不得不说MATLAB的图像处理函数有点多，但速度有时也是出奇的慢。还是想c的指针，虽然有点危险，但速度那是杠杠的。 第二个MATLAB程序，对运动物体的识别与追踪。 这里我们主要运用帧差法实现运动物体与背景图像的分离，由于视频中的物体较为简单，我们只对两帧图像取帧差（也是为了提高速度） 对于运动物体的提取我们运用了MATLAB里自带的函数bwareaopen bwareaopen（src，int），src为二值图像，int为设置的联通域的大小，是对帧差法，在转化为二值的图像进行操作，结果是将大小小于设定的int的连通域置为0； 对于第一帧与第二帧图像运动物体的坐标的提取我们用了自带的regionprops函数 regionprops（src，’‘）其中src为传入的二值图像，’‘内的为你所需要的属性 具体属性可以查看MATLAB的help 这里我们选用了其中的Centroid属性，返回的时连通域的质心坐标，注返回的第一个值为横坐标，第二个值为纵坐标~ 对于运动物体的追踪我们用了质心追踪， 在第一二三两帧的帧间差的运动物体的质心求出来后，将质心做差得到的向量预测下一帧间差运动物体可能到达的位置，接下来在对这个位置进行局部的找质心，再做差如此循环。 追踪大致如图（画的不好）： 这个相对与全局再次进行bwareaopen，regionprops，速度应该会快一下，而且这是进行局部地搜索所以可以减小背景，或其他噪声的影响。 如图为直接进行帧间差分后的转化的二值图像，即使噪声很大用局部追踪也能跟上。 具体代码：
yuandian=zeros(2,2); i=1293; filename1 = strcat('I:\2d3d\2\dxshiyan2\C',num2str(i),'.jpg'); src1=imread('C1291.jpg'); src2=imread('C1292.jpg'); %src1=rgb2gray(src1); %src2=rgb2gray(src2); zhic1=src2-src1; zhic1=im2bw(zhic1,0.2); imshow(zhic1); zhic2= bwareaopen(zhic1,3000); imshow(zhic2); quyu=regionprops(zhic2,'Centroid'); [u,v]=zhixin(zhic2,int16(quyu.Centroid(2)),int16(quyu.Centroid(1))); yuandian(1,1)=u; yuandian(1,2)=v; %去一个模板为400*400； src1=src2; src2=imread('C1293.jpg'); %src2=rgb2gray(src2); zhic2=src2-src1; zhic1=im2bw(zhic2,0.2); zhic2= bwareaopen(zhic1,3000); imshow(zhic2); quyu=regionprops(zhic2,'Centroid'); [u,v]=zhixin(zhic2,int16(quyu.Centroid(2)),int16(quyu.Centroid(1))); yuandian(2,1)=u; yuandian(2,2)=v; for i=1294:1386 filename1 = strcat('I:\2d3d\2\dxshiyan2\C',num2str(i),'.jpg'); src1=src2; src2=imread(filename1); src3=src2; zhic2=src2-src1; zhic2=im2bw(zhic2,0.2); imshow(zhic2); houx=2*yuandian(2,2)-yuandian(1,2); houy=2*yuandian(2,1)-yuandian(1,1); [u,v]=zhixin(zhic2,houy,houx); [state,result]=draw_rect(src3,[v-250,u-250],[500,500],0); %imshow(result); pause(0.01); yuandian(1,1)=yuandian(2,1); yuandian(1,2)=yuandian(2,2); if(abs(yuandian(1,1)-u<400)&&abs(yuandian(1,2)-v<400)) yuandian(2,1)=u; yuandian(2,2)=v; end endfanction：
%找质心 function [u,v]=zhixin(erzhi,y,x) u=0; v=0; zuobiaox=0; zuobiaoy=0; number=0; jilux=0; jiluy=0; for i=y-200:y+200 for j=x-200:x+200 if(j<3839) if(erzhi(i,j)==1) number=number+1; u=(int64(i)+int64(u)); v=(int64(j)+int64(v)); zuobiaox=zuobiaox+double(erzhi(i,j)); zuobiaoy=double(erzhi(i,j))+zuobiaoy; jilux=int64(jilux)+int64(j); jiluy=int64(jiluy)+int64(i); end end end end u=int64(u/zuobiaoy); %p=jilux/int64(number)-u; v=int64(v/zuobiaox); %q=jiluy/int64(number)-v; %k=0;draw-rect
