三帧差法 matlab
如何进行视频分析的Matlab实现
如何进行视频分析的Matlab实现引言：在当今数字化的时代，视频数据蕴含着丰富的信息。
而对这些信息进行准确、高效的分析，对于科学研究、商业决策、社会治理等领域具有重要意义。
Matlab作为一种强大且广泛使用的科学计算软件，为我们提供了丰富的工具和函数，使得视频分析变得更加容易和高效。
本文将介绍如何利用Matlab实现视频分析，并探讨其中的一些关键技术和方法。
一、视频读取与展示：首先，我们需要将视频数据导入到Matlab环境中，并展示给用户观看。
Matlab 提供了一个视频读取函数`VideoReader`，可以方便地读取本地视频文件或者从摄像头实时采集视频流。
读取视频后，我们可以使用图形界面工具箱中的`Video Visualizer`来展示视频内容，同时提供一些基本的视频控制功能，如播放、暂停、快进、快退等。
通过这些功能，用户可以直观地了解视频的内容和特征。
二、视频预处理与特征提取：在进行视频分析之前，通常需要对视频数据进行预处理，以提取其关键特征。
其中一个关键的预处理步骤是视频的帧差分析。
帧差分析可以帮助我们检测出视频中的动态变化区域，并提取出关键的运动信息。
Matlab提供了一些相关的函数，如`imabsdiff`来计算图像差分。
通过将相邻两帧图像进行差分运算，我们可以得到图像的差分图，进而根据差分图的像素值来检测出物体的运动轨迹。
此外，我们还可以利用Matlab提供的图像处理工具箱，对视频数据进行一系列的处理操作，如图像滤波、边缘检测、图像增强等。
这些处理操作有助于提取视频中的关键特征，并帮助我们更好地理解视频的内容。
三、目标检测与跟踪：视频目标检测与跟踪是视频分析领域的重要研究方向，也是实际应用中的一个关键问题。
通过目标检测与跟踪，我们可以实时地追踪视频中的目标对象，并获取其位置、速度、大小等信息。
在Matlab中，可以利用计算机视觉工具箱提供的函数和算法来实现目标检测与跟踪。
对于目标检测，常用的方法包括基于背景建模的前景检测、基于颜色或纹理特征的目标分割、基于形状的目标检测等。
opencv运动检测三帧差法
opencv运动检测三帧差法三帧差法优点：实时性高缺点：1、运动物体本身颜色相近时，会出现较大的空洞。
2、无法应对光照骤变的情况理论上：三帧差法比二帧差法更好一些（可在一定程度上消除帧间差分法的“双影”现象），但是也要结合实际情况而用。
1. 帧差法基本原理帧差法的实现非常简单：如图可见，由目标运动引起的运动变化区域，包括运动目标在前后两帧中的共同位置(图中黑色区域)、在当前帧中新显露出的背景区域和新覆盖的背景区域三部分。
数学原理：三帧差法的流程：1 结果1 = (第二幅图像 - 第一幅图像) ∩ (第三幅图像 - 第二幅图像)2结果2 = 滤波(结果1)3 结果3 = 形态学处理(结果2)4结果4 = 二值化(结果3)第一步：第二幅图像减去第一幅图像的值与第三幅图像减去第二幅图像的值作交集运算．对第一步产生的结果做滤波处理．对第二步产生的结果做形态学处理．对第三步产生的结果做二值化处理．直接上代码：1.#include <opencv2/opencv.hpp>ing namespace std;ing namespace cv;4.5.int main()6.{7.//读入视频8.VideoCapture capture("1.avi"); //Laboratory_raw.avi9.//VideoCapture capture(0);10.11.Mat tempframe, currentframe, previousframe, difframe,s3;12.Mat difframe2, difframe3;13.Mat frame;14.int framenum = 0;15.//读取一帧处理16.while (true)17.{18.if (!capture.isOpened())19.{20.cout << "read video failure" << endl;21.return -1;22.}23.//tempframe = capture.read(frame);24.capture >> frame;25.imshow("原视频", frame);26.previousframe = frame.clone(); //第一帧27.28.capture >> frame;29.currentframe = frame.clone(); //第二帧30.31.capture >> frame;32.s3 = frame.clone(); //第三帧33.34.cvtColor(previousframe, previousframe, CV_BGR2GRAY);35.cvtColor(currentframe, currentframe, CV_BGR2GRAY);36.cvtColor(s3,s3, CV_BGR2GRAY);37.38.39.absdiff(currentframe, previousframe, difframe);//做差求绝对值 1-240.absdiff(previousframe, s3, difframe2);//做差求绝对值 2-341.42.43.//准备做与运算，difframe3= difframe2^difframe44.// void bitwise_and(InputArray src1, InputArray src2,OutputArray dst, InputArray mask=noArray());//dst = src1 & src245.bitwise_and(difframe, difframe2, difframe3); //46.47.48.threshold(difframe3, tempframe, 20, 255.0, CV_THRESH_BINARY);49.dilate(tempframe, tempframe, Mat());//膨胀50.erode(tempframe, tempframe, Mat());//腐蚀51.52.imshow("运动目标", tempframe);53.54.waitKey(50);55.}//end while56.}运行结果：希望对你有帮助。
【目标追踪】三帧差法原理及实现
【目标追踪】三帧差法原理及实现三帧差法原理及实现•（一）帧差法原理及实现：•（二）帧差法存在的问题：•（三）三帧差法的原理：•（四）三帧差法的实现代码：•（五）视频中的目标追踪效果：（一）帧差法原理及实现：这里可以看一下我的这篇博客，这里就不赘述了：【目标追踪】python帧差法原理及其实现（二）帧差法存在的问题：运动物体本身颜色相近时，会出现较大的空洞。
位置变化缓慢时，难以检测到目标。
对光线非常敏感。
（三）三帧差法的原理：三帧差法的关键是，不再仅仅采用相邻的两帧图片作差查找运动目标，而是在相邻三帧图片的两张帧差图中取“与”操作，即：（四）三帧差法的实现代码：（具体处理和代码解析还是推荐看一下我的上一篇博客：【目标追踪】python帧差法原理及其实现）代码：import cv2import numpy as npfrom nms import py_cpu_nmsfrom time import sleepclass Detector(object):def __init__(self, name='my_video', frame_num=10, k_size=7, color=(0, 255, 0)): = nameself.color = colorself.nms_threshold = 0.3self.time = 1/frame_num # 频率self.es = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (k_size, k_size))def catch_video(self, video_index=0, k_size=7,iterations=3, threshold=20, bias_num=1,min_area=360, show_test=True, nms=True,logical='or'):# video_index：摄像头索引（数字）或者视频路径（字符路径）# k_size：中值滤波的滤波器大小# iteration：腐蚀+膨胀的次数，0表示不进行腐蚀和膨胀操作# threshold：二值化阙值# bias_num：计算帧差图时的帧数差# min_area：目标的最小面积# show_test：是否显示二值化图片# nms：是否进行非极大值抑制# logical：三帧差取or或andlogical = logical.lower()if not bias_num > 0:raise Exception('bias_num must > 0')if isinstance(video_index, str):is_camera = False# 如果是视频，则需要调整帧率else:is_camera = Truecap = cv2.VideoCapture(video_index) # 创建摄像头识别类if not cap.isOpened():# 如果没有检测到摄像头，报错raise Exception('Check if the camera is on.')frame_num = 0previous = []while cap.isOpened():catch, frame = cap.read() # 读取每一帧图片if not catch:raise Exception('Unexpected Error.')if frame_num < bias_num:value = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) previous = [value]*bias_numframe_num += 1raw = frame.copy()gray1 = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)gray1 = cv2.absdiff(gray1, previous[0])gray1 = cv2.medianBlur(gray1, k_size)_, mask1 = cv2.threshold(gray1, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY)gray2 = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)gray2 = cv2.absdiff(gray2, previous[1])gray2 = cv2.medianBlur(gray2, k_size)_, mask2 = cv2.threshold(gray2, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY)if logical == 'or':mask = (np.logical_or(mask1, mask2) + 0)elif logical == 'and':mask = (np.logical_and(mask1, mask2) + 0)else:raise Exception('Logical must be \'OR\' or \'AND\'')mask = (mask * 255).astype(np.uint8)mask = cv2.dilate(mask, self.es, iterations)mask = cv2.erode(mask, self.es, iterations)_, cnts, _ = cv2.findContours(mask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)bounds = self.nms_cnts(cnts, mask, min_area, nms=nms)for b in bounds:x, y, w, h = bthickness = (w*h)//min_areathickness = thickness if thickness <= 3 else 3thickness = thickness if thickness >= 1 else 1cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), self.color, thickness) if not is_camera:sleep(self.time)cv2.imshow(, frame) # 在window上显示图片if show_test:cv2.imshow(+'_frame', mask) # 边界value = cv2.cvtColor(raw, cv2.COLOR_BGR2GRAY)previous = self.pop(previous, value)cv2.waitKey(10)if cv2.getWindowProperty(, cv2.WND_PROP_AUTOSIZE) < 1:# 点x退出breakif show_test and cv2.getWindowProperty(+'_frame', cv2.WND_PROP_AUTOSIZE) < 1:# 点x退出break# 释放摄像头cap.release()cv2.destroyAllWindows()def nms_cnts(self, cnts, mask, min_area, nms=True):# 对检测到的边界框使用非极大值抑制bounds = [cv2.boundingRect(c) for c in cnts if cv2.contourArea(c) > min_area]if len(bounds) == 0:return []if not nms:return boundsscores = [self.calculate(b, mask) for b in bounds]bounds = np.array(bounds)scores = np.expand_dims(np.array(scores), axis=-1)keep = py_cpu_nms(np.hstack([bounds, scores]), self.nms_threshold)return bounds[keep]def calculate(self, bound, mask):x, y, w, h = boundarea = mask[y:y+h, x:x+w]pos = area > 0pos = pos.astype(np.float)# 得分应与检测框大小也有关系score = np.sum(pos)/(w*h)return scoredef pop(self, l, value):l.pop(0)l.append(value)return lif __name__ == "__main__":detector = Detector(name='test')detector.catch_video('./test.avi', bias_num=2, iterations=1,k_size=5, show_test=True, min_area=360, nms=False) （五）视频中的目标追踪效果：。
