matlab视频跟踪车辆，利用 mean shift 算法实现跟踪过程，并将车辆用红色方框框出

以下是利用 MATLAB 实现视频跟踪车辆的代码：

% 读入视频
video = VideoReader('cars.mp4');

% 读入第一帧图像，并选择跟踪目标
frame = readFrame(video);
imshow(frame);
rect = getrect();
target = imcrop(frame, rect);
target_hist = rgbhist(target);

% 初始化跟踪框
pos = rect;
figure;
imshow(frame);
hold on;
rectangle('Position', [pos(1), pos(2), pos(3), pos(4)], 'EdgeColor', 'r');

% 循环处理每一帧图像
while hasFrame(video)
    frame = readFrame(video);
    
    % 计算当前帧图像中与目标直方图最相似的区域
    roi = imcrop(frame, pos);
    roi_hist = rgbhist(roi);
    sim = bhattacharyya(target_hist, roi_hist);
    [row, col] = find(sim == max(sim(:)));
    pos(1) = pos(1) + col - ceil(size(roi, 2)/2);
    pos(2) = pos(2) + row - ceil(size(roi, 1)/2);
    
    % 更新跟踪框
    imshow(frame);
    hold on;
    rectangle('Position', [pos(1), pos(2), pos(3), pos(4)], 'EdgeColor', 'r');
end

其中，`rgbhist` 函数可以计算 RGB 颜色空间中的直方图，`bhattacharyya` 函数可以计算两个直方图之间的 Bhattacharyya 距离（用于衡量相似度），`mean shift` 算法的实现通过计算两个直方图的 Bhattacharyya 距离来确定跟踪目标的位置。在代码中，我们先读入视频，然后选择跟踪目标，并计算目标的直方图。之后，我们循环处理每一帧图像，计算当前帧图像中与目标直方图最相似的区域，并更新跟踪框。最终，我们可以得到一段视频，其中车辆被红色方框框出。