v = VideoReader('shoujilux7.mp4'); while hasFrame(v) frame = readFrame(v); gray_frame = rgb2gray(frame); % gamma校正 gamma = 1.5; gamma_corrected = imadjust(gray_frame,[],[],gamma); % 高斯滤波 sigma = 1; hsize = ceil(6sigma); h = fspecial('gaussian', hsize, sigma); filtered_frame = imfilter(gamma_corrected, h); % Otsu阈值分割 T = graythresh(filtered_frame); [m, n] = size(filtered_frame); E = bwareaopen(im2bw(filtered_frame, T), round(mn/1000), 8); % Canny边缘检测 canny_edge = edge(E, 'canny'); % 形态学膨胀 se = strel('disk', 2); dilated_edge = imdilate(canny_edge, se); % 连通域分析 stats = regionprops('table', dilated_edge, 'Area', 'Centroid'); % 筛选面积最大的连通区域 [~, idx] = max(stats.Area); centroid = stats.Centroid(idx, :); % 显示帧和质心 imshow(dilated_edge); hold on; plot(centroid(1), centroid(2), 'r+', 'MarkerSize', 10); hold off; end其中,x_res 和 y_res 分别为图像的横向和纵向分辨率,h_fov 是水平视场角,v_fov 是垂直视场角,f 是摄像机的焦距已知,以及相机内外参数进行坐标转换
时间: 2023-12-06 22:41:15 浏览: 24
这段代码是用来从视频中提取每一帧图像,并对图像进行预处理,最后定位出目标物体的质心。如果你有已知的相机内外参数,可以进行坐标转换,进而计算出目标物体相对于相机的三维坐标。
具体来说,代码中的步骤如下:
1. 读取视频并逐帧处理。
2. 将彩色图像转换为灰度图像,并进行 gamma 校正。
3. 对 gamma 校正后的图像进行高斯滤波。
4. 使用 Otsu 阈值分割将图像二值化,并去除小于一定面积的连通区域。
5. 对二值化后的图像使用 Canny 边缘检测。
6. 对边缘图像进行形态学膨胀,增强边缘。
7. 使用连通域分析找到面积最大的连通区域,即目标物体。
8. 在原图像上绘制目标物体的质心。
如果你已知相机内外参数,可以使用它们进行坐标转换,计算出目标物体相对于相机的三维坐标。具体的计算方法需要根据相机的具体参数和坐标系来确定,这里无法给出具体的代码实现。
相关问题
v = VideoReader('shoujilux7.mp4'); se = strel('square', 3); prev_frame = []; while hasFrame(v) frame_num = floor(v.CurrentTime * v.FrameRate); frame = readFrame(v); % 灰度化 gray_frame = rgb2gray(frame); % gamma校正 gamma = 1.5; gamma_corrected = imadjust(gray_frame,[],[],gamma); % 自适应高斯滤波 filtered_frame = imgaussfilt(gamma_corrected, 2, 'FilterSize', 7);使用二帧法,由前一帧和当前帧平滑去噪后进行差分,对得到的前景图像二值化,然后区域填充完整代码
这段代码使用了视频文件"shoujilux7.mp4",通过二帧法检测视频中的前景物体。具体实现步骤如下:
1. 使用VideoReader读取视频文件。
2. 定义一个3x3的方形结构元素用于后续的区域填充。
3. 定义一个变量prev_frame,用于存储前一帧的图像。
4. 使用while循环遍历视频的每一帧,获取当前帧的帧号和图像数据。
5. 将当前帧的RGB图像转换为灰度图像。
6. 进行gamma校正,增加图像的对比度。
7. 对灰度图像进行自适应高斯滤波,去除图像噪声。
8. 对当前帧图像和前一帧图像进行差分,得到前景物体。
9. 对前景图像进行二值化。
10. 使用imfill函数对前景物体进行区域填充,使其变成完整的物体。
完整代码如下:
```
v = VideoReader('shoujilux7.mp4');
se = strel('square', 3);
prev_frame = [];
while hasFrame(v)
frame_num = floor(v.CurrentTime * v.FrameRate);
frame = readFrame(v);
% 灰度化
gray_frame = rgb2gray(frame);
% gamma校正
gamma = 1.5;
gamma_corrected = imadjust(gray_frame,[],[],gamma);
% 自适应高斯滤波
filtered_frame = imgaussfilt(gamma_corrected, 2, 'FilterSize', 7);
% 二帧法检测前景物体
if isempty(prev_frame)
prev_frame = filtered_frame;
else
diff_frame = imabsdiff(prev_frame, filtered_frame);
threshold = graythresh(diff_frame);
foregroud = imbinarize(diff_frame, threshold);
% 区域填充
foregroud = imfill(foregroud, 'holes');
% 显示结果
imshow(foregroud);
prev_frame = filtered_frame;
end
end
```
v = VideoReader('shoujilux7.mp4'); while hasFrame(v) frame = readFrame(v); gray_frame = rgb2gray(frame); % gamma校正 gamma = 1.5; gamma_corrected = imadjust(gray_frame,[],[],gamma); % 高斯滤波 sigma = 1; hsize = ceil(6*sigma); h = fspecial('gaussian', hsize, sigma); filtered_frame = imfilter(gamma_corrected, h); 实现帧差法检测运动目标,并框选出来
要实现帧差法检测运动目标并框选出来,可以按照以下步骤进行:
1. 定义一个变量prev_frame,用于存储前一帧图像。
2. 对于每一帧图像,计算其与前一帧图像的差异。可以使用absdiff函数计算两帧图像的差异,然后使用阈值分割将差异图像二值化。
3. 对二值化的差异图像进行腐蚀和膨胀操作,以去除噪声和填补空洞。
4. 使用连通区域分析,检测出运动目标的位置和大小。
5. 根据运动目标的位置和大小,框选出目标并在图像上进行标注。
下面是完整的代码:
```
v = VideoReader('shoujilux7.mp4');
prev_frame = [];
while hasFrame(v)
frame = readFrame(v);
gray_frame = rgb2gray(frame);
% gamma校正
gamma = 1.5;
gamma_corrected = imadjust(gray_frame,[],[],gamma);
% 高斯滤波
sigma = 1;
hsize = ceil(6*sigma);
h = fspecial('gaussian', hsize, sigma);
filtered_frame = imfilter(gamma_corrected, h);
% 帧差法检测运动目标,并框选出来
if isempty(prev_frame)
prev_frame = filtered_frame;
else
diff_frame = imabsdiff(filtered_frame, prev_frame);
thresh = graythresh(diff_frame);
bw = imbinarize(diff_frame, thresh);
se = strel('disk', 5);
bw = imopen(bw, se);
bw = imclose(bw, se);
cc = bwconncomp(bw);
stats = regionprops(cc, 'Area', 'BoundingBox');
if ~isempty(stats)
[~, idx] = max([stats.Area]);
bbox = stats(idx).BoundingBox;
rectangle('Position', bbox, 'EdgeColor', 'r', 'LineWidth', 2);
end
prev_frame = filtered_frame;
end
% 显示帧图像
imshow(frame);
drawnow;
end
```
需要注意的是,以上代码中的运动检测方法仅仅是一种简单的实现方式,可能存在一些局限性和缺陷。在实际应用中,需要根据具体情况进行调整和改进。