基于matlab的运动目标检测
1绪论1.1 课题研究背景及意义运动目标检测是图像处理与计算机视觉的一个分支，在理论和实践上都有重大意义，长久以来一直被国内外学者所关注。
在实际中，视频监控利用摄像机对某一特定区域进行监视，是一个细致和连续的过程，它可以由人来完成，但是人执行这种长期枯燥的例行监测是不可靠，而且费用也很高，因此引入运动监测非常有必要[1]。
它可以减轻人的负担，并且提高了可靠性。
概括起来运动监测主要包括三个内容[2]：运动目标检测，方向判断和图像跟踪。
运动目标检测是整个监测过程的基础，运动目标的提取准确与否，直接关系到后续高级过程的完成质量。
1.2 国内外研究现状运动目标检测在国外已经取得了一些的研究成果[3]，许多相关技术已经开始应用到实际系统中，但是国内研究相对落后 ,与国外还有较大差距。
传统的视频目标提取大致可以分两类 ,一类以空间同性为准则 ,先用形态学滤波器或其他滤波器对图像作预处理;然后对该图像的亮度、色度或其他信息作空间上的分割以对区域作边缘检测;之后作运动估计,并合并相似的运动区域以得到最终的提取结果。
如光流算法、主动轮廓模型算法。
此类方法结果较为准确但是运算量相对较大。
另一类算法主要以时间变化检测作为准则 ,这类算法主要通过帧差检测图像上的变化区域和不变区域 ,将运动物体与静止背景进行分割。
此类方法运算量小,提取结果不如前类方法准确。
此外,还有时空结合方法、时空亮度梯度信息结合的方法等等[4]。
本文将围绕以时间变化监测为基础的方法展开分析和讨论。
1.3 本文结构第1章介绍了本文的研究意义及国内外发展状况；第2章分为四个部分详细讲述了运动目标检测的方法，介绍了背景提取与更新算法，检测算法，阈值选取，形态学滤波等；第三章对全文作出了总结。
２ 运动目标检测的一般过程2.1 背景提取与更新算法在进行运动目标检测时，一个很重要的步骤就是区分出运动目标和背景范围，常见的一种情况是摄像机处于静止状态并且焦距也是固定的。
Matlab命令大全
cplxpa ir 复数共轭成对排列cs c 余割csch双曲余割cum sum 元素累计和cumt rapz累计梯形积分cy linde r 创建圆柱D d dblq uad 二重数值积分dea l 分配宗量de blank删去串尾部的空格符dec2base十进制转换为X进制dec2bin十进制转换为二进制dec2hex 十进制转换为十六进制deco nv 多项式除、解卷del aunay Dela unay三角剖分del2离散La placi an差分demo Matl ab演示det行列式diag矩阵对角元素提取、创建对角阵diar y Mat lab指令窗文本内容记录d iff 数值差分、符号微分digit s 符号计算中设置符号数值的精度di r 目录列表di sp 显示数组d ispla y 显示对象内容的重载函数dlinm od 离散系统的线性化模型dmper m 矩阵D ulmag e-Men delso hn 分解dos执行DO S 指令并返回结果doub le 把其他类型对象转换为双精度数值drawn ow 更新事件队列强迫Matl ab刷新屏幕ds olve符号计算解微分方程Eee cho M文件被执行指令的显示edi t 启动M文件编辑器eig求特征值和特征向量eig s 求指定的几个特征值en d 控制流FOR等结构体的结尾元素下标eps浮点相对精度er ror 显示出错信息并中断执行err ortra p 错误发生后程序是否继续执行的控制erf 误差函数erfc误差补函数erf cx 刻度误差补函数erf inv 逆误差函数erro rbar带误差限的曲线图etree plot画消去树eval串演算指令ev alin跨空间串演算指令exist检查变量或函数是否已定义exit退出Mat lab环境exp指数函数exp and 符号计算中的展开操作expi nt 指数积分函数expm常用矩阵指数函数expm1 Pad e法求矩阵指数e xpm2Taylo r法求矩阵指数e xpm3特征值分解法求矩阵指数ey e 单位阵ezc ontou r 画等位线的简捷指令ez conto urf 画填色等位线的简捷指令ezg raph3画表面图的通用简捷指令e zmesh画网线图的简捷指令ezm eshc画带等位线的网线图的简捷指令ezpl ot 画二维曲线的简捷指令ezplo t3 画三维曲线的简捷指令ezpol ar 画极坐标图的简捷指令ezsur f 画表面图的简捷指令ez surfc画带等位线的表面图的简捷指令F f fact or 符号计算的因式分解f eathe r 羽毛图fee dback反馈连接fev al 执行由串指定的函数f ft 离散Fouri er变换fft2二维离散Fouri er变换fftn高维离散Fouri er变换ffts hift直流分量对中的谱field names构架域名fig ure 创建图形窗fill3 三维多边形填色图fin d 寻找非零元素下标fin dobj寻找具有指定属性的对象图柄finds tr 寻找短串的起始字符下标find sym 机器确定内存中的符号变量fi nvers e 符号计算中求反函数fi x 向零取整fl ag 红白蓝黑交错色图阵f liplr矩阵的左右翻转flipu d 矩阵的上下翻转flip dim 矩阵沿指定维翻转f loor向负无穷取整fl ops 浮点运算次数flo w Mat lab提供的演示数据fmi n 求单变量非线性函数极小值点（旧版）fmin bnd 求单变量非线性函数极小值点f mins单纯形法求多变量函数极小值点（旧版）fminu nc 拟牛顿法求多变量函数极小值点f minse arch单纯形法求多变量函数极小值点fnde r 对样条函数求导fnin t 利用样条函数求积分fn val 计算样条函数区间内任意一点的值fnpl t 绘制样条函数图形fop en 打开外部文件for构成for环用f ormat设置输出格式f ourie r Fou rier变换f plot返函绘图指令fp rintf设置显示格式f read从文件读二进制数据fsol ve 求多元函数的零点fu ll 把稀疏矩阵转换为非稀疏阵fun m 计算一般矩阵函数fun tool函数计算器图形用户界面fz ero 求单变量非线性函数的零点G g gamm a 函数gamm ainc不完全函数ga mmaln函数的对数gc a 获得当前轴句柄gcbo获得正执行"回调"的对象句柄gcf获得当前图对象句柄gco获得当前对象句柄geom ean 几何平均值get获知对象属性ge tfiel d 获知构架数组的域get frame获取影片的帧画面ginp ut 从图形窗获取数据gl obal定义全局变量gp lot 依图论法则画图gr adien t 近似梯度gr ay 黑白灰度g rid 画分格线gridd ata 规则化数据和曲面拟合gtex t 由鼠标放置注释文字gu ide 启动图形用户界面交互设计工具H hha rmmea n 调和平均值h elp 在线帮助helpw in 交互式在线帮助hel pdesk打开超文本形式用户指南h ex2de c 十六进制转换为十进制h ex2nu m 十六进制转换为浮点数h idden透视和消隐开关hilbHilbe rt矩阵hist频数计算或频数直方图hi stc 端点定位频数直方图histf it 带正态拟合的频数直方图hold当前图上重画的切换开关h orner分解成嵌套形式hot 黑红黄白色图hsv饱和色图I iif-el se-el seif条件分支结构if ft 离散Fouri er反变换iff t2 二维离散Fou rier反变换i fftn高维离散F ourie r反变换ifft shift直流分量对中的谱的反操作ifour ier F ourie r反变换i, j缺省的"虚单元"变量il aplac e Lap lace反变换i mag 复数虚部image显示图象ima gesc显示亮度图象im finfo获取图形文件信息imre ad 从文件读取图象imw rite把im write把图象写成文件ind2s ub 单下标转变为多下标i nf 无穷大in fo Ma thWor ks公司网点地址inlin e 构造内联函数对象inm em 列出内存中的函数名i nput提示用户输入in putna me 输入宗量名int 符号积分int2s tr 把整数数组转换为串数组inte rp1 一维插值inter p2 二维插值i nterp3 三维插值in terpn N维插值int erpft利用FF T插值intro Matl ab自带的入门引导inv求矩阵逆invh ilb H ilber t矩阵的准确逆i permu te 广义反转置isa 检测是否给定类的对象isch ar 若是字符串则为真is equal若两数组相同则为真ise mpty若是空阵则为真i sfini te 若全部元素都有限则为真isfi eld 若是构架域则为真i sglob al 若是全局变量则为真i shand le 若是图形句柄则为真i shold若当前图形处于保留状态则为真isi eee 若计算机执行IEEE规则则为真isin f 若是无穷数据则为真is lette r 若是英文字母则为真is logic al 若是逻辑数组则为真i smemb er 检查是否属于指定集i snan若是非数则为真i snume ric 若是数值数组则为真isobj ect 若是对象则为真is prime若是质数则为真isrea l 若是实数则为真issp ace 若是空格则为真is spars e 若是稀疏矩阵则为真is struc t 若是构架则为真isst udent若是Ma tlab学生版则为真izt rans符号计算Z反变换J j , Kkj acobi an 符号计算中求Jacob ian 矩阵je t 蓝头红尾饱和色jord an 符号计算中获得 Jord an标准型key board键盘获得控制权kronKrone cker乘法规则产生的数组L lla place Lapl ace变换las terr显示最新出错信息lastw arn 显示最新警告信息l easts q 解非线性最小二乘问题（旧版）le gend图形图例ligh ting照明模式line创建线对象li nes 采用plot画线色linm od 获连续系统的线性化模型linm od2 获连续系统的线性化精良模型l inspa ce 线性等分向量ln 矩阵自然对数loa d 从MA T文件读取变量l og 自然对数l og10常用对数log2底为2的对数l oglog双对数刻度图形logm矩阵对数logs pace对数分度向量lo okfor按关键字搜索M文件low er 转换为小写字母lsq nonli n 解非线性最小二乘问题l u LU分解M m mad平均绝对值偏差m agic魔方阵maple &nb, sp;运作 Ma ple格式指令m at2st r 把数值数组转换成输入形态串数组m ateri al 材料反射模式max找向量中最大元素mbuil d 产生E XE文件编译环境的预设置指令mcc创建MEX或EXE文件的编译指令me an 求向量元素的平均值m edian求中位数men uedit启动设计用户菜单的交互式编辑工具m esh 网线图m eshz垂帘网线图mes hgrid产生"格点"矩阵meth ods 获知对指定类定义的所有方法函数mex产生MEX文件编译环境的预设置指令m funli s 能被m fun计算的MAPL E经典函数列表m help引出 Ma ple的在线帮助min 找向量中最小元素m kdir创建目录mkpp逐段多项式数据的明晰化m od 模运算mo re 指令窗中内容的分页显示movi e 放映影片动画movie in 影片帧画面的内存预置mtayl or 符号计算多变量Taylo r级数展开N nndims求数组维数Na N 非数（预定义）变量na rgchk输入宗量数验证nargi n 函数输入宗量数narg out 函数输出宗量数nd grid产生高维格点矩阵newpl ot 准备新的缺省图、轴n extpo w2 取最接近的较大2次幂nnz 矩阵的非零元素总数nonze ros 矩阵的非零元素no rm 矩阵或向量范数nor mcdf正态分布累计概率密度函数n ormes t 估计矩阵2范数norm inv 正态分布逆累计概率密度函数n ormpd f 正态分布概率密度函数n ormrn d 正态随机数发生器not ebook启动Ma tlab和Word的集成环境null零空间num2str 把非整数数组转换为串numd en 获取最小公分母和相应的分子表达式nzma x 指定存放非零元素所需内存Ooo de1 非Stiff微分方程变步长解算器od e15sStiff微分方程变步长解算器od e23t适度Sti ff 微分方程解算器ode23tbStiff微分方程解算器ode45非Sti ff 微分方程变步长解算器odefi le OD E 文件模板od eget获知ODE选项设置参数o depha s2 OD E 输出函数的二维相平面图odeph as3 O DE 输出函数的三维相空间图odep lot O DE 输出函数的时间轨迹图odepr int 在Matla b指令窗显示结果odese t 创建或改写 OD E选项构架参数值ones全1数组opti mset创建或改写优化泛函指令的选项参数值o rient设定图形的排放方式ort h 值空间正交化P ppa ck 收集Matla b内存碎块扩大内存page dlg 调出图形排版对话框patch创建块对象pa th 设置Matla b搜索路径的指令patht ool 搜索路径管理器pa use 暂停pc ode 创建预解译P码文件pcolo r 伪彩图pea ks Ma tlab提供的典型三维曲面permu te 广义转置p i （预定义变量）圆周率p ie 二维饼图p ie3 三维饼图pink粉红色图矩阵pi nv 伪逆plo t 平面线图pl ot3 三维线图plotm atrix矩阵的散点图p