光流法目标追踪的matlab代码

以下是一个简单的光流法目标追踪的 MATLAB 代码示例：

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

% 获取第一帧图像
frame1 = readFrame(video);
frame1_gray = rgb2gray(frame1);

% 初始化追踪位置
bbox = [260, 180, 80, 80];

% 创建视窗并显示第一帧图像
figure;
imshow(frame1_gray);
rectangle('Position', bbox, 'EdgeColor', 'g', 'LineWidth', 2);

% 获取初始特征点位置
points1 = detectFASTFeatures(frame1_gray, 'MinContrast', 0.1, 'MinQuality', 0.1);
points1 = selectUniform(points1, 10, size(frame1_gray));

% 计算第一帧特征点的光流
[features, points1] = extractFeatures(frame1_gray, points1);
vectors = zeros(size(points1, 1), 2);
for i = 1:size(points1, 1)
    vectors(i,:) = [points1(i).Location(1) - bbox(1), points1(i).Location(2) - bbox(2)];
end
vectors = mean(vectors, 1);

% 开始追踪
while hasFrame(video)
    % 获取下一帧图像
    frame2 = readFrame(video);
    frame2_gray = rgb2gray(frame2);

    % 计算下一帧特征点的光流
    points2 = detectFASTFeatures(frame2_gray, 'MinContrast', 0.1, 'MinQuality', 0.1);
    points2 = selectUniform(points2, 10, size(frame2_gray));
    [features, points2] = extractFeatures(frame2_gray, points2);
    indexPairs = matchFeatures(features, features1);
    points1 = points1(indexPairs(:, 1));
    points2 = points2(indexPairs(:, 2));
    vectors = zeros(size(points2, 1), 2);
    for i = 1:size(points2, 1)
        vectors(i,:) = [points2(i).Location(1) - bbox(1), points2(i).Location(2) - bbox(2)];
    end
    vectors = mean(vectors, 1);

    % 更新追踪位置
    bbox(1:2) = bbox(1:2) + vectors;

    % 更新特征点和图像
    features1 = features;
    points1 = points2;
    frame1_gray = frame2_gray;

    % 显示追踪结果
    imshow(frame2_gray);
    rectangle('Position', bbox, 'EdgeColor', 'g', 'LineWidth', 2);
    drawnow;
end

该代码使用了 MATLAB 自带的光流法函数，通过提取两帧图像中的特征点，计算它们之间的光流向量，再取平均值作为目标运动方向。然后根据目标运动方向来更新目标位置，继续追踪下一帧图像。在追踪过程中，还使用了 FAST 特征点检测和特征匹配等函数来提高追踪的准确性。