matlab背景更新的代码
时间: 2023-08-10 08:06:02 浏览: 75
以下是一个基于GMM的背景更新的Matlab代码示例:
```matlab
% 读取视频
vid = VideoReader('test.avi');
% 初始化GMM模型
numGauss = 3; % 高斯分布数目
alpha = 0.005; % 学习速率
thresh = 0.25; % 阈值
bgModel = cell(1, numGauss); % 存储高斯模型参数
for i = 1:numGauss
bgModel{i}.weight = 1/numGauss; % 初始化权重
bgModel{i}.mu = zeros(1, 3); % 初始化均值
bgModel{i}.sigma = repmat(0.1^2, 1, 3); % 初始化方差
end
% 处理视频帧
while hasFrame(vid)
frame = readFrame(vid);
[h, w, ~] = size(frame);
fgMask = zeros(h, w); % 存储前景掩码
% 更新背景模型
for i = 1:h
for j = 1:w
pixel = reshape(frame(i,j,:), 1, 3); % 提取像素颜色值
match = false;
for k = 1:numGauss
if abs(pixel - bgModel{k}.mu) < 2.5*sqrt(bgModel{k}.sigma) % 判断是否属于该高斯分布
match = true;
bgModel{k}.weight = (1-alpha)*bgModel{k}.weight + alpha; % 更新权重
bgModel{k}.mu = (1-alpha)*bgModel{k}.mu + alpha*pixel; % 更新均值
bgModel{k}.sigma = (1-alpha)*bgModel{k}.sigma + alpha*(pixel - bgModel{k}.mu).^2; % 更新方差
break;
end
end
if ~match % 如果不属于任何一个高斯分布,则添加新的高斯分布
[~, idx] = min([bgModel.weight]);
bgModel{idx}.weight = alpha; % 初始化权重
bgModel{idx}.mu = pixel; % 初始化均值
bgModel{idx}.sigma = repmat(0.1^2, 1, 3); % 初始化方差
end
end
end
% 根据背景模型判断前景像素
for i = 1:h
for j = 1:w
pixel = reshape(frame(i,j,:), 1, 3);
match = false;
for k = 1:numGauss
if abs(pixel - bgModel{k}.mu) < 2.5*sqrt(bgModel{k}.sigma) % 判断是否属于该高斯分布
match = true;
break;
end
end
if ~match % 如果不属于任何一个高斯分布,则认为是前景像素
fgMask(i,j) = 1;
end
end
end
% 显示结果
imshow(frame);
hold on;
contour(fgMask, [0.5 0.5], 'r');
pause(0.01);
end
```
以上代码实现了对视频帧的背景更新和前景检测,并将前景像素用红色轮廓标出。请注意,这只是一个简单的示例代码,实际应用中还需要根据具体需求进行参数调整和优化。