function [state,result]=draw_rect(img,startPosition,windowSize,showOrNot) % 函数调用：[state,result]=draw_rect(img,startPosition,windowSize,showOrNot) % 函数功能：在图像画个长方形框 % 函数输入：img为原始的大图，可为灰度图，可为彩色图 % startPosition 框的左上角在大图中的坐标(每行代表x,y坐标)，startPosition=[10,30],分别表示x,y为10,30 % windowSize 框的大小 windowSize=[112,92] 分别表示宽、高 % showOrNot 是否要显示结果?默认为显示出来? % 函数输出：state -- 表示程序结果状态? % result - 结果图像数据 if nargin < 4 showOrNot = 1; end rgb = [255 0 0]; % 边框颜色 lineSize = 3; % 边框大小，取1,2,3 windowSize(1,1)=windowSize(1,1); windowSize(1,2) = windowSize(1,2); if windowSize(1,2) > size(img,1) ||... windowSize(1,1) > size(img,2) state = -1; % 说明窗口太大，图像太小， disp('the window size is larger then image...'); return; end result = img; if size(img,3) == 3 for k=1:3 for i=1:size(startPosition,1) %矩形框的总数 if(startPosition(i,1)>=0 && startPosition(i,2)>=0) result(startPosition(i,2),startPosition(i,1):startPosition(i,1)+windowSize(i,1),k) = rgb(1,k); %画上边框 result(startPosition(i,2):startPosition(i,2)+windowSize(i,2),startPosition(i,1)+windowSize(i,1),k) = rgb(1,k);%画右边框 result(startPosition(i,2)+windowSize(i,2),startPosition(i,1):startPosition(i,1)+windowSize(i,1),k) = rgb(1,k); %画下边框 result(startPosition(i,2):startPosition(i,2)+windowSize(i,2),startPosition(i,1),k) = rgb(1,k); %画左边框 if lineSize == 2 || lineSize == 3 result(startPosition(i,2)+1,startPosition(i,1):startPosition(i,1)+windowSize(i,1),k) = rgb(1,k); result(startPosition(i,2):startPosition(i,2)+windowSize(i,2),startPosition(i,1)+windowSize(i,1)-1,k) = rgb(1,k); result(startPosition(i,2)+windowSize(i,2)-1,startPosition(i,1):startPosition(i,1)+windowSize(i,1),k) = rgb(1,k); result(startPosition(i,2):startPosition(i,2)+windowSize(i,2),startPosition(i,1)-1,k) = rgb(1,k); if lineSize == 3 result(startPosition(i,2)-1,startPosition(i,1):startPosition(i,1)+windowSize(i,1),k) = rgb(1,k); result(startPosition(i,2):startPosition(i,2)+windowSize(i,2),startPosition(i,1)+windowSize(i,1)+1,k) = rgb(1,k); result(startPosition(i,2)+windowSize(i,2)+1,startPosition(i,1):startPosition(i,1)+windowSize(i,1),k) = rgb(1,k); result(startPosition(i,2):startPosition(i,2)+windowSize(i,2),startPosition(i,1)+1,k) = rgb(1,k); end end end end end end state = 1; if showOrNot == 1 figure; hold on; imshow(result); end追踪效果： 时间：
注（画框函数引用网上现有的） 可能是matlab问题，这段视频为4K，无法直接读取，所以只能将其转化为图片逐帧读取。 结果是还是太慢，而且不能预读取，好像用这个无法实时，可能与图片为4k也有点关系有点伤
相关资源：MATLAB实现人体识别