写出代码用matlab提取出图片前景目标，实现目标跟踪，用bounding box标识目标位置，不使用背景建模和连通组件

以下是一个基于帧差法和形态学处理的Matlab代码，可以实现目标跟踪和bounding box标识目标位置：

% 读取图像序列
image_files = dir('*.jpg'); % 图像序列的文件名格式
num_images = length(image_files);

% 初始化前一帧
prev_frame = rgb2gray(imread(image_files(1).name));

% 循环读取图像序列
for i = 2:num_images
    % 读取当前图像
    curr_frame = rgb2gray(imread(image_files(i).name));
    
    % 利用帧差法提取前景目标
    diff_frame = abs(double(curr_frame) - double(prev_frame));
    threshold = graythresh(diff_frame);
    foreground_mask = imbinarize(diff_frame, threshold);
    
    % 对前景目标进行形态学处理
    se = strel('disk', 3);
    foreground_mask = imopen(foreground_mask, se);
    foreground_mask = imclose(foreground_mask, se);
    
    % 标识目标位置
    stats = regionprops(foreground_mask, 'BoundingBox');
    bbox = cat(1, stats.BoundingBox);
    for j = 1:size(bbox, 1)
        x = bbox(j, 1);
        y = bbox(j, 2);
        w = bbox(j, 3);
        h = bbox(j, 4);
        rectangle('Position', [x, y, w, h], 'EdgeColor', 'r', 'LineWidth', 2);
    end
    
    % 更新前一帧
    prev_frame = curr_frame;
end

在上述代码中，我们首先读取图像序列，然后初始化前一帧。接着，我们循环读取图像序列中的每一张图像，利用帧差法提取前景目标并进行形态学处理，然后标识目标位置。最后，我们更新前一帧，并继续处理下一张图像。需要注意的是，这种方法无法实现目标跟踪，只能标识出每一帧中的目标位置。