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

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。