HSV阴影消除及YUV阴影消除对比代码及使用说明

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DIP-12-彩色模型HSV-YUV等-处理

DIP-12-彩色模型HSV-YUV等-处理
M W
C
Bk
R
G Y
RGB处理
• • • • • 滤波(线性、非线性滤波) 形态学处理 边缘检测 图像锐化 灰度映射(直方图均衡化、规定化、典型 灰度映射、负片等) • 坐标变换 • 几何校正
伪彩色处理
• 数据到图像 • 灰度到彩色 其实就是映射!
伪彩色处理
• 灰度映射
f ( x, y )
R( x, y ), G ( x, y ), B( x, y )
– HSV和HSI – YUV和YIQ
Guo S. 3
彩色模型
重要
• 彩色模型的作用是在某些标准下以可以接受的方式简化彩 色规范。
• 面向硬件:
– RGB模型:彩色监视器、摄像机 – CMY模型和CMYk模型:彩色打印机
• 面向视觉
– HSI/HSV模型:符合人描述和解释颜色,把图像分成 彩色和灰度信息
B 3I ( R G )
面向视觉感知的彩色模型
• HSI到RGB • H在240-360度内
G I (1 S )
S cos(H 240 ) B I 1 cos(300 H )
R 3I (G B )
面向视觉感知的彩色模型
• HSV
Y
Q/V
彩色图像处理应用:图像合成
• 找到HS 或 RGB,在某个范围内
彩色图像处理应用:图像合成
• 找到HS 或 RGB,在某个范围内
你试试
• 彩色模型HSV下的处理--重点 • 彩色模型YIQ下的处理--重点 • 图像合成 • 色差成分压缩
数字图像处理 Digital Image Processing
R Y 2.03211U G Y 0.39465U 0.58060V B Y 1.13983V

hsv计算像素亮度

hsv计算像素亮度

hsv计算像素亮度在日常生活中,图像处理和计算机视觉领域中,颜色空间的处理是一项重要任务。

其中,HSV(Hue,Saturation,Value)颜色空间是一种常用的颜色表示方法。

在本篇文章中,我们将介绍如何使用HSV颜色空间计算像素亮度,并提供一个实际应用实例。

一、介绍HSV颜色空间HSV颜色空间,又称HSL(Hue,Saturation,Lightness)颜色空间,是一种基于人眼对颜色感知的颜色空间。

其中,Hue(色相)表示颜色的种类,Saturation(饱和度)表示颜色的纯度,Value(亮度)表示颜色的明暗程度。

与RGB颜色空间相比,HSV颜色空间更符合人眼对颜色的感知,因为在亮度变化时,人眼对颜色的变化不如对亮度的变化敏感。

二、计算像素亮度的方法在HSV颜色空间中,计算像素亮度的方法如下:1.将图像从RGB颜色空间转换为HSV颜色空间。

2.提取图像的亮度分量,即Value值。

3.对Value值进行归一化处理,使其在0到1之间。

4.将归一化后的Value值映射到所需的亮度范围,即可得到像素亮度。

三、应用HSV计算像素亮度的实例以下是一个使用Python和OpenCV库实现的实例:```pythonimport cv2def convert_rgb_to_hsv(img):hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2HSV)return hsvdef calculate_pixel_brightness(hsv_img, lower_bound,upper_bound):h, s, v = cv2.split(hsv_img)v = v / 255.0 # 归一化brightness = cv2.inRange(v, lower_bound, upper_bound)return brightnessdef main():img = cv2.imread("example.jpg")hsv_img = convert_rgb_to_hsv(img)lower_bound = 0.3 # 设定亮度下限upper_bound = 0.7 # 设定亮度上限brightness = calculate_pixel_brightness(hsv_img, lower_bound, upper_bound)result = cv2.cvtColor(brightness, cv2.COLOR_HSV2BGR)cv2.imshow("Result", result)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()if __name__ == "__main__":main()```在这个实例中,我们首先将输入图像从RGB颜色空间转换为HSV颜色空间,然后计算像素亮度,最后将结果转换回RGB颜色空间并显示。

改进的HSV阴影去除算法研究

改进的HSV阴影去除算法研究

改进的HSV阴影去除算法研究作者:谭家政刘勇邱芹军来源:《物联网技术》2014年第01期摘要:针对视频序列图像中运动目标的阴影会造成运动目标的物理变形,影响运动目标的检测与跟踪等问题,提出了一种基于HSV色彩空间的无阈值阴影去除算法。

该方法通过分析阴影与背景的 HSV 彩色空间中的特性,并利用阴影与运动目标在 H、S、V 三个分量中的不同特点,提出了一种无阈值的阴影消除算法。

实验结果表明,该方法能够很好地去除阴影区域,同时又保持前景目标区域的完整性。

关键字:阴影去除;无阈值;HSV彩色空间中文分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:2095-1302(2014)01-0084-030 引言近年来,智能视频处理技术在商业、军事和工业领域得到了广泛的应用,如移动视频通信、工业过程控制、自主运载器导航、智能交通、目标检测与跟踪等。

其中,在智能视频处理系统中,运动目标检测与分析是后期处理与应用的基础,要把场景中的运动目标从背景中提取出来,常用的运动目标检测算法有帧间差分法、光流计算法、背景差减法[1]等方法。