lotyy双纵坐标图po issin v 泊松分布逆累计概率分布函数poi ssrnd泊松分布随机数发生器po l2car t 极或柱坐标变为直角坐标polar极坐标图pol y 矩阵的特征多项式、根集对应的多项式poly2str以习惯方式显示多项式pol y2sym双精度多项式系数转变为向量符号多项式poly der 多项式导数poly fit 数据的多项式拟合p olyva l 计算多项式的值poly valm计算矩阵多项式p ow2 2的幂p pval计算分段多项式p retty以习惯方式显示符号表达式print打印图形或SIMU LINK模型pr intsy s 以习惯方式显示有理分式prism光谱色图矩阵p rocre ad 向M APLE输送计算程序pro file函数文件性能评估器prop edit图形对象属性编辑器pwd显示当前工作目录Q qqu ad 低阶法计算数值积分q uad8高阶法计算数值积分(QUADL) qu it 推出Matla b 环境quiv er 二维方向箭头图qui ver3三维方向箭头图R rran d 产生均匀分布随机数ra ndn 产生正态分布随机数randp erm 随机置换向量ran ge 样本极差r ank 矩阵的秩rats有理输出rcon d 矩阵倒条件数估计rea l 复数的实部r eallo g 在实数域内计算自然对数realp ow 在实数域内计算乘方r ealsq rt 在实数域内计算平方根realm ax 最大正浮点数real min 最小正浮点数rec tangl e 画"长方框" rem 求余数r epmat铺放模块数组r eshap e 改变数组维数、大小re sidue部分分式展开r eturn返回ribbo n 把二维曲线画成三维彩带图rmfi eld 删去构架的域roo ts 求多项式的根rose数扇形图rot90 矩阵旋转90度rot ate 指定的原点和方向旋转rota te3d启动三维图形视角的交互设置功能rou nd 向最近整数圆整rre f 简化矩阵为梯形形式rs f2csf实数块对角阵转为复数特征值对角阵r sumsRiema nn和S ssav e 把内存变量保存为文件s catte r 散点图sca tter3三维散点图se c 正割sech双曲正割sem ilogx X轴对数刻度坐标图sem ilogy Y轴对数刻度坐标图ser ies 串联连接set 设置图形对象属性s etfie ld 设置构架数组的域se tstr将ASCI I码转换为字符的旧版指令s ign 根据符号取值函数s ignum符号计算中的符号取值函数sim 运行SIMU LINK模型si mget获取SIM ULINK模型设置的仿真参数simp le 寻找最短形式的符号解simpl ify 符号计算中进行简化操作sim set 对SIMUL INK模型的仿真参数进行设置simu link启动SIM ULINK模块库浏览器si n 正弦sinh双曲正弦siz e 矩阵的大小s lice立体切片图sol ve 求代数方程的符号解s pallo c 为非零元素配置内存sp arse创建稀疏矩阵sp conve rt 把外部数据转换为稀疏矩阵spd iags稀疏对角阵spf un 求非零元素的函数值s ph2ca rt 球坐标变为直角坐标s phere产生球面spi nmap色图彩色的周期变化spli ne 样条插值s pones用1置换非零元素spra ndsym稀疏随机对称阵spran k 结构秩spr ing 紫黄调春色图spr intf把格式数据写成串spy 画稀疏结构图sqr t 平方根sqr tm 方根矩阵s queez e 删去大小为1的"孤维" sscan f 按指定格式读串stai rs 阶梯图st d 标准差ste m 二维杆图st ep 阶跃响应指令str2doubl e 串转换为双精度值str2mat创建多行串数组s tr2nu m 串转换为数s trcat接成长串str cmp 串比较s trjus t 串对齐str match搜索指定串st rncmp串中前若干字符比较str rep 串替换s trtok寻找第一间隔符前的内容s truct创建构架数组s truct2cell把构架转换为元胞数组st rvcat创建多行串数组sub2i nd 多下标转换为单下标s ubexp r 通过子表达式重写符号对象subp lot 创建子图subs符号计算中的符号变量置换s ubspa ce 两子空间夹角sum元素和summe r 绿黄调夏色图super iorto设定优先级su rf 三维着色表面图sur face创建面对象sur fc 带等位线的表面图su rfl 带光照的三维表面图surfn orm 空间表面的法线sv d 奇异值分解s vds 求指定的若干奇异值switc h-cas e-oth erwis e 多分支结构s ym2po ly 符号多项式转变为双精度多项式系数向量sy mmmd对称最小度排序s ymrcm反向Cu thill-McKe e排序syms创建多个符号对象T tta n 正切tanh双曲正切tay lorto ol 进行Taylo r逼近分析的交互界面tex t 文字注释tf创建传递函数对象tic启动计时器tit le 图名toc关闭计时器tr apz 梯形法数值积分tr eelay out 展开树、林tree plot画树图tril下三角阵trim求系统平衡点t rimes h 不规则格点网线图tri surf不规则格点表面图t riu 上三角阵t ry-ca tch 控制流中的T ry-ca tch结构 type显示M文件Uuui conte xtmen u 创建现场菜单uicon trol创建用户控件ui menu创建用户菜单un mkpp逐段多项式数据的反明晰化u nwrap自然态相角up per 转换为大写字母V v var方差v ararg in 变长度输入宗量var argou t 变长度输出宗量vect orize使串表达式或内联函数适于数组运算v er 版本信息的获取vie w 三维图形的视角控制vo ronoi Voro noi多边形vp a 任意精度（符号类）数值W wwa rning显示警告信息w hat 列出当前目录上的文件what snew显示Mat lab中Readm e文件的内容wh ich 确定函数、文件的位置whil e 控制流中的Whi le环结构whi te 全白色图矩阵whit ebg 指定轴的背景色wh o 列出内存中的变量名wh os 列出内存中变量的详细信息win ter 蓝绿调冬色图wor kspac e 启动内存浏览器Xx , Y y ,Z z xlab el X轴名xo r 或非逻辑ye sinpu t 智能输入指令ylabe l Y轴名zer os 全零数组z label Z轴名zoom图形的变焦放大和缩小zt rans符号计算Z变换。
matlab中常用的函数
matlab中常⽤的函数Aabs 绝对值、模、字符的ASCII码值acos 反余弦acosh 反双曲余弦acot 反余切acoth 反双曲余切acsc 反余割acsch 反双曲余割align 启动图形对象⼏何位置排列⼯具all 所有元素⾮零为真angle 相⾓ans 表达式计算结果的缺省变量名any 所有元素⾮全零为真area ⾯域图argnames 函数M⽂件宗量名asec 反正割asech 反双曲正割asin 反正弦asinh 反双曲正弦assignin 向变量赋值atan 反正切atan2 四象限反正切atanh 反双曲正切autumn 红黄调秋⾊图阵axes 创建轴对象的低层指令axis 控制轴刻度和风格的⾼层指令Bbar ⼆维直⽅图bar3 三维直⽅图bar3h 三维⽔平直⽅图barh ⼆维⽔平直⽅图base2dec X进制转换为⼗进制bin2dec ⼆进制转换为⼗进制blanks 创建空格串bone 蓝⾊调⿊⽩⾊图阵box 框状坐标轴break while 或for 环中断指令brighten 亮度控制Ccapture ；3版以前？捕获当前图形cart2pol 直⾓坐标变为极或柱坐标cart2sph 直⾓坐标变为球坐标cat 串接成⾼维数组caxis ⾊标尺刻度cd 指定当前⽬录cdedit 启动⽤户菜单、控件回调函数设计⼯具cdf2rdf 复数特征值对⾓阵转为实数块对⾓阵ceil 向正⽆穷取整cell 创建元胞数组cell2struct 元胞数组转换为构架数组celldisp 显⽰元胞数组内容cellplot 元胞数组内部结构图⽰char 把数值、符号、内联类转换为字符对象chi2cdf 分布累计概率函数chi2inv 分布逆累计概率函数chi2pdf 分布概率密度函数chi2rnd 分布随机数发⽣器chol Cholesky分解clabel 等位线标识cla 清除当前轴class 获知对象类别或创建对象clc 清除指令窗clear 清除内存变量和函数clf 清除图对象clock 时钟colorcube 三浓淡多彩交叉⾊图矩阵colordef 设置⾊彩缺省值colormap ⾊图colspace 列空间的基close 关闭指定窗⼝colperm 列排序置换向量comet 彗星状轨迹图comet3 三维彗星轨迹图compass 射线图compose 求复合函数cond ；逆？条件数condeig 计算特征值、特征向量同时给出条件数condest 范-1条件数估计conj 复数共轭contour 等位线contourf 填⾊等位线contour3 三维等位线contourslice 四维切⽚等位线图conv 多项式乘、卷积cool 青紫调冷⾊图copper 古铜调⾊图cos 余弦cosh 双曲余弦cot 余切cplxpair 复数共轭成对排列csc 余割csch 双曲余割cumsum 元素累计和cumtrapz 累计梯形积分cylinder 创建圆柱Ddblquad ⼆重数值积分deal 分配宗量deblank 删去串尾部的空格符dec2base ⼗进制转换为X进制dec2bin ⼗进制转换为⼆进制dec2hex ⼗进制转换为⼗六进制deconv 多项式除、解卷delaunay Delaunay 三⾓剖分del2 离散Laplacian差分demo Matlab演⽰det ⾏列式diag 矩阵对⾓元素提取、创建对⾓阵diary Matlab指令窗⽂本内容记录diff 数值差分、符号微分digits 符号计算中设置符号数值的精度dir ⽬录列表disp 显⽰数组display 显⽰对象内容的重载函数dlinmod 离散系统的线性化模型dmperm 矩阵Dulmage-Mendelsohn 分解dos 执⾏DOS 指令并返回结果double 把其他类型对象转换为双精度数值drawnow 更新事件队列强迫Matlab刷新屏幕dsolve 符号计算解微分⽅程Eecho M⽂件被执⾏指令的显⽰edit 启动M⽂件编辑器eig 求特征值和特征向量eigs 求指定的⼏个特征值end 控制流FOR等结构体的结尾元素下标eps 浮点相对精度error 显⽰出错信息并中断执⾏errortrap 错误发⽣后程序是否继续执⾏的控制erf 误差函数erfc 误差补函数erfcx 刻度误差补函数erfinv 逆误差函数errorbar 带误差限的曲线图etreeplot 画消去树eval 串演算指令evalin 跨空间串演算指令exist 检查变量或函数是否已定义exit 退出Matlab环境expand 符号计算中的展开操作expint 指数积分函数expm 常⽤矩阵指数函数expm1 Pade法求矩阵指数expm2 Taylor法求矩阵指数expm3 特征值分解法求矩阵指数eye 单位阵ezcontour 画等位线的简捷指令ezcontourf 画填⾊等位线的简捷指令ezgraph3 画表⾯图的通⽤简捷指令ezmesh 画⽹线图的简捷指令ezmeshc 画带等位线的⽹线图的简捷指令ezplot 画⼆维曲线的简捷指令ezplot3 画三维曲线的简捷指令ezpolar 画极坐标图的简捷指令ezsurf 画表⾯图的简捷指令ezsurfc 画带等位线的表⾯图的简捷指令Ffactor 符号计算的因式分解feather ⽻⽑图feedback 反馈连接feval 执⾏由串指定的函数fft 离散Fourier变换fft2 ⼆维离散Fourier变换fftn ⾼维离散Fourier变换fftshift 直流分量对中的谱fieldnames 构架域名figure 创建图形窗fill3 三维多边形填⾊图find 寻找⾮零元素下标findobj 寻找具有指定属性的对象图柄findstr 寻找短串的起始字符下标findsym 机器确定内存中的符号变量finverse 符号计算中求反函数fix 向零取整flag 红⽩蓝⿊交错⾊图阵fliplr 矩阵的左右翻转flipud 矩阵的上下翻转flipdim 矩阵沿指定维翻转floor 向负⽆穷取整flops 浮点运算次数flow Matlab提供的演⽰数据fmin 求单变量⾮线性函数极⼩值点；旧版？fminbnd 求单变量⾮线性函数极⼩值点fmins 单纯形法求多变量函数极⼩值点；旧版？