% 读取视频帧序列 v = VideoReader('shoujilux7.mp4'); % 遍历视频帧序列 while hasFrame(v) % 读取当前帧并将其转换为灰度图像 frame = readFrame(v); gray_frame = rgb2gray(frame); % 进行gamma校正 gamma = 1.5; gamma_corrected = imadjust(gray_frame,[],[],gamma); % 进行高斯滤波 sigma = 1; hsize = ceil(6sigma); h = fspecial('gaussian', hsize, sigma); filtered_frame = imfilter(gamma_corrected, h); % 对滤波后的图像进行模拟退火算法改进下的Otsu阈值分割 T = graythresh(filtered_frame); [m, n] = size(filtered_frame); E = bwareaopen(im2bw(filtered_frame, T), round(mn/1000), 8); % 进行Canny边缘检测 canny_edge = edge(E, 'canny'); % 显示处理后的帧 imshow(canny_edge); end形态学处理填充，建立像素坐标系，由边缘求质心坐标，显示出来

可以在代码中添加如下步骤：

% 进行形态学处理填充
se = strel('disk',2);
binary_image = imclose(canny_edge,se);

% 建立像素坐标系
[x,y] = meshgrid(1:n,1:m);

% 求质心坐标
centroid_x = sum(x(binary_image))/sum(binary_image(:));
centroid_y = sum(y(binary_image))/sum(binary_image(:));

% 显示出来
imshow(frame);
hold on;
plot(centroid_x, centroid_y, 'r+', 'MarkerSize', 20);

上述代码中，首先进行形态学处理填充，使得边缘更加完整。然后建立像素坐标系，通过计算像素值为1的点的坐标的平均值求出质心坐标。最后在原始图像上显示出来，红色加号表示质心坐标。