检测运动目标大多采用背景差减法,但是常常由于光线在传播过程中被遮挡,在运动目标附近就会形成阴影,阴影常被误检测为前景。

然而,这些前景检测算法都不能将运动目标和运动阴影区分出来。

运动阴影严重影响目标分类、识别、跟踪等后续处理。

因此,如何准确地检测与分割阴影成了智能视频研究的一个重要课题。

在过去的几十年中,国内外很多研究者进行了深入的研究,提出了各种阴影检测与去除算法。

王宏在其硕士论文中对分割目标阴影做了深入的研究,并提出了机遇直方图和聚类技术阴影去除算法、基于色度畸变和局部交叉熵阴影去除算法和多梯度分析与线扫描阴影去除算法,通过实验证明了其提出算法的有效性[2];刘雪和常发亮等提出了机遇YUV颜色空间色度畸变和一阶梯度模型进行阴影去除的算法,并通过实验证明了其算法具有抗干扰和复杂度低等特点[3];苑颖、罗青山等提出了一种基于颜色不变形和建立阴影高斯模型的阴影检测和消除算法,其实验证明了其算法的有效性[4];但这些算法都具有一定的应用背景,离开这些应用背景就会出现很大的误差,甚至完全不起作用。

opencv yuv 公式

opencv yuv 公式

opencv yuv 公式在计算机视觉领域,OpenCV是一个广泛使用的开源计算机视觉库,提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。

其中,YUV色彩空间是一种常用的色彩编码方式,它将颜色信息和亮度信息分离,广泛应用于数字视频传输和图像处理领域。

本文将介绍OpenCV中YUV色彩空间的相关公式和用法。

一、YUV色彩空间简介YUV色彩空间由亮度(Y)和色度(UV)两个分量组成,亮度分量表示像素的明暗程度,而色度分量则表示像素的颜色信息。

这种分离的方式在图像和视频压缩中非常有用,可以降低数据量并提高压缩效率。

在YUV色彩空间中,亮度(Y)分量占据整个色彩空间的明度信息。

色度(UV)分量则描述了颜色信息,其中U表示与蓝色的差异,V表示与红色的差异。

由于人眼对亮度更加敏感,而对颜色信息的敏感度较低,因此YUV色彩空间能够满足人眼对图像感知的需求。

二、YUV与RGB的转换公式在OpenCV中,我们可以使用以下公式将YUV和RGB色彩空间相互转换:RGB to YUV:Y = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * BU = 0.492 * (B - Y)V = 0.877 * (R - Y)YUV to RGB:R = Y + 1.13983 * VB = Y + 2.032 * UG = Y - 0.39465 * U - 0.5806 * V其中,R、G、B分别表示RGB色彩空间中的红、绿、蓝分量,而Y、U、V则表示YUV色彩空间中的亮度和色度分量。

三、OpenCV中的YUV图像处理在OpenCV中,我们可以通过以下代码来实现YUV图像的处理:```cpp// 加载YUV图像cv::Mat yuvImage = cv::imread("image.yuv",cv::IMREAD_GRAYSCALE);// YUV to RGB转换cv::Mat bgrImage;cv::cvtColor(yuvImage, bgrImage, cv::COLOR_YUV2BGR);// 进行图像处理// ...// RGB to YUV转换cv::Mat processedYUVImage;cv::cvtColor(bgrImage, processedYUVImage, cv::COLOR_BGR2YUV);// 保存处理后的YUV图像cv::imwrite("processed_image.yuv", processedYUVImage);```通过这段代码,我们可以加载YUV图像并将其转换为RGB色彩空间,然后进行图像处理,最后再将结果转换回YUV色彩空间并保存。

基于多颜色通道组合的UVI空间农作物阴影去除方法

基于多颜色通道组合的UVI空间农作物阴影去除方法

基于多颜色通道组合的UVI空间农作物阴影去除方法
岳有军;赵文佳;赵辉;王红君
【期刊名称】《江苏农业科学》
【年(卷),期】2017(045)006
【摘要】为了有效地解决基于机器视觉的农业机器人在作业任务中受阴影对农作物识别造成的干扰问题,提出一种基于组合的颜色空间,通过较简单的分割方法可以在组合空间中消除阴影.该方法首先将RGB颜色空间下的图像转换到LAB、YUV 和HSI中,获得图像在每个颜色空间中的分量;然后利用直方图、熵值、均方误差和峰值信噪比分析各颜色通道特性,选择合适的颜色通道进行组合.对组合颜色空间进行仿真数据分析,筛选出适合于农田环境下阴影去除的UVI空间.通过与包含阴影的不同颜色空间中的图像进行对比试验,说明颜色空间可以经较简单的算法实现图像中阴影的去除,证明该颜色空间对农田环境下阴影去除的有效性、抗干扰性.
【总页数】5页(P196-200)
【作者】岳有军;赵文佳;赵辉;王红君
【作者单位】天津市复杂系统控制理论与应用重点实验室/天津理工大学,天津300384;天津市复杂系统控制理论与应用重点实验室/天津理工大学,天津 300384;天津市复杂系统控制理论与应用重点实验室/天津理工大学,天津 300384;天津农学院,天津 300384;天津市复杂系统控制理论与应用重点实验室/天津理工大学,天津300384
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.73
【相关文献】
1.基于HSV空间的水上目标检测及阴影去除方法
2.基于颜色空间转换的运动目标检测与阴影去除
3.基于YCbCr颜色空间和局部纹理加权的阴影去除方法
4.基于颜色属性的车辆阴影去除方法
5.基于YUV颜色空间与局部纹理的运动阴影去除
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基于HSV空间阴影去除方法研究与应用

