对于视频中的无人机，建立三维跟踪模型，我需要对视频进行处理，利用卡尔曼滤波器跟踪视频中的无人机，将无人机用方框框出来，使用matlab生成代码

以下是基于卡尔曼滤波的无人机三维跟踪模型的matlab代码：

%% Step 1: 加载视频帧
video = VideoReader('drone_video.mp4'); % 加载视频
num_frames = video.NumFrames; % 获取视频帧数
frame_rate = video.FrameRate; % 获取视频帧率

%% Step 2: 初始化卡尔曼滤波器
dt = 1/frame_rate; % 计算时间间隔
A = [1 0 0 dt 0 0; 0 1 0 0 dt 0; 0 0 1 0 0 dt; 0 0 0 1 0 0; 0 0 0 0 1 0; 0 0 0 0 0 1]; % 状态转移矩阵
B = eye(6); % 输入转移矩阵
H = [1 0 0 0 0 0; 0 1 0 0 0 0; 0 0 1 0 0 0]; % 观测矩阵
Q = eye(6); % 状态噪声协方差
R = eye(3); % 观测噪声协方差
P = eye(6); % 初始状态协方差

%% Step 3: 处理视频帧
for i = 1:num_frames
frame = read(video, i); % 读取当前帧
gray_frame = rgb2gray(frame); % 将当前帧转换为灰度图像

if i == 1 % 如果是第一帧，需要手动选择无人机目标
imshow(gray_frame); % 显示第一帧
title('请选择无人机目标，然后按Enter键继续');
[x,y,w,h] = selectROI; % 选择目标框
target_center = [x+w/2; y+h/2]; % 目标中心位置
target_bbox = [x y w h]; % 目标框的位置和大小
x_hat = [target_center; 0; 0; 0]; % 初始状态向量
else % 如果不是第一帧，使用卡尔曼滤波器跟踪无人机位置
% 预测状态向量和协方差矩阵
x_hat_minus = A*x_hat;
P_minus = A*P*A' + Q;

% 更新卡尔曼增益和状态向量
K = P_minus*H'/(H*P_minus*H' + R);
z = [target_center; 0] - H*x_hat_minus;
x_hat = x_hat_minus + K*z;
P = (eye(6) - K*H)*P_minus;

% 更新目标框的位置和大小
target_bbox(1) = x_hat(1) - target_bbox(3)/2;
target_bbox(2) = x_hat(2) - target_bbox(4)/2;

% 绘制目标框和跟踪轨迹
frame = insertShape(frame, 'Rectangle', target_bbox, 'LineWidth', 2, 'Color', 'green');
frame = insertMarker(frame, [x_hat(1) x_hat(2)], 'x', 'Color', 'red', 'Size', 10);
if i > 1
frame = insertShape(frame, 'Line', [prev_x_hat(1) prev_x_hat(2) x_hat(1) x_hat(2)], 'LineWidth', 2, 'Color', 'yellow');
end

% 显示当前帧
imshow(frame);
end

% 保存上一帧状态向量
prev_x_hat = x_hat;

% 等待一段时间，以便更好地观察跟踪效果
pause(0.1);
end

%% Step 4: 结束处理
close all; % 关闭所有窗口
release(video); % 释放视频对象