fminunc 拟⽜顿法求多变量函数极⼩值点fminsearch 单纯形法求多变量函数极⼩值点fnder 对样条函数求导fnint 利⽤样条函数求积分fnval 计算样条函数区间内任意⼀点的值fnplt 绘制样条函数图形fopen 打开外部⽂件format 设置输出格式fourier Fourier 变换fplot 返函绘图指令fprintf 设置显⽰格式fread 从⽂件读⼆进制数据fsolve 求多元函数的零点full 把稀疏矩阵转换为⾮稀疏阵funm 计算⼀般矩阵函数funtool 函数计算器图形⽤户界⾯fzero 求单变量⾮线性函数的零点Ggamma 函数gammainc 不完全函数gammaln 函数的对数gca 获得当前轴句柄gcbo 获得正执⾏"回调"的对象句柄gcf 获得当前图对象句柄gco 获得当前对象句柄geomean ⼏何平均值get 获知对象属性getfield 获知构架数组的域getframe 获取影⽚的帧画⾯ginput 从图形窗获取数据global 定义全局变量gplot 依图论法则画图gradient 近似梯度gray ⿊⽩灰度grid 画分格线griddata 规则化数据和曲⾯拟合gtext 由⿏标放置注释⽂字guide 启动图形⽤户界⾯交互设计⼯具Hharmmean 调和平均值help 在线帮助helpwin 交互式在线帮助helpdesk 打开超⽂本形式⽤户指南hex2dec ⼗六进制转换为⼗进制hex2num ⼗六进制转换为浮点数hidden 透视和消隐开关hilb Hilbert矩阵hist 频数计算或频数直⽅图histc 端点定位频数直⽅图histfit 带正态拟合的频数直⽅图hold 当前图上重画的切换开关horner 分解成嵌套形式hot ⿊红黄⽩⾊图hsv 饱和⾊图Iif-else-elseif 条件分⽀结构ifft 离散Fourier反变换ifft2 ⼆维离散Fourier反变换ifftn ⾼维离散Fourier反变换ifftshift 直流分量对中的谱的反操作ifourier Fourier反变换i, j 缺省的"虚单元"变量ilaplace Laplace反变换imag 复数虚部image 显⽰图象imagesc 显⽰亮度图象imfinfo 获取图形⽂件信息imread 从⽂件读取图象imwrite 把imwrite 把图象写成⽂件ind2sub 单下标转变为多下标inf ⽆穷⼤info MathWorks公司⽹点地址inline 构造内联函数对象inmem 列出内存中的函数名input 提⽰⽤户输⼊inputname 输⼊宗量名int 符号积分int2str 把整数数组转换为串数组interp1 ⼀维插值interp2 ⼆维插值interp3 三维插值interpn N维插值interpft 利⽤FFT插值intro Matlab⾃带的⼊门引导inv 求矩阵逆invhilb Hilbert矩阵的准确逆ipermute ⼴义反转置isa 检测是否给定类的对象ischar 若是字符串则为真isequal 若两数组相同则为真isempty 若是空阵则为真isfinite 若全部元素都有限则为真isfield 若是构架域则为真isglobal 若是全局变量则为真ishandle 若是图形句柄则为真ishold 若当前图形处于保留状态则为真isieee 若计算机执⾏IEEE规则则为真isinf 若是⽆穷数据则为真isletter 若是英⽂字母则为真islogical 若是逻辑数组则为真ismember 检查是否属于指定集isnan 若是⾮数则为真isnumeric 若是数值数组则为真isobject 若是对象则为真isprime 若是质数则为真isreal 若是实数则为真isspace 若是空格则为真issparse 若是稀疏矩阵则为真isstruct 若是构架则为真isstudent 若是Matlab学⽣版则为真iztrans 符号计算Z反变换J , Kjacobian 符号计算中求Jacobian 矩阵jet 蓝头红尾饱和⾊jordan 符号计算中获得Jordan标准型keyboard 键盘获得控制权kron Kronecker乘法规则产⽣的数组Llaplace Laplace变换lasterr 显⽰最新出错信息lastwarn 显⽰最新警告信息leastsq 解⾮线性最⼩⼆乘问题；旧版？legend 图形图例lighting 照明模式line 创建线对象lines 采⽤plot 画线⾊linmod 获连续系统的线性化模型linmod2 获连续系统的线性化精良模型linspace 线性等分向量ln 矩阵⾃然对数load 从MAT⽂件读取变量log ⾃然对数log10 常⽤对数log2 底为2的对数loglog 双对数刻度图形logm 矩阵对数logspace 对数分度向量lookfor 按关键字搜索M⽂件lower 转换为⼩写字母lsqnonlin 解⾮线性最⼩⼆乘问题lu LU分解Mmad 平均绝对值偏差magic 魔⽅阵maple &nb, sp; 运作Maple格式指令mat2str 把数值数组转换成输⼊形态串数组material 材料反射模式max 找向量中最⼤元素mbuild 产⽣EXE⽂件编译环境的预设置指令mcc 创建MEX或EXE⽂件的编译指令mean 求向量元素的平均值median 求中位数menuedit 启动设计⽤户菜单的交互式编辑⼯具mesh ⽹线图meshz 垂帘⽹线图meshgrid 产⽣"格点"矩阵methods 获知对指定类定义的所有⽅法函数mex 产⽣MEX⽂件编译环境的预设置指令mfunlis 能被mfun计算的MAPLE经典函数列表mhelp 引出Maple的在线帮助min 找向量中最⼩元素mkdir 创建⽬录mkpp 逐段多项式数据的明晰化mod 模运算more 指令窗中内容的分页显⽰movie 放映影⽚动画moviein 影⽚帧画⾯的内存预置mtaylor 符号计算多变量Taylor级数展开Nndims 求数组维数NaN ⾮数；预定义？变量nargchk 输⼊宗量数验证nargin 函数输⼊宗量数nargout 函数输出宗量数ndgrid 产⽣⾼维格点矩阵newplot 准备新的缺省图、轴nextpow2 取最接近的较⼤2次幂nnz 矩阵的⾮零元素总数nonzeros 矩阵的⾮零元素norm 矩阵或向量范数normcdf 正态分布累计概率密度函数normest 估计矩阵2范数norminv 正态分布逆累计概率密度函数normpdf 正态分布概率密度函数normrnd 正态随机数发⽣器notebook 启动Matlab和Word的集成环境null 零空间num2str 把⾮整数数组转换为串numden 获取最⼩公分母和相应的分⼦表达式nzmax 指定存放⾮零元素所需内存Oode1 ⾮Stiff 微分⽅程变步长解算器ode15s Stiff 微分⽅程变步长解算器ode23t 适度Stiff 微分⽅程解算器ode23tb Stiff 微分⽅程解算器ode45 ⾮Stiff 微分⽅程变步长解算器odefile ODE ⽂件模板odeget 获知ODE 选项设置参数odephas2 ODE 输出函数的⼆维相平⾯图odephas3 ODE 输出函数的三维相空间图odeplot ODE 输出函数的时间轨迹图odeprint 在Matlab指令窗显⽰结果odeset 创建或改写ODE选项构架参数值ones 全1数组optimset 创建或改写优化泛函指令的选项参数值orient 设定图形的排放⽅式orth 值空间正交化Ppack 收集Matlab内存碎块扩⼤内存pagedlg 调出图形排版对话框patch 创建块对象path 设置Matlab搜索路径的指令pathtool 搜索路径管理器pause 暂停pcode 创建预解译P码⽂件pcolor 伪彩图peaks Matlab提供的典型三维曲⾯permute ⼴义转置pi ；预定义变量？圆周率pie ⼆维饼图pie3 三维饼图pink 粉红⾊图矩阵pinv 伪逆plot 平⾯线图plot3 三维线图plotmatrix 矩阵的散点图plotyy 双纵坐标图poissinv 泊松分布逆累计概率分布函数poissrnd 泊松分布随机数发⽣器pol2cart 极或柱坐标变为直⾓坐标polar 极坐标图poly 矩阵的特征多项式、根集对应的多项式poly2str 以习惯⽅式显⽰多项式poly2sym 双精度多项式系数转变为向量符号多项式polyder 多项式导数polyfit 数据的多项式拟合polyval 计算多项式的值polyvalm 计算矩阵多项式pow2 2的幂ppval 计算分段多项式pretty 以习惯⽅式显⽰符号表达式print 打印图形或SIMULINK模型printsys 以习惯⽅式显⽰有理分式prism 光谱⾊图矩阵procread 向MAPLE输送计算程序profile 函数⽂件性能评估器propedit 图形对象属性编辑器pwd 显⽰当前⼯作⽬录Qquad 低阶法计算数值积分quad8 ⾼阶法计算数值积分(QUADL)quit 推出Matlab 环境quiver ⼆维⽅向箭头图quiver3 三维⽅向箭头图R rrand 产⽣均匀分布随机数randn 产⽣正态分布随机数randperm 随机置换向量range 样本极差rank 矩阵的秩rats 有理输出rcond 矩阵倒条件数估计real 复数的实部reallog 在实数域内计算⾃然对数realpow 在实数域内计算乘⽅realsqrt 在实数域内计算平⽅根realmax 最⼤正浮点数realmin 最⼩正浮点数rectangle 画"长⽅框"rem 求余数repmat 铺放模块数组reshape 改变数组维数、⼤⼩residue 部分分式展开return 返回ribbon 把⼆维曲线画成三维彩带图rmfield 删去构架的域roots 求多项式的根rose 数扇形图rot90 矩阵旋转90度rotate 指定的原点和⽅向旋转rotate3d 启动三维图形视⾓的交互设置功能round 向最近整数圆整rref 简化矩阵为梯形形式rsf2csf 实数块对⾓阵转为复数特征值对⾓阵rsums Riemann和Ssave 把内存变量保存为⽂件scatter 散点图scatter3 三维散点图sec 正割sech 双曲正割semilogx X轴对数刻度坐标图semilogy Y轴对数刻度坐标图series 串联连接set 设置图形对象属性setfield 设置构架数组的域setstr 将ASCII码转换为字符的旧版指令sign 根据符号取值函数signum 符号计算中的符号取值函数sim 运⾏SIMULINK模型simget 获取SIMULINK模型设置的仿真参数simple 寻找最短形式的符号解simplify 符号计算中进⾏简化操作simset 对SIMULINK 模型的仿真参数进⾏设置simulink 启动SIMULINK模块库浏览器sin 正弦sinh 双曲正弦size 矩阵的⼤⼩slice ⽴体切⽚图solve 求代数⽅程的符号解spalloc 为⾮零元素配置内存sparse 创建稀疏矩阵spconvert 把外部数据转换为稀疏矩阵spdiags 稀疏对⾓阵spfun 求⾮零元素的函数值sph2cart 球坐标变为直⾓坐标sphere 产⽣球⾯spinmap ⾊图彩⾊的周期变化spline 样条插值spones ⽤1置换⾮零元素sprandsym 稀疏随机对称阵sprank 结构秩spring 紫黄调春⾊图sprintf 把格式数据写成串spy 画稀疏结构图sqrt 平⽅根sqrtm ⽅根矩阵squeeze 删去⼤⼩为1的"孤维" sscanf 按指定格式读串stairs 阶梯图std 标准差stem ⼆维杆图step 阶跃响应指令str2double 串转换为双精度值str2mat 创建多⾏串数组str2num 串转换为数strcat 接成长串strcmp 串⽐较strjust 串对齐strmatch 搜索指定串strncmp 串中前若⼲字符⽐较strrep 串替换strtok 寻找第⼀间隔符前的内容struct 创建构架数组struct2cell 把构架转换为元胞数组strvcat 创建多⾏串数组sub2ind 多下标转换为单下标subexpr 通过⼦表达式重写符号对象subplot 创建⼦图subs 符号计算中的符号变量置换subspace 两⼦空间夹⾓sum 元素和summer 绿黄调夏⾊图superiorto 设定优先级surf 三维着⾊表⾯图surface 创建⾯对象surfc 带等位线的表⾯图surfl 带光照的三维表⾯图surfnorm 空间表⾯的法线svd 奇异值分解svds 求指定的若⼲奇异值switch-case-otherwise 多分⽀结构sym2poly 符号多项式转变为双精度多项式系数向量symmmd 对称最⼩度排序symrcm 反向Cuthill-McKee排序syms 创建多个符号对象Tttan 正切tanh 双曲正切taylortool 进⾏Taylor逼近分析的交互界⾯text ⽂字注释tf 创建传递函数对象tic 启动计时器title 图名toc 关闭计时器trapz 梯形法数值积分treelayout 展开树、林treeplot 画树图tril 下三⾓阵trim 求系统平衡点trimesh 不规则格点⽹线图trisurf 不规则格点表⾯图triu 上三⾓阵try-catch 控制流中的Try-catch结构type 显⽰M ⽂件Uuicontextmenu 创建现场菜单uicontrol 创建⽤户控件uimenu 创建⽤户菜单unmkpp 逐段多项式数据的反明晰化unwrap ⾃然态相⾓upper 转换为⼤写字母V vvar ⽅差varargin 变长度输⼊宗量varargout 变长度输出宗量vectorize 使串表达式或内联函数适于数组运算ver 版本信息的获取view 三维图形的视⾓控制voronoi Voronoi多边形vpa 任意精度；符号类？数值Wwarning 显⽰警告信息what 列出当前⽬录上的⽂件whatsnew 显⽰Matlab中Readme⽂件的内容which 确定函数、⽂件的位置while 控制流中的While环结构white 全⽩⾊图矩阵whitebg 指定轴的背景⾊who 列出内存中的变量名whos 列出内存中变量的详细信息winter 蓝绿调冬⾊图workspace 启动内存浏览器X x , Y y , Z zxlabel X轴名xor 或⾮逻辑yesinput 智能输⼊指令ylabel Y轴名zeros 全零数组zlabel Z轴名zoom 图形的变焦放⼤和缩⼩ztrans 符号计算Z变换。
基于matlab的运动目标检测
1 绪论1.1 课题研究背景及意义运动目标检测是图像处理与计算机视觉的一个分支，在理论和实践上都有重大意义，长久以来一直被国内外学者所关注。
在实际中，视频监控利用摄像机对某一特定区域进行监视，是一个细致和连续的过程，它可以由人来完成，但是人执行这种长期枯燥的例行监测是不可靠，而且费用也很高，因此引入运动监测非常有必要[1]。
它可以减轻人的负担，并且提高了可靠性。
概括起来运动监测主要包括三个内容[2]：运动目标检测，方向判断和图像跟踪。
运动目标检测是整个监测过程的基础，运动目标的提取准确与否，直接关系到后续高级过程的完成质量。
1.2 国内外研究现状运动目标检测在国外已经取得了一些的研究成果[3]，许多相关技术已经开始应用到实际系统中，但是国内研究相对落后,与国外还有较大差距。
传统的视频目标提取大致可以分两类,一类以空间同性为准则,先用形态学滤波器或其他滤波器对图像作预处理;然后对该图像的亮度、色度或其他信息作空间上的分割以对区域作边缘检测;之后作运动估计,并合并相似的运动区域以得到最终的提取结果。
如光流算法、主动轮廓模型算法。
此类方法结果较为准确但是运算量相对较大。
另一类算法主要以时间变化检测作为准则,这类算法主要通过帧差检测图像上的变化区域和不变区域,将运动物体与静止背景进行分割。
此类方法运算量小,提取结果不如前类方法准确。
此外,还有时空结合方法、时空亮度梯度信息结合的方法等等[4]。
本文将围绕以时间变化监测为基础的方法展开分析和讨论。
1.3 本文结构第1章介绍了本文的研究意义及国内外发展状况；第2章分为四个部分详细讲述了运动目标检测的方法，介绍了背景提取与更新算法，检测算法，阈值选取，形态学滤波等；第三章对全文作出了总结。
２运动目标检测的一般过程2.1 背景提取与更新算法在进行运动目标检测时，一个很重要的步骤就是区分出运动目标和背景范围，常见的一种情况是摄像机处于静止状态并且焦距也是固定的。
