clc;clear all; fileName = 'cat.avi' ; obj = VideoReader(fileName); numFrames = obj.NumberOfFrames;% 帧的总数 II=rgb2gray(read(obj,1)); [M,N]=size(II); File=zeros(M,N,numFrames); File(:,:,1)=II(:,:); for oo=1:3 X=input('请输入窗口大小: '); Z=input('请输入搜索窗口半径大小: '); Y=input('请输入相邻I帧的间隔:'); %WWW=floor(numFrames/Z); %MOBAN=ones(X,X)/(X^2); IZhenWeiZhi=1; for k = 2:numFrames% 读取数据 frame =rgb2gray(read(obj,k)); frameI=rgb2gray(read(obj,IZhenWeiZhi)); if ~(mod(k,Y)) %进行帧内预测 if k+Y<numFrames IZhenWeiZhi=k+Y; else IZhenWeiZhi=k; end [Izhen,PSNR,CompressionRatio]=IzhenYaSuo(frameI); File(:,:,k)=Izhen(:,:); ZPSNR(k)=PSNR; YASUOLV(k)=CompressionRatio; else FrameI=frameI; [Pzhen,QQQ]=PzhenGuJi(frame,FrameI,X,Z); YASUOLV(k)=QQQ; %Pzhen=conv2(double(Pzhen),double(MOBAN),'same');%%%%%%%%%%%%%%低通%%%%%%%%%%%%% File(:,:,k)=Pzhen(:,:); A=rgb2gray(read(obj,k)); PP=double(A)-double(Pzhen); MSE=sqrt(sum(PP(:).^2)/(M*N)); % 均方误差:指参数估计值与参数真值之差平方的期望值,记为MSE ZPSNR(k)=10*log(255*255/MSE)/log(10); end;%帧间相似度预测完毕 end; subplot(2,2,oo); X=1:numFrames; for i=1:numFrames Y(i)=ZPSNR(i); end; save File; YaSuoLv=sum(YASUOLV)/(numFrames-1); plot(X,Y,'r'); xlabel('当前帧数'); ylabel('峰值信噪比'); title({'视频压缩率为:',YaSuoLv}); implay(uint8(File)); %implay('F:MK.avi'); end;

时间: 2024-04-10 12:30:02 浏览: 22
根据您的代码,这部分代码似乎是一个视频压缩的过程。代码的逻辑是读取视频文件,然后进行帧内预测和帧间相似度预测,最后计算峰值信噪比和视频压缩率,并显示压缩后的视频。 在每次循环中,您需要输入窗口大小、搜索窗口半径大小和相邻I帧的间隔。然后,根据这些参数进行帧内预测和帧间相似度预测,并计算峰值信噪比和视频压缩率。最后,将峰值信噪比以及视频压缩率绘制成图表,并显示压缩后的视频。 请问您有什么具体的问题或需求吗?我可以帮助您解决问题或提供相关建议。
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% clc % clear all % a=20e-9; % eps0=8.854e-12; % eps_h=70eps0; % sigma_h=0.1; % eps_i=12eps0; % sigma_i=500;

这段代码是MATLAB代码,主要实现的是对一些变量进行赋值操作。其中: % clc:清空命令窗口 % clear all:清除所有变量 % a=20e-9:将20乘以10的负9次方赋值给变量a % eps0=8.854e-12:将8.854乘以10的负12次方赋值给变量eps0 % eps_h=70*eps0:将70乘以eps0的值赋值给变量eps_h % sigma_h=0.1:将0.1赋值给变量sigma_h % eps_i=12*eps0:将12乘以eps0的值赋值给变量eps_i % sigma_i=500:将500赋值给变量sigma_i 如果您需要进一步了解这些变量的含义和用途,可以提出相关问题。

clear clc c=3.0e8; e=1.60210e-19; me=9.10908e-31; epsilon=8.854187818e-12; %真空介电常数 h=6.626e-34;

这段代码定义了几个常量,包括: - `c`:光速,值为 3.0e8。 - `e`:元电荷,即电子的电荷量,值为 1.60210e-19。 - `me`:电子质量,值为 9.10908e-31。 - `epsilon`:真空介电常数,值为 8.854187818e-12。 - `h`:普朗克常数,值为 6.626e-34。 在这段代码中,`clear` 和 `clc` 分别是清空工作空间和命令行窗口的命令。定义这些常量可以方便后续的计算。

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clear;clf;close all % 清空工作区、当前图形窗口,关闭所有窗口 clc; % 清空命令行 % 对图像进行平均,然后提取边缘检测 startframe = 30; % 起始帧 fileName = 'E:\学习\软件开发综合训练\LaneLineDet\Alan_.avi'; obj = VideoReader(fileName); % 读取视频文件,返回视频参数结构体 numFrames = obj.NumFrames; % 视频总帧数 im1temp = read(obj,startframe); % read()读取视频帧,此处读取第30帧 % 返回值为H(帧高)*W(帧宽)*3(通道数,红绿蓝)的矩阵 sumim = zeros(size(im1temp,1),size(im1temp,2),3); % 创建与imltemp同维的零矩阵 averframe = 10; % 用于计算平均帧的参数 for i = 1:averframe im1(:,:,:,i) = read(obj,startframe+i-1); % 循环完成得到连续10帧H*W*3的矩阵构成的矩阵 sumim = sumim + double(im1(:,:,:,i)); % iml逐层加和,之后取平均 end rowstart = 280; rowend = 350; colstart = 40; colend = 433; % 用于框定车道识别范围 averim = sumim / i; % 平均帧矩阵 q = 1; for j = averframe+1:1:numFrames-5 tic; % 启动秒表计时器,测量当前时间 j % 显示循环操作次数 imnew = read(obj,startframe+j-1); %%%%%j-1 % 继续读帧 im1(:,:,:,size(im1,4)+1) = double(imnew); % 在第四维度上扩充iml矩阵 im1(:,:,:,1) = []; % iml的第1层置为空,保证iml始终为10层 sumim = sum(im1,4); % 沿iml的第四维度求和,得到连续10帧的H*W*3矩阵的和 averimnew = sumim / averframe; % 新的平均帧矩阵 averimseg = averimnew(rowstart:rowend,:,:); % 框定高度范围 BWnew = edge(averimseg(:,:,1),'canny'); % 用canny算法寻找灰度图像边缘 p = 32; BW1 = bwareaopen(BWnew,p);

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