不要涉及深度学习的运动目标检测matlab代码
时间: 2023-07-04 13:17:00 浏览: 52
以下是一个基于背景差分的简单运动目标检测的 Matlab 代码示例:
```matlab
% 读取视频文件
vid = VideoReader('test_video.mp4');
% 创建视频播放窗口
hFigure = figure;
hFigure.Position(3:4) = [vid.Width vid.Height];
% 设置背景模型
bg = rgb2gray(readFrame(vid));
% 分别读取每一帧并进行目标检测
while hasFrame(vid)
% 读取当前帧
img = readFrame(vid);
% 将当前帧与背景模型进行差分
diff = imabsdiff(rgb2gray(img), bg);
% 二值化差分图像
binDiff = imbinarize(diff);
% 进行形态学处理以去除噪声并填补空洞
se = strel('disk', 5);
binDiff = imopen(binDiff, se);
binDiff = imfill(binDiff, 'holes');
% 寻找并绘制连通区域
cc = bwconncomp(binDiff);
if cc.NumObjects > 0
stats = regionprops(cc, 'BoundingBox', 'Area');
[~, ind] = max([stats.Area]);
bbox = stats(ind).BoundingBox;
img = insertShape(img, 'Rectangle', bbox, 'LineWidth', 3, 'Color', 'red');
end
% 显示当前帧
imshow(img);
% 暂停一段时间以便观察输出结果
pause(1/vid.FrameRate);
end
```
这个代码示例使用了背景差分的方法进行目标检测,它首先读取视频文件中的第一帧作为背景模型,然后对于每一帧,它将其与背景模型进行差分,得到差分图像并进行二值化、形态学处理以及连通区域分析,最终找到最大的连通区域并绘制边框。这个方法虽然简单,但是在一些简单的场景下可以取得不错的效果。