此时，图像中的背景区域固定不动。
第五章光电信息处理技术成像目标探测与跟踪技术
VSAM
• 使用架设在高处多方位旋转云台上的单个摄像机，可以全方位地实施视 频监控。系统首先有规律地初始化一系列背景图像，然后利用基于特征区域的 方法将实际摄录的视频图与相应的背景图作匹配，再利用背景减除法检测运动 目标。
VSAM
• 由于传统的卡尔曼滤波方法只能处理单峰问题，该系统对传统的卡尔曼滤 波思想进行了扩展，并使用了带目标模板更新的相关匹配算法实现了多目标的 跟踪。
➢ Step5 使用卡尔曼滤波器预测车辆在下一帧中的可能 位置。
➢ Step6 在预测区域周围对各个车辆进行匹配跟踪。转 Step2，进行下一轮跟踪。
实验结果
（a）遮挡模型
（b）原始遮挡图像
（c）分割处理后 （d）遮挡模型与运动目标匹配
夜晚车辆检测结果
普通路面检测结果
（a）序列某一帧
（b）混合高斯模型检测结果
分片跟踪
遮挡下的跟踪
分片跟踪
目标表现模型的变化时的跟踪
目标尺度发生变化
应用举例：车辆检测与跟踪
智能交通系统： ( Intelligent Transport Systems, ITS)
车辆检测与跟踪概述
影响车辆检测和跟踪的主要因素： （1）车辆自身阴影； （2）车辆间相互遮挡或车辆被背景中物体遮挡； （3）同车型车辆之间具有较大的相似性； （4）光线突变； （5）夜晚和雨、雪等恶烈天气等。 主要针对（1）、（2）两种情况开展研究
将顶层金字塔求得的参数集隐射到金字塔的中间层，并对 该层进行全局运动估计，求得相应的运动参数；
将金字塔中间层的参数集映射到金字塔的底层, 对该层进行 全局运动估计，求得该层的运动参数集。
利用求得的最终参数集，对图像进行运动补偿，将运动补 偿后的图像与前一帧图像进行差值。
matlab命令大全 (全面)解析
Matlab命令大全A aabs 绝对值、模、字符的ASCII码值acos 反余弦acosh 反双曲余弦acot 反余切acoth 反双曲余切acsc 反余割acsch 反双曲余割align 启动图形对象几何位置排列工具all 所有元素非零为真angle 相角ans 表达式计算结果的缺省变量名any 所有元素非全零为真area 面域图argnames 函数M文件宗量名asec 反正割asech 反双曲正割asin 反正弦asinh 反双曲正弦assignin 向变量赋值atan 反正切atan2 四象限反正切atanh 反双曲正切autumn 红黄调秋色图阵axes 创建轴对象的低层指令axis 控制轴刻度和风格的高层指令B bbar 二维直方图bar3 三维直方图bar3h 三维水平直方图barh 二维水平直方图base2dec X进制转换为十进制bin2dec 二进制转换为十进制blanks 创建空格串bone 蓝色调黑白色图阵box 框状坐标轴break while 或for 环中断指令brighten 亮度控制C ccapture （3版以前）捕获当前图形cart2pol 直角坐标变为极或柱坐标cart2sph 直角坐标变为球坐标cat 串接成高维数组caxis 色标尺刻度cd 指定当前目录cdedit 启动用户菜单、控件回调函数设计工具cdf2rdf 复数特征值对角阵转为实数块对角阵ceil 向正无穷取整cell 创建元胞数组cell2struct 元胞数组转换为构架数组celldisp 显示元胞数组内容cellplot 元胞数组内部结构图示char 把数值、符号、内联类转换为字符对象chi2cdf 分布累计概率函数chi2inv 分布逆累计概率函数chi2pdf 分布概率密度函数chi2rnd 分布随机数发生器chol Cholesky分解clabel 等位线标识cla 清除当前轴class 获知对象类别或创建对象clc 清除指令窗clear 清除内存变量和函数clf 清除图对象clock 时钟colorcube 三浓淡多彩交叉色图矩阵colordef 设置色彩缺省值colormap 色图colspace 列空间的基close 关闭指定窗口colperm 列排序置换向量comet 彗星状轨迹图comet3 三维彗星轨迹图compass 射线图compose 求复合函数cond （逆）条件数condeig 计算特征值、特征向量同时给出条件数condest 范-1条件数估计conj 复数共轭contour 等位线contourf 填色等位线contour3 三维等位线contourslice 四维切片等位线图conv 多项式乘、卷积cool 青紫调冷色图copper 古铜调色图cos 余弦cosh 双曲余弦cot 余切coth 双曲余切cplxpair 复数共轭成对排列csc 余割csch 双曲余割cumsum 元素累计和cumtrapz 累计梯形积分cylinder 创建圆柱D ddblquad 二重数值积分deal 分配宗量deblank 删去串尾部的空格符dec2base 十进制转换为X进制dec2bin 十进制转换为二进制dec2hex 十进制转换为十六进制deconv 多项式除、解卷delaunay Delaunay 三角剖分del2 离散Laplacian差分demo Matlab演示det 行列式diag 矩阵对角元素提取、创建对角阵diary Matlab指令窗文本内容记录diff 数值差分、符号微分digits 符号计算中设置符号数值的精度dir 目录列表disp 显示数组display 显示对象内容的重载函数dlinmod 离散系统的线性化模型dmperm 矩阵Dulmage-Mendelsohn 分解dos 执行DOS 指令并返回结果double 把其他类型对象转换为双精度数值drawnow 更新事件队列强迫Matlab刷新屏幕dsolve 符号计算解微分方程E eecho M文件被执行指令的显示edit 启动M文件编辑器eig 求特征值和特征向量eigs 求指定的几个特征值end 控制流FOR等结构体的结尾元素下标eps 浮点相对精度error 显示出错信息并中断执行errortrap 错误发生后程序是否继续执行的控制erf 误差函数erfc 误差补函数erfcx 刻度误差补函数erfinv 逆误差函数errorbar 带误差限的曲线图etreeplot 画消去树eval 串演算指令evalin 跨空间串演算指令exist 检查变量或函数是否已定义exit 退出Matlab环境exp 指数函数expand 符号计算中的展开操作expint 指数积分函数expm 常用矩阵指数函数expm1 Pade法求矩阵指数expm2 Taylor法求矩阵指数expm3 特征值分解法求矩阵指数eye 单位阵ezcontour 画等位线的简捷指令ezcontourf 画填色等位线的简捷指令ezgraph3 画表面图的通用简捷指令ezmesh 画网线图的简捷指令ezmeshc 画带等位线的网线图的简捷指令ezplot 画二维曲线的简捷指令ezplot3 画三维曲线的简捷指令ezpolar 画极坐标图的简捷指令ezsurf 画表面图的简捷指令ezsurfc 画带等位线的表面图的简捷指令F ffactor 符号计算的因式分解feather 羽毛图feedback 反馈连接feval 执行由串指定的函数fft 离散Fourier变换fft2 二维离散Fourier变换fftn 高维离散Fourier变换fftshift 直流分量对中的谱fieldnames 构架域名figure 创建图形窗fill3 三维多边形填色图find 寻找非零元素下标findobj 寻找具有指定属性的对象图柄findstr 寻找短串的起始字符下标findsym 机器确定内存中的符号变量finverse 符号计算中求反函数fix 向零取整flag 红白蓝黑交错色图阵fliplr 矩阵的左右翻转flipud 矩阵的上下翻转flipdim 矩阵沿指定维翻转floor 向负无穷取整flops 浮点运算次数flow Matlab提供的演示数据fmin 求单变量非线性函数极小值点（旧版）fminbnd 求单变量非线性函数极小值点fmins 单纯形法求多变量函数极小值点（旧版）fminunc 拟牛顿法求多变量函数极小值点fminsearch 单纯形法求多变量函数极小值点fnder 对样条函数求导fnint 利用样条函数求积分fnval 计算样条函数区间内任意一点的值fnplt 绘制样条函数图形fopen 打开外部文件for 构成for环用format 设置输出格式fourier Fourier 变换fplot 返函绘图指令fprintf 设置显示格式fread 从文件读二进制数据fsolve 求多元函数的零点full 把稀疏矩阵转换为非稀疏阵funm 计算一般矩阵函数funtool 函数计算器图形用户界面fzero 求单变量非线性函数的零点G ggamma 函数gammainc 不完全函数gammaln 函数的对数gca 获得当前轴句柄gcbo 获得正执行"回调"的对象句柄gcf 获得当前图对象句柄gco 获得当前对象句柄geomean 几何平均值get 获知对象属性getfield 获知构架数组的域getframe 获取影片的帧画面ginput 从图形窗获取数据global 定义全局变量gplot 依图论法则画图gradient 近似梯度gray 黑白灰度grid 画分格线griddata 规则化数据和曲面拟合gtext 由鼠标放置注释文字guide 启动图形用户界面交互设计工具H hharmmean 调和平均值help 在线帮助helpwin 交互式在线帮助helpdesk 打开超文本形式用户指南hex2dec 十六进制转换为十进制hex2num 十六进制转换为浮点数hidden 透视和消隐开关hilb Hilbert矩阵hist 频数计算或频数直方图histc 端点定位频数直方图histfit 带正态拟合的频数直方图hold 当前图上重画的切换开关horner 分解成嵌套形式hot 黑红黄白色图hsv 饱和色图I iif-else-elseif 条件分支结构ifft 离散Fourier反变换ifft2 二维离散Fourier反变换ifftn 高维离散Fourier反变换ifftshift 直流分量对中的谱的反操作ifourier Fourier反变换i, j 缺省的"虚单元"变量ilaplace Laplace反变换imag 复数虚部image 显示图象imagesc 显示亮度图象imfinfo 获取图形文件信息imread 从文件读取图象imwrite 把imwrite 把图象写成文件ind2sub 单下标转变为多下标inf 无穷大info MathWorks公司网点地址inline 构造内联函数对象inmem 列出内存中的函数名input 提示用户输入inputname 输入宗量名int 符号积分int2str 把整数数组转换为串数组interp1 一维插值interp2 二维插值interp3 三维插值interpn N维插值interpft 利用FFT插值intro Matlab自带的入门引导inv 求矩阵逆invhilb Hilbert矩阵的准确逆ipermute 广义反转置isa 检测是否给定类的对象ischar 若是字符串则为真isequal 若两数组相同则为真isempty 若是空阵则为真isfinite 若全部元素都有限则为真isfield 若是构架域则为真isglobal 若是全局变量则为真ishandle 若是图形句柄则为真ishold 若当前图形处于保留状态则为真isieee 若计算机执行IEEE规则则为真isinf 若是无穷数据则为真isletter 若是英文字母则为真islogical 若是逻辑数组则为真ismember 检查是否属于指定集isnan 若是非数则为真isnumeric 若是数值数组则为真isobject 若是对象则为真isprime 若是质数则为真isreal 若是实数则为真isspace 若是空格则为真issparse 若是稀疏矩阵则为真isstruct 若是构架则为真isstudent 若是Matlab学生版则为真iztrans 符号计算Z反变换J j , K kjacobian 符号计算中求Jacobian 矩阵jet 蓝头红尾饱和色jordan 符号计算中获得Jordan标准型keyboard 键盘获得控制权kron Kronecker乘法规则产生的数组L llaplace Laplace变换lasterr 显示最新出错信息lastwarn 显示最新警告信息leastsq 解非线性最小二乘问题（旧版）legend 图形图例lighting 照明模式line 创建线对象lines 采用plot 画线色linmod 获连续系统的线性化模型linmod2 获连续系统的线性化精良模型linspace 线性等分向量ln 矩阵自然对数load 从MAT文件读取变量log 自然对数log10 常用对数log2 底为2的对数loglog 双对数刻度图形logm 矩阵对数logspace 对数分度向量lookfor 按关键字搜索M文件lower 转换为小写字母lsqnonlin 解非线性最小二乘问题lu LU分解M mmad 平均绝对值偏差magic 魔方阵maple &nb, sp; 运作Maple格式指令mat2str 把数值数组转换成输入形态串数组material 材料反射模式max 找向量中最大元素mbuild 产生EXE文件编译环境的预设置指令mcc 创建MEX或EXE文件的编译指令mean 求向量元素的平均值median 求中位数menuedit 启动设计用户菜单的交互式编辑工具mesh 网线图meshz 垂帘网线图meshgrid 产生"格点"矩阵methods 获知对指定类定义的所有方法函数mex 产生MEX文件编译环境的预设置指令mfunlis 能被mfun计算的MAPLE经典函数列表mhelp 引出Maple的在线帮助min 找向量中最小元素mkdir 创建目录mkpp 逐段多项式数据的明晰化mod 模运算more 指令窗中内容的分页显示movie 放映影片动画moviein 影片帧画面的内存预置mtaylor 符号计算多变量Taylor级数展开N nndims 求数组维数NaN 非数（预定义）变量nargchk 输入宗量数验证nargin 函数输入宗量数nargout 函数输出宗量数ndgrid 产生高维格点矩阵newplot 准备新的缺省图、轴nextpow2 取最接近的较大2次幂nnz 矩阵的非零元素总数nonzeros 矩阵的非零元素norm 矩阵或向量范数normcdf 正态分布累计概率密度函数normest 估计矩阵2范数norminv 正态分布逆累计概率密度函数normpdf 正态分布概率密度函数normrnd 正态随机数发生器notebook 启动Matlab和Word的集成环境null 