基于HSV空间阴影去除方法研究与应用

基于HSV空间阴影去除方法研究与应用高东旭;曹江涛;李平【摘要】在智能视频监控系统中,运动阴影如果被误判为运动目标,将会影响到场景中运动目标的准确提取、跟踪和预测.针对这一问题,设计了一种基于HSV颜色空间的阴影去除方法.方法首先将背景差法和三帧差分法相结合,用于提取运动目标,再将提取的含有阴影的运动目标区域映射到其HSV色彩空间,通过与背景和相邻帧的亮度、饱和度比较,实现对阴影区域的检测和去除,处理过程中无需提前确定特征判别参数.将所设计的方法在标准高速公路视频数据库中进行测试并应用于实时的视频监控系统,验证结果表明该方法能更加有效的消除阴影,从而准确的检测出运动目标,同时方法对光线变化具有一定的鲁棒性.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2014(022)013【总页数】4页(P65-68)【关键词】视频监控;运动目标检测;实时;HSV颜色空间;阴影消除【作者】高东旭;曹江涛;李平【作者单位】辽宁石油化工大学信息与控制工程学院,辽宁抚顺113001;辽宁石油化工大学信息与控制工程学院,辽宁抚顺113001;辽宁石油化工大学信息与控制工程学院,辽宁抚顺113001【正文语种】中文【中图分类】TP391.41阴影与运动目标具有相同的运动性质,但其纹理特征、边缘轮廓以及亮度等信息却有较大的区别。

目前的阴影检测方法主要从以下两方面入手:一类是基于阴影的模型的方法[1],其原理是通过建立一个阴影的统计模型来判断图像内像素点是否为阴影区域;另一类是基于特征的方法[2],其原理是通过采用图像的色调、颜色、亮度、灰度等信息来进行判断。

由于建立阴影模型通常比较复杂而困难,而且耗时大,因此在实时的智能视频监控系统中都是采用基于特征的方法来进行阴影消除。

在不同的颜色空间,阴影与运动目标具有不同的特性:张超等采用了一种基于RGB色彩空间的阴影检测方法[3],在RGB(红、绿、蓝)色彩空间中,任何一种颜色都可由RGB三原色按一定的比例构成,阴影也是有颜色的,但是当运动目标和阴影具有相同的颜色时,采用这种方法则不能很好的分离出运动目标的阴影;王小鹏等采用的是基于图像的灰度变化进行阴影检测的方法[4],但在运动目标与阴影的灰度值相似时很难确定准确的阈值来区分运动目标和阴影;Rahmat等采用了基于YUV色彩空间的阴影检测的方法[5],YUV空间的亮度分量(Y)和两个色度分量(U、V)是独立的,YUV空间的阴影消除算法通过计算3个差值函数:亮度差值函数、色度差值函数、梯度差值函数来判断是否为阴影,虽然检测性能较好,但算法复杂,而且有较多的阈值需要确定,因而不适合用于实时的智能监控系统;Norbert等提到了一种基于HSV(色度、饱和度、亮度)色彩空间的阴影去除的方法[6],因为HSV色彩空间采用的是色彩的色度、饱和度及亮度等信息,直接与人的视觉感知方式紧密相连,因而更能精确的反应出运动目标与阴影的色彩和灰度信息。

[复习]RGB、Lab、YUV、HSI、HSV等颜色空间的区别

[复习]RGB、Lab、YUV、HSI、HSV等颜色空间的区别

RGB、Lab、YUV、HSI、HSV等颜色空间的区别RGB、Lab、YUV、HSI、HSV等颜色空间的区别RGB颜色空间RGB(red,green,blue)颜色空间最常用的用途就是显示器系统,彩色阴极射线管,彩色光栅图形的显示器都使用R、G、B数值来驱动R、G、B 电子枪发射电子,并分别激发荧光屏上的R、G、B三种颜色的荧光粉发出不同亮度的光线,并通过相加混合产生各种颜色;扫描仪也是通过吸收原稿经反射或透射而发送来的光线中的R、G、B成分,并用它来表示原稿的颜色。

RGB色彩空间称为与设备相关的色彩空间,因为不同的扫描仪扫描同一幅图像,会得到不同色彩的图像数据;不同型号的显示器显示同一幅图像,也会有不同的色彩显示结果。

显示器和扫描仪使用的RGB空间与CIE 1931 RGB真实三原色表色系统空间是不同的,后者是与设备无关的颜色空间。

btw:Photoshop的色彩选取器(Color Picker)。

可以显示HSB、RGB、LAB 和CMYK 色彩空间的每一种颜色的色彩值。

Lab 颜色空间Lab颜色空间是由CIE(国际照明委员会)制定的一种色彩模式。

自然界中任何一点色都可以在Lab空间中表达出来,它的色彩空间比RGB 空间还要大。

另外,这种模式是以数字化方式来描述人的视觉感应,与设备无关,所以它弥补了RGB和 CMYK模式必须依赖于设备色彩特性的不足。

由于Lab的色彩空间要比RGB模式和CMYK模式的色彩空间大。

这就意味着RGB以及CMYK所能描述的色彩信息在Lab空间中都能得以影射。

Lab空间取坐标Lab,其中L亮度;a的正数代表红色,负端代表绿色;b的正数代表黄色,负端代表兰色(a,b)有L=116f(y)-16, a=500[f(x/0.982)-f(y)],b=200[f(y)-f(z/1.183 )];其中: f(x)=7.787x+0.138, x<0.008856; f(x)=(x)1/3,x>0.008856。

