用MATLAB实现对运动物体识别与跟踪

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
这里写图片描述
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）：
这里写图片描述
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('');



src2=imread('');



%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((2)),int16((1)));



yuandian(1,1)=u;



yuandian(1,2)=v;



%去一个模板为400*400；



src1=src2;



src2=imread('');



%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((2)),int16((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



end

fanction：




%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：
这里写图片描述

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

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用MATLAB实现对运动物体识别与跟踪

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