零空间num2str 把非整数数组转换为串numden 获取最小公分母和相应的分子表达式nzmax 指定存放非零元素所需内存O oode1 非Stiff 微分方程变步长解算器ode15s Stiff 微分方程变步长解算器ode23t 适度Stiff 微分方程解算器ode23tb Stiff 微分方程解算器ode45 非Stiff 微分方程变步长解算器odefile ODE 文件模板odeget 获知ODE 选项设置参数odephas2 ODE 输出函数的二维相平面图odephas3 ODE 输出函数的三维相空间图odeplot ODE 输出函数的时间轨迹图odeprint 在Matlab指令窗显示结果odeset 创建或改写ODE选项构架参数值ones 全1数组optimset 创建或改写优化泛函指令的选项参数值orient 设定图形的排放方式orth 值空间正交化P ppack 收集Matlab内存碎块扩大内存pagedlg 调出图形排版对话框patch 创建块对象path 设置Matlab搜索路径的指令pathtool 搜索路径管理器pause 暂停pcode 创建预解译P码文件pcolor 伪彩图peaks Matlab提供的典型三维曲面permute 广义转置pi （预定义变量）圆周率pie 二维饼图pie3 三维饼图pink 粉红色图矩阵pinv 伪逆plot 平面线图plot3 三维线图plotmatrix 矩阵的散点图plotyy 双纵坐标图poissinv 泊松分布逆累计概率分布函数poissrnd 泊松分布随机数发生器pol2cart 极或柱坐标变为直角坐标polar 极坐标图poly 矩阵的特征多项式、根集对应的多项式poly2str 以习惯方式显示多项式poly2sym 双精度多项式系数转变为向量符号多项式polyder 多项式导数polyfit 数据的多项式拟合polyval 计算多项式的值polyvalm 计算矩阵多项式pow2 2的幂ppval 计算分段多项式pretty 以习惯方式显示符号表达式print 打印图形或SIMULINK模型printsys 以习惯方式显示有理分式prism 光谱色图矩阵procread 向MAPLE输送计算程序profile 函数文件性能评估器propedit 图形对象属性编辑器pwd 显示当前工作目录Q qquad 低阶法计算数值积分quad8 高阶法计算数值积分(QUADL)quit 推出Matlab 环境quiver 二维方向箭头图quiver3 三维方向箭头图R rrand 产生均匀分布随机数randn 产生正态分布随机数randperm 随机置换向量range 样本极差rank 矩阵的秩rats 有理输出rcond 矩阵倒条件数估计real 复数的实部reallog 在实数域内计算自然对数realpow 在实数域内计算乘方realsqrt 在实数域内计算平方根realmax 最大正浮点数realmin 最小正浮点数rectangle 画"长方框"rem 求余数repmat 铺放模块数组reshape 改变数组维数、大小residue 部分分式展开return 返回ribbon 把二维曲线画成三维彩带图rmfield 删去构架的域roots 求多项式的根rose 数扇形图rot90 矩阵旋转90度rotate 指定的原点和方向旋转rotate3d 启动三维图形视角的交互设置功能round 向最近整数圆整rref 简化矩阵为梯形形式rsf2csf 实数块对角阵转为复数特征值对角阵rsums Riemann和S ssave 把内存变量保存为文件scatter3 三维散点图sec 正割sech 双曲正割semilogx X轴对数刻度坐标图semilogy Y轴对数刻度坐标图series 串联连接set 设置图形对象属性setfield 设置构架数组的域setstr 将ASCII码转换为字符的旧版指令sign 根据符号取值函数signum 符号计算中的符号取值函数sim 运行SIMULINK模型simget 获取SIMULINK模型设置的仿真参数simple 寻找最短形式的符号解simplify 符号计算中进行简化操作simset 对SIMULINK模型的仿真参数进行设置simulink 启动SIMULINK模块库浏览器sin 正弦sinh 双曲正弦size 矩阵的大小slice 立体切片图solve 求代数方程的符号解spalloc 为非零元素配置内存sparse 创建稀疏矩阵spconvert 把外部数据转换为稀疏矩阵spdiags 稀疏对角阵spfun 求非零元素的函数值sph2cart 球坐标变为直角坐标sphere 产生球面spinmap 色图彩色的周期变化spline 样条插值spones 用1置换非零元素sprandsym 稀疏随机对称阵sprank 结构秩spring 紫黄调春色图sprintf 把格式数据写成串spy 画稀疏结构图sqrt 平方根sqrtm 方根矩阵squeeze 删去大小为1的"孤维"sscanf 按指定格式读串stairs 阶梯图std 标准差step 阶跃响应指令str2double 串转换为双精度值str2mat 创建多行串数组str2num 串转换为数strcat 接成长串strcmp 串比较strjust 串对齐strmatch 搜索指定串strncmp 串中前若干字符比较strrep 串替换strtok 寻找第一间隔符前的内容struct 创建构架数组struct2cell 把构架转换为元胞数组strvcat 创建多行串数组sub2ind 多下标转换为单下标subexpr 通过子表达式重写符号对象subplot 创建子图subs 符号计算中的符号变量置换subspace 两子空间夹角sum 元素和summer 绿黄调夏色图superiorto 设定优先级surf 三维着色表面图surface 创建面对象surfc 带等位线的表面图surfl 带光照的三维表面图surfnorm 空间表面的法线svd 奇异值分解svds 求指定的若干奇异值switch-case-otherwise 多分支结构sym2poly 符号多项式转变为双精度多项式系数向量symmmd 对称最小度排序symrcm 反向Cuthill-McKee排序syms 创建多个符号对象T ttan 正切tanh 双曲正切taylortool 进行Taylor逼近分析的交互界面text 文字注释tf 创建传递函数对象tic 启动计时器title 图名toc 关闭计时器trapz 梯形法数值积分treelayout 展开树、林treeplot 画树图tril 下三角阵trim 求系统平衡点trimesh 不规则格点网线图trisurf 不规则格点表面图triu 上三角阵try-catch 控制流中的Try-catch结构type 显示M 文件U uuicontextmenu 创建现场菜单uicontrol 创建用户控件uimenu 创建用户菜单unmkpp 逐段多项式数据的反明晰化unwrap 自然态相角upper 转换为大写字母V vvar 方差varargin 变长度输入宗量varargout 变长度输出宗量vectorize 使串表达式或内联函数适于数组运算ver 版本信息的获取view 三维图形的视角控制voronoi Voronoi多边形vpa 任意精度（符号类）数值W wwarning 显示警告信息what 列出当前目录上的文件whatsnew 显示Matlab中Readme文件的内容which 确定函数、文件的位置while 控制流中的While环结构white 全白色图矩阵whitebg 指定轴的背景色who 列出内存中的变量名whos 列出内存中变量的详细信息winter 蓝绿调冬色图workspace 启动内存浏览器X x , Y y , Z zxlabel X轴名xor 或非逻辑yesinput 智能输入指令ylabel Y轴名zeros 全零数组zlabel Z轴名zoom 图形的变焦放大和缩小ztrans 符号计算Z变换MATLAB命令大全Prod 计算数组元素的连乘积。
基于帧间差分自适应法的车辆抛洒物检测
基于帧间差分自适应法的车辆抛洒物检测李清瑶;邹皓;赵群;王建颖;刘智超;杨进华【摘要】高速公路抛洒物事件容易引发交通事故,造成不良影响.为了实现对高速公路抛洒物的检测,提出了帧间差分自适应法.该方法是基于连续帧间差分法和均值法背景减除的运动目标检测算法.首先,对图像进行包括灰度转换、图像降噪以及图像增强等预处理.然后,对连续的序列图像进行累计差分,对得到的差值图像进行求和运算并求平均,并对得到的图像通过选择合适的阈值T进行二值化;使用均值法进行背景建模,将当前帧与所得的背景模型进行差分运算并进行二值化处理.最后将用连续帧间差分法得到的二值图像与基于均值法的背景减除得到的二值图像进行逻辑"与"运算,并对逻辑运算后的结果进行数学形态学膨胀处理得到最终的运动目标检测结果.实验结果表明,该方法可在一定程度上克服传统的帧间差分法和均值背景减除法的缺点,更加完整准确地提取出前景运动目标.【期刊名称】《长春理工大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2018(041)004【总页数】6页(P108-113)【关键词】连续帧间差分法;背景减除法;帧间差分自适应法;抛洒物检测【作者】李清瑶;邹皓;赵群;王建颖;刘智超;杨进华【作者单位】长春理工大学光电工程学院,长春 130022;长春理工大学光电工程学院,长春 130022;长春理工大学光电工程学院,长春 130022;长春理工大学光电工程学院,长春 130022;长春理工大学光电工程学院,长春 130022;长春理工大学光电工程学院,长春 130022【正文语种】中文【中图分类】TP391.4高速公路交通事件指高速公路上的偶发异常事件，包括停驻车辆、货物散落、交通事故等，具有偶发性和随机性，不易及时发现和排除。
而且高速公路是全封闭的，车辆运行速度快，车流量大，一旦发生事故，会造成拥挤和交通延误，影响高速公路正常的通行能力。
高速公路抛洒物事件包括大型货车的货物散落以及其他车辆的随机抛物等，大型抛洒物容易引发交通事故的发生。
matlab基本语法
MATLAB简介MATLAB(MATrix LABoratory,即矩阵实验室)是MathWork公司推出的一套高效率的数值计算和可视化软件。
MATLAB是当今科学界最具影响力、也是最具活力的软件，它起源于矩阵运算，并已经发展成一种高度集成的计算机语言。
它提供了强大的科学运算、灵活的程序设计流程、高质量的图形可视化与界面设计、便捷的与其他程序和语言接口的功能。
MATLAB语言之所以如此受人推崇是因为它有如下这些优点：1.编程简单使用方便MATLAB的基本数据单元是既不需要指定维数、也不需要说明数据类型的矩阵，而且数学表达式和运算规则与通常的习惯相同。
因此，在MATLAB环境下，数组的操作与数的操作一样简单。
MATLAB的矩阵和向量操作功能是其他语言无法比拟的。
2.函数库可任意扩充由于MATLAB语言库函数与用户文件的形式相同，所以用户文件可以像库函数一样随意调用。
所以用户可根据自己的需要任意扩充函数库。
3.语言简单内涵丰富MATLAB语言中最重要的成分是函数，其一般形式为：Function [a,b,c…]=fun(d,e,f…)其中，fun是自定义的函数名，只要不与库函数名相重，并且符合字符串的书写规则即可。
这里的函数既可以是数学上的函数，也可以是程序块或子程序，内涵十分丰富。
每个函数建立一个同名的M文件，如上述函数的文件名为fun.m。
这种文件简单、短小、高效，并且便于调试。
4.简便的绘图功能MATLAB具有二维和三维绘图功能，使用方法十分简便。
而且用户可以根据需要在坐标图上加标题。
坐标轴标记。
文本注释及栅格等，也可一指定图线形式(如实线、虚线等)和颜色，也可以在同一张图上画不同函数的曲线，对于曲面图还可以画出等高线。
5.丰富的工具箱由于MATLAB的开放性，许多领域的专家都为MATLAB编写了各种程序工具箱。
这些工具箱提供了用户在特别应用领域所需的许多函数，这使得用户不必花大量的时间编写程序就可以直接调用这些函数，达到事半功倍的效果。
如何在MATLAB中进行视频信号处理
如何在MATLAB中进行视频信号处理在当今数字化时代，视频信号日益成为人们生活中不可或缺的一部分。
无论是在通信、广告媒体，还是在影视制作等领域，视频信号的处理都扮演着重要的角色。
在这样一个背景下，MATLAB作为一种功能强大的科学计算软件，拥有丰富的工具箱和函数，能够高效地进行视频信号处理。
本文将介绍如何在MATLAB中进行视频信号处理的基本流程和方法。
首先，我们需要从一个视频文件中读取视频信号。
MATLAB提供了一个名为VideoReader的函数，它可以读取各种视频文件格式，如.avi、.mp4等。
通过使用VideoReader函数，我们可以快速加载视频文件，并获取视频的基本信息，如帧率、高度、宽度等。
下面是一个读取视频文件的示例代码：```matlabvideo = VideoReader('example.mp4');videoInfo = get(video);frameRate = videoInfo.FrameRate;height = videoInfo.Height;width = videoInfo.Width;% 进行视频帧的处理while hasFrame(video)frame = readFrame(video);% 在此处进行帧的处理操作end```在读取视频文件后，我们可以进行视频帧的处理操作。
视频帧处理是指对每一帧图像进行处理，例如滤波、增强、特征提取等。
MATLAB提供了丰富的图像处理函数和工具箱，可以帮助我们完成这些任务。
下面是一些常用的视频帧处理操作：1. 灰度化：使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像。
2. 滤波：使用imfilter函数进行图像的平滑、锐化等滤波操作。
3. 图像增强：使用imadjust函数进行图像的对比度调整、直方图均衡化等操作。
4. 特征提取：使用corner函数进行角点检测，使用edge函数进行边缘检测等。
matlab三阶切向畸变和斜切
一、概述MATLAB是一种强大的数学软件，被广泛应用于工程和科学计算领域。
在计算机图形学和计算机视觉领域，MATLAB也是一个常用的工具，用于处理图像和进行图像畸变校正。
其中，切向畸变和斜切是图像处理中常见的问题，本文将介绍MATLAB中如何处理三阶切向畸变和斜切问题。
二、切向畸变的概念1.1 切向畸变是指在摄影过程中，由于相机镜头的非完美属性，导致图像中的直线在图像平面上表现为曲线的现象。
这种畸变是由于镜头形状和光学设计不完美造成的。
