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;    endend

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    endendu=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;endrgb = [255 0 0];                                 % 边框颜色lineSize = 3;                                      % 边框大小，取1,2,3windowSize(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;endresult = 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    endendstate = 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