二值差分法图像人数统计MATLAB代码

以下是使用二值差分法进行图像人数统计的MATLAB代码示例：

% 读取图像并提取第一帧作为背景
image = imread('image.jpg');
background = image;

% 将背景转换为灰度图像
background_gray = rgb2gray(background);

% 设置二值化阈值
threshold = 50;

% 计算当前帧与背景之间的差异
diff = abs(background_gray - rgb2gray(image));
binary_diff = diff > threshold;

% 对二值化的差异图像进行形态学操作以去除噪声
se = strel('disk', 3);
binary_diff = imopen(binary_diff, se);

% 统计二值化的差异图像中的人数
cc = bwconncomp(binary_diff);
person_count = cc.NumObjects;

% 显示图像和人数统计结果
imshow(image);
title(sprintf('Person Count %d', person_count));

这段代码使用了一个简单的二值差分法来检测图像中的人数。首先，它读取图像并提取第一帧作为背景。然后，它计算当前帧与背景之间的差异，并将其转换为二值化的差异图像。接下来，它对二值化的差异图像进行形态学操作以去除噪声，并统计其中的人数。最后，它显示图像和人数统计结果。

相关问题

二值差分法人数统计MATLAB代码

以下是使用二值差分法进行人数统计的MATLAB代码示例：

% 读取视频并提取第一帧作为背景
video = VideoReader('video.mp4');
background = read(video, 1);

% 将背景转换为灰度图像
background_gray = rgb2gray(background);

% 设置二值化阈值
threshold = 50;

% 初始化帧计数器和人数计数器
frame_count = 0;
person_count = 0;

while hasFrame(video)
    % 读取当前帧并将其转换为灰度图像
    frame = readFrame(video);
    frame_gray = rgb2gray(frame);

    % 计算当前帧与背景之间的差异
    diff = abs(frame_gray - background_gray);
    binary_diff = diff > threshold;

    % 对二值化的差异图像进行形态学操作以去除噪声
    se = strel('disk', 3);
    binary_diff = imopen(binary_diff, se);

    % 统计二值化的差异图像中的人数
    cc = bwconncomp(binary_diff);
    person_count = person_count + cc.NumObjects;

    % 更新帧计数器
    frame_count = frame_count + 1;

    % 显示当前帧和人数统计结果
    imshow(frame);
    title(sprintf('Frame %d, Person Count %d', frame_count, person_count));
    drawnow;
end

% 显示最终的人数统计结果
fprintf('Total Person Count: %d\n', person_count);

这段代码使用了一个简单的二值差分法来检测视频中的人数。首先，它读取视频并提取第一帧作为背景。然后，它在每个后续帧中计算当前帧与背景之间的差异，并将其转换为二值化的差异图像。接下来，它对二值化的差异图像进行形态学操作以去除噪声，并统计其中的人数。最后，它显示每个帧和人数统计结果，并在视频结束时显示最终的人数统计结果。

二值差分图像人数统计MATLAB代码

以下是一个简单的二值差分图像人数统计MATLAB代码：

% 读入两幅图像
img1 = imread('img1.jpg');
img2 = imread('img2.jpg');

% 将两幅图像转换为灰度图像
gray1 = rgb2gray(img1);
gray2 = rgb2gray(img2);

% 将两幅图像进行二值化处理
bw1 = imbinarize(gray1);
bw2 = imbinarize(gray2);

% 计算两幅图像的差分图像
diff = bw2 - bw1;

% 对差分图像进行形态学操作，填补空洞和去除噪声
se = strel('disk', 2);
diff = imclose(diff, se);
diff = imfill(diff, 'holes');

% 计算差分图像中白色像素点的数量，即人数
num_people = sum(diff(:) == 1);

% 显示结果
imshow(diff);
title(['Number of people: ', num2str(num_people)]);

这段代码会读入两幅图像，将它们转换为灰度图像并进行二值化处理，然后计算两幅图像的差分图像。接着，对差分图像进行形态学操作，填补空洞和去除噪声。最后，统计差分图像中白色像素点的数量，即人数，并将结果显示在图像上。