1.2 在实际应用中，切向畸变会影响图像中的对象形状和位置，降低图像质量，给图像分析与处理带来困难。
三、MATLAB处理三阶切向畸变问题2.1 导入图像在MATLAB中，可以通过imread函数导入需要处理的图像，形成矩阵表示。
2.2 获取畸变矫正参数利用MATLAB中的相机标定工具箱，可以获取相机的内参矩阵和畸变参数，这些参数可以用来对图像进行畸变矫正。
2.3 畸变矫正利用相机标定工具箱获取的畸变参数，可以利用MATLAB中的undistortImage函数对图像进行畸变矫正，将图像中的曲线变为直线。
2.3.1 输入畸变图像2.3.2 利用undistortImage函数进行畸变矫正2.3.3 输出矫正后的图像四、斜切的概念3.1 斜切是指在图像处理中，通过对图像的变换将图像按一个方向进行平移。
斜切会使图像中的对象发生形变，影响图像的识别和分析。
3.2 在图像处理中，对斜切的处理是一项基本工作，可以通过斜切矩阵对图像进行变换，消除斜切引起的影响。
五、MATLAB处理斜切问题4.1 生成斜切矩阵在MATLAB中，可以通过矩阵操作生成斜切矩阵，用来对图像进行斜切变换。
4.2 斜切变换利用生成的斜切矩阵，可以对图像进行斜切变换，将图像按指定方向进行平移。
4.2.1 输入原始图像4.2.2 生成斜切矩阵4.2.3 利用斜切矩阵对图像进行变换4.2.4 输出斜切变换后的图像六、实例分析5.1 实例一：对一张包含直线的图像进行三阶切向畸变矫正5.1.1 导入原始图像5.1.2 获取相机的内参矩阵和畸变参数5.1.3 利用undistortImage函数对图像进行畸变矫正5.1.4 输出矫正后的图像5.2 实例二：对一张倾斜的图像进行斜切变换5.2.1 导入原始图像5.2.2 生成斜切矩阵5.2.3 利用斜切矩阵对图像进行变换5.2.4 输出斜切变换后的图像七、总结6.1 本文介绍了MATLAB中处理三阶切向畸变和斜切的方法和步骤。
Matlab中的背景建模与去除技术
Matlab中的背景建模与去除技术引言在计算机视觉和图像处理领域，背景建模与去除技术是一个重要的研究方向。
它被广泛应用于视频监控、运动分析、虚拟现实等领域。
Matlab作为一个强大的数值计算和图像处理工具，提供了多种背景建模与去除的方法和函数，使得开发者能够更加便捷地进行相关研究和应用开发。
一、背景建模背景建模是通过对连续的视频帧进行分析，从中提取场景的背景信息。
在Matlab中，有多种方法可以进行背景建模。
其中，最常用的方法之一是基于统计模型的背景建模方法。
1. 高斯混合模型（GMM）GMM是一种常用的背景建模方法，它假设一个像素在场景中的亮度值服从多个高斯分布。
通过对每个像素的样本进行聚类分析，可以得到GMM模型中的各个高斯分布的参数（均值、方差、权重）。
这些参数可以用来描述图像中每个像素的背景像素分布，并通过与当前帧像素的比对来判断是否为背景。
2. 自适应混合高斯模型（Adaptive GMM）与传统的GMM方法不同，自适应混合高斯模型在建模过程中不断地适应场景中的变化，从而更加准确地对背景模型进行估计。
这种方法可以有效应对光照变化、摄像机移动等各种因素对背景的影响。
二、背景去除背景去除是指通过对背景模型的分析和处理，从视频中提取出前景对象。
在Matlab中，有多种方法可以进行背景去除。
以下介绍其中两种常用的方法。
1. 帧差法帧差法是最基本的背景去除方法之一，它通过将当前帧与背景帧进行差分运算得到前景像素。
在Matlab中，可以使用absdiff函数实现这一过程。
然后，通过设置一个阈值来判断哪些像素为前景。
这种方法简单易行，但对光照变化和噪声较为敏感。
2. 自适应阈值法自适应阈值法是一种改进的背景去除方法，它通过在空间和时间上进行自适应的像素阈值计算，从而实现对背景的准确去除。
Matlab中提供了诸如graythresh、filt2等函数来实现自适应阈值计算和图像滤波操作，可以帮助开发者更方便地实现自适应阈值法。
matlab3倍标准差法处理异常值
文章标题：探讨Matlab中3倍标准差法处理异常值的有效性和局限性1. 引言在数据处理和分析过程中，异常值是一个常见的问题。
异常值可能是由于数据输入错误、设备故障或者其他未知因素所导致。
针对异常值的处理方法有很多种，其中一种常见的方法就是使用3倍标准差法来识别和处理异常值。
本文将探讨在Matlab中使用3倍标准差法处理异常值的有效性和局限性。
2. 3倍标准差法概述在统计学中，标准差是一种衡量数据离散程度的指标。
通常情况下，如果数据集中的数值与平均值的差值超过3倍标准差，就被认为是异常值。
在Matlab中，可以使用内置的函数如std和mean来计算标准差和平均值，然后根据这两个参数来识别和处理异常值。
3. 3倍标准差法的优势使用3倍标准差法处理异常值的优势在于其简单和直观。
通过计算标准差和平均值，可以快速定位那些与平均值相差较大的数据点，从而进行进一步的分析和处理。
Matlab提供了丰富的数据可视化工具，可以直观地展现异常值的分布情况，有助于进一步分析。
4. 3倍标准差法的局限性然而，3倍标准差法也存在一些局限性。
它假设数据是近似符合正态分布的，对于非正态分布的数据可能不太适用。
3倍标准差法可能会对一些真实的异常值进行误判，导致数据处理结果不准确。
在具体应用时，需要根据数据的特点和背景谨慎使用3倍标准差法。
5. 个人观点和总结在实际数据处理中，我认为3倍标准差法是一个简单而有效的处理异常值的方法。
然而，在使用过程中需要注意数据的分布情况和异常值的可能性，避免出现误判和不准确的处理结果。
结合其他的异常值处理方法，如箱线图等，可以提高数据处理的准确性和可靠性，从而更好地支持决策和分析。
6. 结语本文探讨了在Matlab中使用3倍标准差法处理异常值的有效性和局限性。
通过对其优势和局限性的分析，希望读者能够更加全面、深刻和灵活地理解这一数据处理方法，同时也能结合自身的实际情况进行有效的处理。
异常值的处理是数据分析中不可忽视的重要环节，只有合理有效地处理异常值，才能更好地支持数据驱动的决策和分析。
matlab光流差法
光流法是一种用于估计图像序列中像素或特征点运动的方法。
在MATLAB中，可以使用opticalFlowFarneback函数来实现基于Farneback方法的光流估计。
以下是一个简单的示例，演示如何使用MATLAB计算两帧之间的光流：matlab复制代码% 读取两帧图像frame1 = imread('frame1.png');frame2 = imread('frame2.png');% 将图像转换为灰度图grayFrame1 = rgb2gray(frame1);grayFrame2 = rgb2gray(frame2);% 计算光流[flow, error] = opticalFlowFarneback(grayFrame1, grayFrame2, 'PyramidScaleFactor', 0.5, 'WindowSize', 15);% 可视化光流场h = flowshow(flow);title('Optical Flow');% 可视化误差figure;imagesc(error);title('Error');在这个示例中，我们首先读取两帧图像，并将它们转换为灰度图。
然后，我们使用opticalFlowFarneback函数计算光流。
该函数的参数包括：输入的第一帧图像、第二帧图像、金字塔尺度因子（用于控制尺度空间）、窗口大小（用于估计光流的局部区域）。
该函数返回两个输出：光流矩阵和误差矩阵。
最后，我们使用flowshow 函数可视化光流场，并使用imagesc函数可视化误差。
matlab函数、命令最全的自己总结
matlab函数、命令最全的⾃⼰总结《数字图像处理》冈萨雷斯，Matlab函数汇总 .图像显⽰colorbar显⽰彩条getimage由坐标轴得到图像数据ice（DIPUM）交互彩⾊编辑image创建和显⽰图像对象imagesc缩放数据并显⽰为图像immovie由多帧图像制作电影imshow显⽰图像imview在Image Viewer中显⽰图像montage将多个图像帧显⽰为矩阵蒙太奇movie播放录制的电影帧rgbcube显⽰⼀个彩⾊RGB⽴⽅体subimage在单个图形中显⽰多幅图像truesize调整图像的显⽰尺⼨warp将图像显⽰为纹理映射的表⾯图像⽂件输⼊/输出Dicominfo从⼀条DICOM消息中读取元数据Dicomread读⼀幅DICOM图像Dicomwrite写⼀幅DICOM图像Dicom-dict.txt包含DICOM数据字典的⽂本⽂件Dicomuid产⽣DICOM唯⼀的识别器Imfinfo返回关于图像的⽂件的信息Imread读图像⽂件Imwrite写图像⽂件图像算术Imabsdiff计算两幅图像的绝对差Imadd两幅图像相加或把常数加到图像上Imcomplement图像求补Imdivide两幅图像相除，或⽤常数除图像Imlincomb计算图像的线性组合Immultiply两幅图像相乘或⽤常数乘图像Imsubtract两幅图像相减，或从图像中减去常数⼏何变换Checkerboard创建棋盘格图像Findbounds求⼏何变换的输出范围Fliptform颠倒TFORM结构的输⼊/输出Imcrop修剪图像Imresize调整图像⼤⼩Imrotate旋转图像Imtransform对图像应⽤⼏何变换Intline整数坐标线绘制算法Makersampler创建重取样器结构Maketform创建⼏何变换结构（TFORM）Pixeldup（DIPUM）在两个⽅向上复制图像的像素Tformarray对N-D数组应⽤⼏何变换Tformfwd应⽤正向⼏何变换Tforminv应⽤反向⼏何变换Vstformfwd（DIPUM）可视化正向⼏何变换图像匹配Cpstruct2pairs将CPSTRUCT转换为有效的控制点对Cp2tform由控制点对推断⼏何变换Cpcorr使⽤互相关校准控制点位置Cpselect控制点选择⼯具Normxcorr2归⼀化⼆维互相关像素值及统计Corr2计算⼆维相关系数Covmatrix（DIPUM）计算向量族的协⽅差矩阵Imcontour创建图像数据的轮廓线Imhist显⽰图像数据的直⽅图Impixel确定像素的彩⾊点Improfile计算沿着线段的像素值横截⾯Mean2计算矩阵元素的均值Pixval显⽰关于像素的信息Regionprops测量图像区域的属性Statmoments（DIPUM）计算⼀幅图像直⽅图的统计中⼼距Std2计算矩阵元素的标准偏差图像分析（包括分割、描述和识别）Bayesgauss（DIPUM）⾼斯模式的贝叶斯分类器Bound2eight（DIPUM）将4连接边界转换为8连接边界Bound2four（DIPUM）将8连接边界转换为4连接边界Bwboundaries追踪区域边界Bwtraceboundary追踪单个边界Bound2im（DIPUM）将边界转换为图像Boundaries（DIPUM）追踪区域边界Bsubsamp（DIPUM）对边界⼆次取样Colorgrad（DIPUM）计算⼀幅RGB图像的向量梯度Colorseq（DIPUM）分割⼀幅彩⾊图像Connectpoly（DIPUM）连接多边形的顶点Diameter（DIPUM）测量图像区域的直径Edge（DIPUM）在⼀幅亮度图像中寻找边缘Fchcode（DIPUM）计算边界的freeman链码Frdescp（DIPUM）计算傅⾥叶描绘⼦Graythresh使⽤Ostu⽅法计算图像的全局阈值Hough（DIPUM）Hough变换Houghlines（DIPUM）基于Hough变换提取线段Houghpeaks（DIPUM）在Hough变换中检测峰值Houghpixels（DIPUM）计算属于Hough变换bin的图像像素Ifrdescp（DIPUM）计算逆傅⾥叶描绘⼦Imstack2vectors（DIPUM）从图像堆栈提取向量Invmoments（DIPUM）计算图像不变距Mahalanobis（DIPUM）计算Mahalanobis距离Minperpoly（DIPUM）计算最⼩周长多边形Polyangles（DIPUM）计算多边形内⾓Princomp（DIPUM）得到主分量向量和相关量Qtdecomp执⾏四叉树分解Qtgetblk得到四叉树分解中的块值Qtsetblk在四叉树中设置块值Randvertex（DIPUM）随机置换多边形顶点Regiongrow（DIPUM）由区域⽣长来执⾏分割Signature（DIPUM）计算边界的标记Specxture（DIPUM）计算图像的谱纹理Splitmerge（DIPUM）使⽤分离-合并算法分割图像Statxture（DIPUM）计算图像中纹理的统计度量Strsimilarity（DIPUM）两个串间的相似性度量X2majoraxis（DIPUM）以区域的主轴排列坐标x图像压缩Compare（DIPUM）计算和显⽰两个矩阵间的误差Entropy（DIPUM）计算矩阵的熵的⼀阶估计Huff2mat（DIPUM）解码霍夫曼编码矩阵Huffman（DIPUM）为符号源建⽴⼀个变长霍夫曼码Im2jpeg（DIPUM）使⽤JPEG近似压缩⼀幅图像Im2jpeg2k（DIPUM）使⽤JPEG2000近似压缩⼀幅图像Imratio（DIPUM）计算两幅图像或变量中的⽐特率Jpeg2im（DIPUM）解码IM2JPEG压缩的图像Jpeg2k2im（DIPUM）解码IM2JPEG2K压缩的图像Lpc2mat（DIPUM）解压缩⼀维有损预测编码矩阵Mat2huff（DIPUM）霍夫曼编码矩阵Mat2lpc（DIPUM）使⽤⼀维有损预测编码矩阵Quantize（DIPUM）量化UINT8类矩阵的元素图像增强Adapthisteq⾃适应直⽅图量化Decorrstretch对多通道图像应⽤去相关拉伸Gscale（DIPUM）按⽐例调整输⼊图像的亮度Histeq使⽤直⽅图均衡化来增强对⽐度Intrans（DIPUM）执⾏亮度变换Imadjust调整图像亮度值或彩⾊映射Stretchlim寻找对⽐度拉伸图像的限制图像噪声Imnoise给⼀幅图像添加噪声Imnoise2（DIPUM）使⽤指定的PDF⽣成⼀个随机数数组Imnoise3（DIPUM）⽣成周期噪声线性和⾮线性空间滤波Adpmedian（DIPUM）执⾏⾃适应中值滤波Convmtx2计算⼆维卷积矩阵Dftcorr（DIPUM）执⾏频率域相关Dftfilt（DIPUM）执⾏频率域滤波Fspecial创建预定义滤波器Medfilt2执⾏⼆维中值滤波Imfilter滤波⼆维和N维图像Ordfilter2执⾏⼆维顺序统计滤波Spfilt（DIPUM）执⾏线性和⾮线性空间滤波Wiener2执⾏⼆维去噪滤波线性⼆维滤波器设计Freqspace确定⼆维频率响应间隔Freqz2计算⼆维频率响应Fsamp2使⽤频率取样设计⼆维FIR滤波器Ftrans2使⽤频率变换设计⼆维FIR滤波器Fwind1使⽤⼀维窗法设计⼆维滤波器Fwind2使⽤⼆维窗法设计⼆维滤波器Hpfilter（DIPUM）计算频率域⾼通滤波器Lpfilter（DIPUM）计算频率域低通滤波器图像去模糊（复原）Deconvblind使⽤盲去卷积去模糊图像Deconvlucy使⽤Lucy-Richardson⽅法去模糊Deconvreg使⽤规则化滤波器去模糊Deconvwnr使⽤维纳滤波器去模糊Edgetaper使⽤点扩散函数锐化边缘Otf2psf光传递函数到点扩散函数Pst2otf点扩散函数到光传递函数图像变换Dct2⼆维离散余弦变换Dctmtx离散余弦变换矩阵Fan2para将扇形束投影变换为并⾏射束Fanbeam计算扇形射束变换Fft2⼆维快速傅⾥叶变换Fftn