:y+h-1, x:x+w-1, :); roi_hsv = rgb2hsv(roi); roi_hist = hsv_histogram(roi_hsv, 8, 2); % 初始化跟踪器 prev_rect = rect; prev_frame = img; prev_roi_hist = roi_hist; % 读取后续帧图像并进行跟踪 for i = 2:10 % 读取当前帧图像 curr_frame = imread(sprintf('frame%d.jpg', i)); % 进行meanshift跟踪 curr_rect = meanshift_track(prev_frame, prev_rect, prev_roi_hist); % 在当前帧图像中绘制跟踪结果 curr_frame = insertShape(curr_frame, 'Rectangle', curr_rect, 'LineWidth', 2); imshow(curr_frame); % 更新跟踪器参数 prev_rect = curr_rect; prev_frame = curr_frame; end % hsv_histogram函数用于计算颜色直方图 function hist = hsv_histogram(img, bins, range) h = img(:, :, 1); s = img(:, :, 2); v = img(:, :, 3); h_edges = linspace(0, range, bins+1); s_edges = linspace(0, 1, bins+1); v_edges = linspace(0, 1, bins+1); h_idx = discretize(h, h_edges); s_idx = discretize(s, s_edges); v_idx = discretize(v, v_edges); hist = accumarray([h_idx(:), s_idx(:), v_idx(:)], 1, [bins, bins, bins]); hist = hist / sum(hist(:)); end % meanshift_track函数用于进行meanshift跟踪 function rect = meanshift_track(img, rect, roi_hist) % 转换为HSV颜色空间 hsv_image = rgb2hsv(img); % 提取H通道 h = hsv_image(:, :, 1); % 计算反向投影 back_proj = apply_back_projection(h, roi_hist); % 进行meanshift迭代 [x, y, w, h] = rect; roi = back_proj(y:y+h-1, x:x+w-1); [cx, cy] = meanshift_iter(roi); cx = cx + x - 1; cy = cy + y - 1; % 返回新的跟踪框 rect = [cx, cy, w, h]; end % apply_back_projection函数用于计算反向投影 function back_proj = apply_back_projection(img, roi_hist) % 计算颜色直方图 bins = size(roi_hist, 1); hist = hsv_histogram(img, bins, 1); % 计算反向投影 back_proj = apply_histogram_transform(hist, roi_hist); end % apply_histogram_transform函数用于应用直方图变换 function output = apply_histogram_transform(img_hist, ref_hist) % 计算直方图比例因子 img_hist_scale = img_hist / sum(img_hist(:)); ref_hist_scale = ref_hist / sum(ref_hist(:)); factor = ref_hist_scale ./ img_hist_scale; % 应用直方图变换 output = factor(img_hist); end % meanshift_iter函数用于进行meanshift迭代 function [cx, cy] = meanshift_iter(img) % 设定停止条件 tolerance = 0.1; max_iter = 100; % 初始化中心点 [h, w] = size(img); cx = floor(w / 2); cy = floor(h / 2); % 迭代直至收敛 for iter = 1:max_iter % 计算直方图 bins = 16; hist = hsv_histogram(img, bins, 1); % 计算中心点 [x, y] = meshgrid(1:w, 1:h); cx_new = sum(sum(x .* hist)) / sum(hist(:)); cy_new = sum(sum(y .* hist)) / sum(hist(:)); % 计算距离 dist = sqrt((cx_new - cx)^2 + (cy_new - cy)^2); % 更新中心点 cx = cx_new; cy = cy_new; % 检查是否收敛 if dist < tolerance break; end end end ``` 该代码首先读取第一帧图像并选择ROI,然后提取ROI的颜色直方图并初始化跟踪器。接着,它读取后续帧图像并调用meanshift_track函数进行meanshift跟踪。该函数计算反向投影并进行meanshift迭代以获取新的跟踪框。最后,它在当前帧图像中绘制跟踪结果,并更新跟踪器参数。

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