hsv格式转换函数

hsv格式转换函数

hsv格式转换函数HSV(Hue, Saturation, Value)是一种常用的颜色模型,其通过描述色调、饱和度和亮度来确定各种颜色。

在图像处理和计算机图形学中,对HSV格式进行转换是非常重要和常见的操作。

本文将介绍一个HSV格式转换函数的实现方法。

1. 简介HSV颜色模型是通过颜色的直观特性来进行描述的,因此在一些颜色相关的应用中广泛使用。

HSV颜色空间中的色调(Hue)表示颜色在色环上的位置,饱和度(Saturation)表示颜色的纯度或强度,而明度(Value)表示颜色的亮度。

HSV颜色空间与RGB颜色空间相互转换是一项重要且常见的图像处理操作。

2. RGB到HSV的转换RGB到HSV的转换可以通过以下公式进行计算:- 首先,将RGB三个通道的值(范围为0-255)归一化为0-1范围,即R = R/255,G = G/255,B = B/255。

- 然后,找出RGB中最小值M和最大值m,计算V=Max(R,G,B)。

- 然后,计算饱和度S= (V - m) / V。

- 最后,根据以下公式计算色调H:- 如果V = R,则 H = (G - B) / (V - m)。

- 如果V = G,则 H = 2 + (B - R) / (V - m)。

- 如果V = B,则 H = 4 + (R - G) / (V - m)。

- 如果H<0,则 H = H/6 + 1。

- 如果H≥0,则 H = H/6。

3. HSV到RGB的转换HSV到RGB的转换可以通过以下公式进行计算:- 首先,根据色调H计算出一个临时值C = V * S。

- 然后,根据H的值将其分为六个区间:- 如果0 ≤ H < 1,则 R = V,G = V * (1 - S * (1 - (H % 1))),B = V* (1 - S)。

