matlab基于粒子滤波的视频目标跟踪例子

以下是一个基于粒子滤波的视频目标跟踪的 Matlab 例子：

% 加载视频
video = VideoReader('test_video.mp4');

% 选择初始目标位置
target_pos = [150, 220];
target_size = [70, 70];

% 初始化粒子滤波器参数
num_particles = 100;
sigma_position = 25;
sigma_velocity = 15;

% 初始化粒子滤波器
particles = repmat(target_pos, [num_particles, 1]) + ...
    randn(num_particles, 2) .* repmat([sigma_position, sigma_position], [num_particles, 1]);
weights = ones(num_particles, 1) / num_particles;

% 创建视频播放器
videoPlayer = vision.VideoPlayer('Position', [100, 100, 680, 520]);

% 逐帧处理视频
while hasFrame(video)
    % 读取当前帧
    frame = readFrame(video);

    % 在当前帧中绘制当前粒子位置
    particle_positions = round(particles);
    for i = 1:num_particles
        frame(particle_positions(i,2), particle_positions(i,1), :) = [255, 0, 0];
    end

    % 计算粒子的运动
    particles = particles + randn(num_particles, 2) .* repmat([sigma_velocity, sigma_velocity], [num_particles, 1]);

    % 计算粒子的权重
    particle_distances = sqrt(sum((particles - repmat(target_pos, [num_particles, 1])).^2, 2));
    weights = 1 ./ particle_distances;
    weights = weights / sum(weights);

    % 更新目标位置
    target_pos = sum(repmat(weights, [1, 2]) .* particles);

    % 在当前帧中绘制目标位置
    target_rect = [target_pos - target_size / 2, target_size];
    frame = insertShape(frame, 'Rectangle', target_rect, 'LineWidth', 2);

    % 更新粒子滤波器
    particles = resampleParticles(particles, weights);
    particles = particles + randn(num_particles, 2) .* repmat([sigma_position, sigma_position], [num_particles, 1]);

    % 显示当前帧
    step(videoPlayer, frame);
end

% 释放资源
release(videoPlayer);

function particles_resampled = resampleParticles(particles, weights)
    num_particles = size(particles, 1);
    indices = randsample(num_particles, num_particles, true, weights);
    particles_resampled = particles(indices, :);
end

以上代码中，我们首先加载了一个测试视频，并选择了一个初始目标位置。然后我们初始化了粒子滤波器的参数，并创建了一个包含初始粒子的粒子集合。在每一帧中，我们首先绘制当前粒子的位置，然后计算粒子的运动和权重，并根据这些粒子的权重更新目标的位置。我们还在当前帧中绘制了目标的位置，并使用重采样的方法更新粒子集合。最后，我们使用视频播放器显示了当前帧。