纯跟踪算法matlab
时间: 2023-08-23 08:05:47 浏览: 38
以下是一个简单的纯跟踪算法的MATLAB实现:
```matlab
% 初始化
video = VideoReader('video.mp4');
numFrames = video.NumFrames;
frameSize = [video.Height, video.Width];
trackingPoints = [100, 100; 200, 200]; % 跟踪点的初始位置
numPoints = size(trackingPoints, 1);
trackedPoints = zeros(numFrames, numPoints, 2); % 用于存储每个跟踪点在每一帧中的位置
% 循环处理每一帧
for frameIdx = 1:numFrames
% 读取当前帧
frame = read(video, frameIdx);
% 对于每个跟踪点,计算在当前帧中的位置
for pointIdx = 1:numPoints
prevPoint = trackingPoints(pointIdx, :);
patchSize = 15; % 用于计算光流的小区域大小
patch = frame(prevPoint(2)-patchSize/2:prevPoint(2)+patchSize/2, ...
prevPoint(1)-patchSize/2:prevPoint(1)+patchSize/2);
if frameIdx == 1 % 如果是第一帧,则直接将跟踪点的位置作为当前位置
currPoint = prevPoint;
else % 否则,计算跟踪点在当前帧中的位置
flow = estimateFlow(opticalFlowLK, patch);
currPoint = prevPoint + flow.Magnitude * flow.Orientation;
end
% 保存跟踪点在当前帧中的位置
trackedPoints(frameIdx, pointIdx, :) = currPoint;
end
end
% 绘制跟踪结果
figure;
imshow(read(video, 1)); % 显示第一帧
hold on;
for pointIdx = 1:numPoints
plot(squeeze(trackedPoints(:, pointIdx, 1)), ...
squeeze(trackedPoints(:, pointIdx, 2)), '-o');
end
```
这个算法假设跟踪点在相邻帧之间的运动是光流。在每个跟踪点周围提取一个小的图像区域(称为“patch”),然后使用LK光流算法计算该区域在相邻帧之间的位移。最后,将该位移应用于跟踪点的当前位置以获得其在当前帧中的位置。