- 如果1 ≤ H < 2,则 R = V * (1 - S * (H % 1)),G = V,B = V * (1 - S)。

HSV阴影消除及YUV阴影消除对比代码及使用说明.docx

HSV阴影消除及YUV阴影消除对比代码及使用说明.docx

基于matlab 的HSV阴影消除代码,毕设所用,用完贡献先给代码后有说明function varargout = untitled111111(varargin)% UNTITLED111111 M-file for untitled111111.fig% UNTITLED111111, by itself, creates a new UNTITLED111111 or raises the existing% singleton*.%% H = UNTITLED111111 returns the handle to a new UNTITLED111111 or the handle to % the existing singleton*.%% UNTITLED111111('CALLBACK',hObject,eventData,handles,...) calls the local% function named CALLBACK in UNTITLED111111.M with the given input arguments. %% UNTITLED111111('Property','Value',...) creates a new UNTITLED111111 or raises the % existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are% applied to the GUI before untitled111111_OpeningFcn gets called. An% unrecognized property name or invalid value makes property application% stop. All inputs are passed to untitled111111_OpeningFcn via varargin.%% *See GUI Options on GUIDE's Tools menu. Choose "GUI allows only one% instance to run (singleton)".%% See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES% Edit the above text to modify the response to help untitled111111% Last Modified by GUIDE v2.5 31-Mar-2014 09:39:29% Begin initialization code - DO NOT EDITgui_Singleton = 1;gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ...'gui_Singleton', gui_Singleton, ...'gui_OpeningFcn', @untitled111111_OpeningFcn, ...'gui_OutputFcn', @untitled111111_OutputFcn, ...'gui_LayoutFcn', [] , ...'gui_Callback', []);if nargin && ischar(varargin{1})gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});endif nargout[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});elsegui_mainfcn(gui_State, varargin{:});end% End initialization code - DO NOT EDIT% --- Executes just before untitled111111 is made visible.function untitled111111_OpeningFcn(hObject, ~, handles, varargin)% This function has no output args, see OutputFcn.% hObject handle to figure% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% varargin command line arguments to untitled111111 (see VARARGIN)% Choose default command line output for untitled111111handles.output = hObject;% Update handles structureguidata(hObject, handles);% UIWAIT makes untitled111111 wait for user response (see UIRESUME) % uiwait(handles.figure1);% --- Outputs from this function are returned to the command line. function varargout = untitled111111_OutputFcn(~, ~, handles)% varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT);% hObject handle to figure% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% Get default command line output from handles structurevarargout{1} = handles.output;% --- Executes on button press in pushbutton1.function pushbutton1_Callback(~, ~, ~)handles=guihandles();global s;global e;global fn;global mov;for i=s:emov_gray(i).image=mov(i).cdata; % mov_gray(i).image为第i帧图像end[ih,iw,id]=size(mov_gray(1).image); % 取得视频帧的大小% 计算1到第n帧的各个像素的均值for i=s:eu=mov_gray(i).image;h=u(:)'; % 转置t(i,:)=h(:); % median(t)是对列进行取均值的end%close(figure(gcf))% %关闭初始化窗口% 试试不用转置直接用u来进行median(t);tmp=median(t); % 对t数组各列取均值global mean;mean=reshape(tmp,ih,iw,id); % 将n帧均值图像恢复成h*w*d的图像矩阵,得到背景subplot(2,2,1),imshow(uint8(mean));title('背景图像'); %第一幅背景图%取第fn帧作为对象subplot(2,2,2),imshow(uint8(mov_gray(fn).image));title('目标图像');%第二幅完整图像global ok;ok=mean; %ok-背景%tmp(1:3)=0;di=15;th=ones(1,1,3)*di; % 预设阀值diff=double(ok)-double(mov_gray(fn).image); % 计算第fn帧图像与背景的差值diff1=abs(diff);count2=0;for ai=1:ihfor bi=1:iwif abs(diff(ai,bi,1:3))>=th(1,1,:)ok(ai,bi,1:3)=mov_gray(fn).image(ai,bi,1:3);count2=count2+1;elseok(ai,bi,1:3)=0;diff1(ai,bi,1:3)=0;endend%subplot(2,2,3),imshow(uint8(ok));title('提取前景图像'); % %第三幅前景图count2=count2*1.25;e1=num2str(count2);sc=['共',e1];sc=[sc,'点'];set(handles.text16,'String',{sc});g=rgb2hsv(mean); % 将背景图像由RGB格式转为HSV格式g1=rgb2hsv(ok); % 将前景图像由RGB格式转为HSV格式% 阀值分割global TH1;global TH2;global TS;global TV;count4=0;for ci=1:ihfor di=1:iwif (g1(ci,di,3)/g(ci,di,3)<=TV)...||(g1(ci,di,2)-g(ci,di,2))>TS||abs(g1(ci,di,1)-g(ci,di,1))>TH2&&g1(ci,di,1)<TH1ok(ci,di,1:3)=mov_gray(fn).image(ci,di,1:3);elseok(ci,di,1:3)=mean(ci,di,1:3);count4=count4+1;endendendcount4=count2-count4;e2=num2str(count4);sc=['共',e2];sc=[sc,'点'];set(handles.text17,'String',{sc});%count8=0;count8=ih*iw;e3=num2str(count8);sc=['每帧',e3];set(handles.text18,'String',{sc});%h=hsv2rgb(h1);subplot(2,2,3),imshow(ok);title('HSV阴影消除');% hObject handle to pushbutton1 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% --- Executes on button press in pushbutton2.function pushbutton2_Callback(~, ~, ~)global s;global e;global fn;global mov;global mean;global ok;for i=s:emov_gray(i).image=mov(i).cdata; % mov_gray(i).image为第i帧图像end[ih,iw,id]=size(mov_gray(1).image); % 取得视频帧的大小% 计算1到第n帧的各个像素的均值%for i=s:e% u=mov_gray(i).image;% h=u(:)'; % 转置% t(i,:)=h(:); % median(t)是对列进行取均值的%end%close(figure(gcf))% % 关闭初始化窗口% 试试不用转置直接用u来进行median (t);%tmp=median(t); % 对t数组各列取均值%mean=reshape(tmp,ih,iw,id); % 将n帧均值图像恢复成h*w*d的图像矩阵,得到背景%subplot(2,2,1),imshow(uint8(mean));title('背景图像'); %第一幅背景图Beijing=mean; %读取背景图像Qianjing=mov_gray(fn).image; %读取要处理的图像%subplot(2,2,2),imshow(Qianjing);title('前景图像');%ok=mean; %ok-背景%tmp(1:3)=0;%di=20;%th=ones(1,1,3)*di; % 预设阀值%diff=double(ok)-double(mov_gray(fn).image); % 计算第fn帧图像与背景的差值%diff1=abs(diff);%for ai=1:ih% for bi=1:iw% if abs(diff(ai,bi,1:3))>=th(1,1,:)% ok(ai,bi,1:3)=mov_gray(fn).image(ai,bi,1:3);% else% ok(ai,bi,1:3)=0;% diff1(ai,bi,1:3)=0;% end% end%end%subplot(2,2,3),imshow(uint8(ok));title('提取前景图像'); % %第三幅前景图QHuidu=rgb2ycbcr(Qianjing); %RGB颜色空间转换到YUV颜色空间BHuidu=rgb2ycbcr(Beijing);%subplot(2,2,4),imshow(BHuidu);title('提取前景图像'); % %第三幅前景图%figure,imshow(QHuidu);%figure,imshow(BHuidu);Yyu=double(QHuidu(:,:,1))-double(BHuidu(:,:,1)); %Y分量的差分YErzhihua=Yyu;Q= abs(Yyu)>10; %Y分量差分图像的二值化YErzhihua(Q)=1;Q= abs(Yyu)<=10;YErzhihua(Q)=0;%figure,imshow(YErzhihua);Uyu=double(QHuidu(:,:,2))-double(BHuidu(:,:,2)); %UV分量的差分Vyu=double(QHuidu(:,:,3))-double(BHuidu(:,:,3));UVErzhihua=Uyu;Q= abs(Uyu)+abs(Vyu)>10; %UV分量的图像的合成UVErzhihua(Q)=1;Q= abs(Uyu)+abs(Vyu)<=10;UVErzhihua(Q)=0;%figure,imshow(UVErzhihua);YUVhecheng=Uyu;Q=(UVErzhihua==1)&(YErzhihua==1); %Y分量和UV分量的图像合成YUVhecheng(Q)=1;Q=(UVErzhihua==0)|(YErzhihua==0);YUVhecheng(Q)=0;YUV=YUVhecheng;for ci=1:ihfor di=1:iwif YUV(ci,di)==1ok(ci,di,1:3)=mov_gray(fn).image(ci,di,1:3);elseok(ci,di,1:3)=mean(ci,di,1:3);endendendsubplot(2,2,4),imshow(ok);title('YUV阴影消除');% hObject handle to pushbutton2 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% --- Executes on button press in pushbutton3.function pushbutton3_Callback(~, ~, ~)clc;close all;close(gcf);clear;% hObject handle to pushbutton3 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)ai% --- Executes on button press in pushbutton4.function pushbutton4_Callback(~, ~, ~)h1=figure('toolbar','none','name','Shadow Removal'); % 读取受损图像[FileName,PathName]=uigetfile( { '*.avi','avi (*.avi)';'*.