N维快速傅⾥叶变换Fftshift颠倒FFT输出的象限Idct2⼆维逆离散余弦变换Ifanbeam计算扇形射束逆变换Ifft2⼆维快速傅⾥叶逆变换Ifftn N维快速傅⾥叶逆变换Iradon计算逆Radon变换Para2fan将并⾏射束投影变换为扇形射束Phantom⽣成头部仿真模型的图像Radon计算Radon变换⼩波Wave2gray（DIPUM）显⽰⼩波分解系数Waveback（DIPUM）执⾏多灰度级⼆维快速⼩波逆变换Wavecopy（DIPUM）存取⼩波分解结构的系数Wavecut（DIPUM）在⼩波分解结构中置零系数Wavefast（DIPUM）执⾏多灰度级⼆维快速⼩波变换Wavefilter（DIPUM）构造⼩波分解和重构滤波器Wavepaste（DIPUM）在⼩波分解结构中放置系数Wavework（DIPUM）编辑⼩波分解结构Wavezero（DIPUM）将⼩波细节系数设置为零领域和块处理Bestblk为块处理选择块⼤⼩Blkproc为图像实现不同的块处理Col2im将矩阵列重排为块Colfilt按列邻域操作Im2col将图像块重排为列Nlfilter执⾏⼀般的滑动邻域操作形态学操作（亮度和⼆值图像）Conndef默认连通性Imbothat执⾏底帽滤波Imclearborder抑制与图像边框相连的亮结构Imclose关闭图像Imdilate膨胀图像Imerode腐蚀图像Imextendedmax最⼤扩展变换Imextendedmin最⼩扩展变换Imfill填充图像区域和孔洞Imhmax H最⼤变换Imhmin H最⼩变换Imimposemin强制最⼩Imopen打开图像Imreconstruct形态学重构Imregionalmax局部最⼤区域Imregionalmin局部最⼩区域Imtophat执⾏顶帽滤波Watershed分⽔岭变换形态学操作（⼆值图像）Applylut使⽤查表法执⾏邻域操作Bwarea计算⼆值图像中的对象⾯积Bwareaopen打开⼆值区域（删除⼩对象）Bwdist计算⼆值图像的距离变换Bweuler计算⼆值图像的欧拉数Bwhitmiss⼆值击不中操作Bwlabel在⼆维图像中标记连接分量Bwlabeln在N维⼆值图像中标记连接分量Bwmorph对⼆值图像执⾏形态学操作Bwpack打包⼆值图像Bwperim确定⼆值图像中的对象的周长Bwselect选择⼆值图像中的对象Bwulterode最终腐蚀Bwunpack解包⼆值图像Endpoints（DIPUM）计算⼆值图像的端点Makelut构建applylut使⽤的查找表结构元素（STREL）的创建和操作Getheight得到strel的⾼度Getneighbors得到strel邻域的偏移位置和⾼度Getnhood得到strel邻域Getsequence得到分解的strel序列Isflat对平坦的strel返回值Reflect以其中⼼反射strelStrel创建形态学结构元素Translate变换strel基于区域的处理Histroi（DIPUM）计算图像中的ROI的直⽅图Poly2mask将ROI多边形转换为掩膜Roicolor基于颜⾊选择ROIRoifill在任意区域内平稳地内插Roifilt2对ROI进⾏滤波Roipoly选择多边形ROI彩⾊映射处理Brighten加亮或加暗彩⾊映射Cmpermute在彩⾊映射中重排颜⾊Cmunique寻找唯⼀的彩⾊映射颜⾊和相应的图像Colormap设置或得到彩⾊查找表Imapprox以很少的颜⾊近似被索引的图像Rgbplot绘制RGB彩⾊映射分量彩⾊空间转换Applyform应⽤独⽴于设备的彩⾊空间变换Hsv2rgb将HSV值转换为RGB彩⾊空间Iccread读ICC彩⾊配置⽂件Lab2double将L*a*b*彩⾊值转换为double类Lab2uint16将L*a*b*彩⾊值转换为uint16类Lab2uint8将L*a*b*彩⾊值转换为uint8类Makecform创建独⽴于设备的彩⾊空间变换结构Ntsc2rgb将NTSC值转换为RGB彩⾊空间Rgb2hsv将RGB值转换为HSV彩⾊空间Rgb2ntsc将RGB值转换为NTSC彩⾊空间Rgb2ycbcr将RGB值转换为YCBCR彩⾊空间Ycbcr2rgb将YCBCR值转换为RGB彩⾊空间Rgb2hsi（DIPUM）将RGB值转换为HSI彩⾊空间Hsi2rgb（DIPUM）将HSI值转换为RGB彩⾊空间Whitepoint返回标准照明的XYZ值Xyz2double将XYZ彩⾊值转换为double类Xyz2uint16将XYZ彩⾊值转换为uint16类数组操作Circshift循环地移位数组Dftuv（DIPUM）计算⽹格数组Padarray填充数组Paddedsize（DIPUM）计算⽤于FFT的最⼩填充尺⼨图像类型和类型转换Changeclass改变⼀幅图像的类Dither使⽤抖动转换图像Gray2ind将亮度图像转换为索引图像Grayslice通过阈值处理从亮度图像创建索引图像Im2bw通过阈值处理将图像转换为⼆值图像Im2double将图像数组转换为双精度Im2java将图像转换为Java图像Im2java2d将图像转换为Java缓存的图像对象Im2uint8将图像数组转换为8⽐特⽆符号整数Im2uint16将图像数组转换为16⽐特⽆符号整数Ind2gray将索引图像转换为亮度图像Ind2rgb将索引图像转换为RGB图像Label2rgb将标记矩阵转换为RGB图像Mat2gray将矩阵转换为亮度图像Rgb2gray将RGB图像或彩⾊映射转换为灰度图像Rgb2ind将RGB图像转换为索引图像其他函数Conwaylaws（DIPUM）对单个像素应⽤Conway的遗传定律Manualhist（DIPUM）交互地⽣成2模式直⽅图Twomodegauss（DIPUM）⽣成⼀个2模式⾼斯函数Uintlut基于查找表计算新数组值⼯具箱参数Iptgetpref获得图像处理⼯具箱参数的值Iptsetpref设置图像处理⼯具箱参数的值matlab 标注连通域clear;clc;f=imread('c:\1.jpg');gray_level=graythresh(f);f=im2bw(f,gray_level);[l,n]=bwlabel(f,8)imshow(f)hold onfor k=1:n[r,c]=find(l==k);rbar=mean(r);cbar=mean(c);plot(cbar,rbar,'Marker','o','MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','k','Marker Size',10); plot(cbar,rbar,'Marker','*','MarkerEdgecolor','w');end主要概念：1.4连接8连接0101p1===>4连接，p为当前像素点。
matlab三维曲面误差
matlab三维曲面误差
在MATLAB中，您可以使用不同的函数和工具来计算三维曲面的误差。
以下是一些常见的方法：
1. norm函数：norm函数可以用来计算向量或矩阵的范数，可以用于比较两个曲面之间的差异。
例如，假设有两个三维曲面数据集A和B
error = norm(A - B);
2. 均方根误差（RMSE）：*如果您有两个曲面的坐标数据，可以使用均方根误差来量化它们之间的差异。
假设有两个曲面数据集A和B，其中A和B分别是3列矩阵，表示(x, y, z)坐标
rmse = sqrt(mean((A - B).^2));
3. 曲面拟合误差：如果您正在拟合曲面，并且希望知道拟合曲面与实际数据之间的误差，可以使用相关的曲面拟合工具箱中的函数
4. pdist2函数：pdist2函数可以计算两个集合之间的距离，可用于比较两个三维曲面的相似性。
例如，假设有两个曲面数据集A和B
dist = pdist2(A, B, 'euclidean');
以上代码中的示例仅供参考，具体取决于您的数据和具体需求。
请确保根据您的情况调整代码。
如果您有特定的曲面数据和误差计算需求，可以提供更多详细信息，以便我可以提供更具体的帮助。
MATLAB读取播放视频截取每帧图像及邻帧检测
matlab读取/播放视频的函数2013-10-08 17:43:12| 分类：MATLAB | 标签：视频|举报|字号订阅1. 可以用mmreader和read这两个函数读取视频帧readerobj = mmreader('xylophone.mpg');vidFrames = read(readerobj);具体参数含义帮助文档里面有。
示例：fileName = 'ntia_wfall-qcif_original.avi'; % .avi必须是无损压缩的.obj = mmreader(fileName);vidFrames = read(obj);% 读取所有的帧数据numFrames = obj.numberOfFrames;% 帧的总数for k = 1 : numFrames% 读取数据mov(k).cdata = vidFrames(:,:,:,k);% mov(k)是一个结构体，mov(k).cdata 实际上就是一个有RGB的帧mov(k).colormap = [];endmovie(mov);% 在matlab中播放视频2. 从AVI视频中提取每一帧，使用 aviinfo，avireadstr='D:\Program Files\MATLAB71\work\1.avi';info=aviinfo(str);fum=info.NumFrames;for i=1:fummov=aviread(str,i);I=mov.cdata;J=rgb2gray(I);imwrite(J,strcat('F:\shiyan\work\',int2str(i),'.bmp'),'bmp');end3. Matlab下读取视频文件并进行基于邻帧差法的视频目标运动检测（原文）videoObj = mmreader('highwayII_raw.avi');%读视频文件nframes = get(videoObj, 'NumberOfFrames');%获取视频文件帧个数for k = 1 : nframescurrentFrame = read(videoObj, k);%读取第i帧subplot(1,2,1),imshow(currentFrame);grayFrame = rgb2gray(currentFrame);%灰度化if(k==1)grayFrame_1 = grayFrame;enddifgrayFrame= grayFrame - grayFrame_1;%邻帧差grayFrame_1 = grayFrame;subplot(1,2,2),imshow(difgrayFrame);end4. 播放视频可使用movie(mov)（使用示例见1中），implay('*.avi')。
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三帧差法（Three-Frame Difference Method）是一种常用的视频处理算法，用于检测视频序列中的运动目标。
其基本思想是利用连续三帧图像之间的差异来提取运动物体的信息。
下面是一个简单的MATLAB实现示例：
matlab复制代码
% 读取视频文件
video = VideoReader('your_video_file.mp4');
% 初始化变量
prev_frame = readFrame(video);
curr_frame = readFrame(video);
next_frame = readFrame(video);
% 转换帧为灰度图像
prev_gray = rgb2gray(prev_frame);
curr_gray = rgb2gray(curr_frame);
next_gray = rgb2gray(next_frame);
% 计算帧间差异
diff1 = abs(double(curr_gray) - double(prev_gray));
diff2 = abs(double(next_gray) - double(curr_gray));
% 三帧差法
motion_map = diff1 & diff2;
% 显示结果
imshow(motion_map);
% 循环处理视频帧
while hasFrame(video)
prev_frame = curr_frame;
curr_frame = next_frame;
next_frame = readFrame(video);
% 转换帧为灰度图像
prev_gray = rgb2gray(prev_frame);
curr_gray = rgb2gray(curr_frame);
next_gray = rgb2gray(next_frame);
% 计算帧间差异
diff1 = abs(double(curr_gray) - double(prev_gray));
diff2 = abs(double(next_gray) - double(curr_gray));
% 三帧差法
motion_map = diff1 & diff2;
% 显示结果
imshow(motion_map);
% 暂停以便观察结果
pause(0.01);
end
% 释放视频文件
release(video);
在这个示例中，我们首先使用VideoReader对象读取视频文件，并将连续的三帧转换为灰度图像。
然后，我们计算当前帧与前一帧以及下一帧与当前帧之间的差异，并使用逻辑与操作将两个差异图像合并为一个运动映射图像。
最后，我们使用imshow函数显示运动映射图像，并使用pause函数暂停以便观察结果。
请注意，这只是一个简单的示例，可能需要根据具体的应用场景进行调整和优化。
例如，您可能需要调整阈值以过滤掉噪声，或者使用形态学操作来平滑运动映射图像。
此外，您还可以使用MATLAB的Video Processing Toolbox中的其他函数来增强运动检测的效果。