*','All Files (*.*)'},'Open videosequence' );if isequal([FileName,PathName],[0,0])return;elsepic_path=fullfile(PathName,FileName);global mov;mov=aviread(pic_path);endn=size(mov,2); %计算视频的帧数(试试用这个代替下面的)%n=100; % 读取视频帧数global s;s=1; % 起始为1global e;e=n; % 结束为n%global fn;%fn=11;% hObject handle to pushbutton4 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)function edit1_Callback(~, ~, ~)% hObject handle to edit1 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% Hints: get(hObject,'String') returns contents of edit1 as text% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit1 as a double% --- Executes during object creation, after setting all properties.function edit1_CreateFcn(hObject, ~, ~)% hObject handle to edit1 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.% See ISPC and COMPUTER.if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');endfunction edit2_Callback(hObject, ~, handles)% hObject handle to edit2 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% Hints: get(hObject,'String') returns contents of edit2 as text% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit2 as a doubleinput = str2num(get(hObject,'String'));if (isempty(input))set(hObject,'String','11')endguidata(hObject, handles)% --- Executes during object creation, after setting all properties.function edit2_CreateFcn(hObject, ~, ~)% hObject handle to edit2 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.% See ISPC and COMPUTER.if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')) set(hObject,'BackgroundColor','white');end% --- Executes on button press in pushbutton5.function pushbutton5_Callback(~, ~, handles)% hObject handle to pushbutton5 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)global fn;global e;e=num2str(e);sc=['共',e];sc=[sc,'帧'];%a = get(handles.edit1,'String');fn = str2double(get(handles.edit2,'String'));set(handles.text15,'String',{sc});e=str2double(e);function edit3_Callback(hObject, ~, handles)% hObject handle to edit3 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)input = str2num(get(hObject,'String'));if (isempty(input))set(hObject,'String','1')endguidata(hObject, handles)% Hints: get(hObject,'String') returns contents of edit3 as text% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit3 as a double% --- Executes during object creation, after setting all properties.function edit3_CreateFcn(hObject, ~, ~)% hObject handle to edit3 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.% See ISPC and COMPUTER.if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')) set(hObject,'BackgroundColor','white');endfunction edit4_Callback(hObject, ~, handles)% hObject handle to edit4 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)input = str2num(get(hObject,'String'));if (isempty(input))set(hObject,'String','1')endguidata(hObject, handles)% Hints: get(hObject,'String') returns contents of edit4 as text% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit4 as a double% --- Executes during object creation, after setting all properties.function edit4_CreateFcn(hObject, ~, ~)% hObject handle to edit4 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.% See ISPC and COMPUTER.if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')) set(hObject,'BackgroundColor','white');endfunction edit5_Callback(hObject, ~, handles)% hObject handle to edit5 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)input = str2num(get(hObject,'String'));if (isempty(input))set(hObject,'String','2')endguidata(hObject, handles)% Hints: get(hObject,'String') returns contents of edit5 as text% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit5 as a double% --- Executes during object creation, after setting all properties.function edit5_CreateFcn(hObject, ~, ~)% hObject handle to edit5 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.% See ISPC and COMPUTER.if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')) set(hObject,'BackgroundColor','white');endfunction edit6_Callback(hObject, ~, handles)% hObject handle to edit6 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)input = str2num(get(hObject,'String'));if (isempty(input))set(hObject,'String','0.32')endguidata(hObject, handles)% Hints: get(hObject,'String') returns contents of edit6 as text% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit6 as a double% --- Executes during object creation, after setting all properties.function edit6_CreateFcn(hObject, ~, ~)% hObject handle to edit6 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.% See ISPC and COMPUTER.if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')) set(hObject,'BackgroundColor','white');end% --- Executes on button press in pushbutton6.function pushbutton6_Callback(~, ~, handles)global TH1;TH1 = str2double(get(handles.edit3,'String'));% hObject handle to pushbutton6 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% --- Executes on button press in pushbutton7.function pushbutton7_Callback(~, ~, handles)% hObject handle to pushbutton7 (see GCBO)global TH2;TH2 = str2double(get(handles.edit4,'String'));% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% --- Executes on button press in pushbutton8.function pushbutton8_Callback(~, ~, handles)% hObject handle to pushbutton8 (see GCBO)global TS;TS = str2double(get(handles.edit5,'String'));% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% --- Executes on button press in pushbutton9.function pushbutton9_Callback(~, ~, handles)global TV;TV = str2double(get(handles.edit6,'String'));% hObject handle to pushbutton9 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)界面如图结果如图Button 和Edit text 未按照顺序来排,自己可以稍微看下先点打开输入数据后再依次点选择确定确定确定确定之后进行消除最后的结果与所选的图像及参数有关。

运动目标检测中的阴影去除方法

运动目标检测中的阴影去除方法

目前有很多种颜色空间可以将图像的色度分量 和亮度分量区分开来 ,如 HSV 颜色空间 ,它较 RGB 颜色空间更接近于人眼对颜色的感觉 ,可以消去彩 色信息中强度分量的影响 ,通过比较当前帧图像和 背景图像的亮度和色度变化 ,检测出阴影区域 。但 是这种转换较为复杂 ,对于大型图像非常耗时 ,并且 在亮度值和饱和度较低的情况下 ,采用 HSV 颜色空 间计算出来的 H分量是不可靠的 。
L IU Xue, CHANG Fa - liang,WANG Hua - jie
( S chool of Con trol S cience and Eng ineering, S handong U n iversity, J inan 250061, Ch ina)
Abstract: Shadow is always regarded as foreground in detecting moving object by using background subtraction algorithm , which has bad effect on segm enting and extracting object. In order to extract object exactly, a shadow supp ression method based on chrom inance distortion in YUV color space and first order gradient inform ation is p roposed in this paper. Experiments result show that the algorithm is robust in noisy environm ent, low comp lexity, and easy to be imp lem ented in real time.

【图像处理笔记】一、如何改变图像的亮度、对比度、饱和度,以及图像的锐化

【图像处理笔记】一、如何改变图像的亮度、对比度、饱和度,以及图像的锐化

【图像处理笔记】⼀、如何改变图像的亮度、对⽐度、饱和度,以及图像的
锐化
⾃⼰曾经尝试过BGR先转成HSV,再改变S分量,但是效果⾮常差,这⾥是我是在别⼈论⽂上查到的,给⼤家参考⼀下,如果对⼤家有⽤,请不要忘记点个赞,谢谢!
1. 通过YUV改变图像的饱和度,这⾥的r的范围⼀般为(0 , 5) , 如果为1 表⽰不改变图像数据
公式如下:
Y = Y;
U = U*r;
V = V*r;
注意:这⾥的 U~(-128- 128), V~(-128-128)如果你的UV的范围是0-255 或者 16-240 ,那么就需要先减去128.
效果图:
2. 通过RGB改变图像的饱和度 r的范围⼀般是(-1,+5)
公式:
B = B + (B-(R+G)/2)*r;
G = G + (G-(R+B)/2)*r;
R = R + (R-(B+G)/2)*r;
效果图:
3. 通过yuv 改变图像的⾊相(Cb即为U,Cr即为V) UV∈(-128,128)
4. 改变图像的亮度、对⽐度
5.锐化
6. 降噪
6.1 NLM降噪
对应opencv函数为
void fastNlMeansDenoising(InputArray src, OutputArray dst, float h=3, int templateWindowSize=7, int searchWindowSize=21 ) 7 . ⾼斯滤波⼀维和⼆维
参考论⽂:《在实时数字图像处理中图像增强常⽤算法的改进⽅案》 --易飞。

YUV颜色空间和图论切割的阴影去除算法

YUV颜色空间和图论切割的阴影去除算法
f r to n r h lgc lfl rn .Th n t e ma i m o mi i m u r p h o lo ih wa mply d t o ma in a d mo p oo ia t i g i e e h x mu f w n mu c tg a h te r a g rt m se l y o e o
LU Qn , I i— , N Sn—a,G O J nmn I ig Q N Xul WE ogbi U i — ig i a
( col f u m t n Wu a nvri f eh o g , hn4 06 , hn ) Sho o t ai , hnU ie t o c nl y Wu a 3 0 3 C ia A o o sy T o
o t i h pi z d s g n a in o e s a o a d tr e .Ex rme tlr s hss o t a h r p s d me h d c n b an te o t mie e me t t ft h d w n a g t o h pe i n a e u h w h tt e p o o e t o a d t c n lmi ae t a ts a o efc iey ee ta d ei n t he c s h d w fe t l . v Ke wo ds o e o n e me t t n;s a o e i n to y r :fr g u d s g n ai r o h d w lmi ain;YUV o o p c ra h t e r c lrs a e;g p —h o y
meh d we e p o o e o i r v h u lt fd t cin. F rt h r cs e d f t o e r u d a d s a o t o r r p s d t mp o e t e q ai o ee to y is ,t e p e ie s e s o he f rg o n n h d w we e o ti e y t e YUV oo p c a e n t e c mp e e i ec nsd r t n o mi a c n h o n n e i - r b an d b h c lrs a e b s d o h o r h nsv o i e ai fl n n ea d c r mi a c n o u

ue实现阴影的方法

ue实现阴影的方法

ue实现阴影的方法
在Unity Engine (UE) 中,实现阴影的方法主要有以下几种:
1. 使用内置阴影功能:Unity 默认支持阴影渲染。

你可以在物体的材质属性中启用阴影,然后在场景的光源(如方向光、点光源、聚光灯等)中设置阴影参数。

这是最基础也是最常见的方法。

2. 使用阴影贴图(Shadow Maps):阴影贴图是一种在计算机图形学中实现阴影的技术。

Unity 的内置阴影系统就使用了这种方法。

通过生成物体的深度贴图(depth map),然后将其与场景中的光源进行比较,从而计算
出阴影效果。

3. 使用光线追踪(Ray Tracing):如果你的项目支持,并且硬件性能足够,你可以使用光线追踪来实现更真实的阴影效果。

光线追踪是一种模拟光线在场景中传播的技术,可以生成非常逼真的阴影和反射效果。

在 Unity 中,你可以使用 HDRP(High Definition Render Pipeline)或者 RTXGI(Real-Time Global Illumination)来实现光线追踪阴影。

4. 编写自定义阴影渲染脚本:对于更高级的阴影效果,你可能需要编写自定义的阴影渲染脚本。

这通常涉及到对 Unity 的渲染管道进行深度定制,可能需要较高的图形编程技能。

请注意,阴影渲染对性能有一定的影响,因此在设计阴影效果时需要考虑到性能因素。

例如,你可以通过调整阴影的分辨率、范围、质量等参数来平衡视觉效果和性能。

同时,也需要注意阴影在不同光照条件和场景中的表现,以确保阴影效果的自然和真实。

图像对比度代码操作方法

图像对比度代码操作方法

图像对比度代码操作方法图像对比度是指图像中相邻像素的亮度差异的程度。

对比度高的图像,相邻像素的亮度差别明显,图像的细节更加清晰。

而对比度低的图像,相邻像素的亮度差别较小,图像的细节会变得模糊。

在图像处理中,提高图像的对比度有助于突出图像的细节,并改善图像的视觉效果。

下面我将介绍一些常见的图像对比度调整方法。

1. 线性拉伸:线性拉伸是一种简单有效的图像对比度调整方法。

它通过将图像中的最低亮度值映射到0,最高亮度值映射到255,来拉伸图像的亮度范围。

具体操作如下:- 将图像的每个像素值减去最低亮度值;- 将结果除以最高亮度值与最低亮度值的差;- 将结果乘以255;- 将结果四舍五入,并将其作为新的图像像素值。

2. 直方图均衡化:直方图均衡化是一种根据图像的像素分布,自适应地调整图像对比度的方法。

它通过调整图像的亮度分布,使得图像中的像素均匀分布在整个亮度范围内,从而提高对比度。

具体操作如下:- 统计图像的像素分布,并计算每个像素值的累积分布函数;- 将每个像素值的累积分布函数映射到新的亮度范围(0-255),并将其作为新的图像像素值。

直方图均衡化的原理较为复杂,但其实现过程相对简单,可以通过一些图像处理库的函数来实现。

3. 自适应直方图均衡化:直方图均衡化通过对整个图像进行调整,会导致某些局部细节被过度增强,从而影响图像的视觉效果。

为了解决这个问题,可以使用自适应直方图均衡化方法,通过对图像的局部区域进行均衡化,从而提高对比度。

自适应直方图均衡化的方法如下:- 将图像分割成多个重叠的区域;- 对每个区域应用直方图均衡化方法,将其亮度范围映射到0-255;- 将各个区域合并成最终的图像。

自适应直方图均衡化可以提高局部细节的对比度,同时又能保持整体图像的自然感觉。

4. 对数变换:对数变换是一种非线性的对比度调整方法。

它通过对图像的亮度值进行对数运算,来压缩亮度范围,提高亮度较低区域的细节对比度。

具体操作如下:- 对图像的每个像素值取自然对数;- 将结果缩放到0-255的范围内;- 将结果四舍五入,并将其作为新的图像像素值。

YUV颜色空间和图论切割的阴影去除算法

YUV颜色空间和图论切割的阴影去除算法

YUV颜色空间和图论切割的阴影去除算法
刘清;秦秀丽;文松柏;郭建明
【期刊名称】《智能系统学报》
【年(卷),期】2010(5)6
【摘要】针对智能视频监控系统中阴影常由于其自身的属性而被错误地检测成前景目标的问题,提出了一种YUV颜色空间和图切割算法相结合检测阴影的新方法.首先,在获取的前景运动区域中综合考虑YUV颜色空间的亮度和色度信息来检测阴影区域并融合形态学滤波等操作得到确定的阴影和目标种子点,然后进一步通过图切割算法获得阴影与目标的优化分割,以提高阴影区域的检测精度.实验证明,该方法能有效地检测并去除视频监控场景中运动物体所携带的阴影.
【总页数】5页(P556-560)
【作者】刘清;秦秀丽;文松柏;郭建明
【作者单位】武汉理工大学,自动化学院,湖北,武汉,430063;武汉理工大学,自动化学院,湖北,武汉,430063;武汉理工大学,自动化学院,湖北,武汉,430063;武汉理工大学,自动化学院,湖北,武汉,430063
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于YUV颜色空间的图像去雾算法 [J], 王昕;孙莹莹;杜旭
2.一种基于YUV颜色空间的匹配跟踪算法 [J], 李亚南;杨亮;李波
3.基于YUV颜色空间特征的目标跟踪融合算法 [J], 赵谦;朱华伟;曾召华;侯媛彬
4.一种基于YUV颜色空间自适应阴影消除算法 [J], 王珦磊;唐加山
5.基于YUV颜色空间与局部纹理的运动阴影去除 [J], 尚晋霞
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基于HSV颜色特征的车辆阴影消除方法

基于HSV颜色特征的车辆阴影消除方法

基于HSV颜色特征的车辆阴影消除方法
许宏科;侯晓青;秦严严
【期刊名称】《徐州工程学院学报》
【年(卷),期】2016(031)002
【摘要】简单使用 H SV颜色特征进行车辆阴影消除时,在车辆和道路环境背景
颜色信息较相似的情况下,易将车辆本身的若干像素错误地当作阴影消除.鉴于此,首先对当前图像和背景图像逐个像素地进行对数运算,得到对应的Log域图像,
并对该2幅Log域图像进行差分操作,从而起到弱化车辆阴影的目的.然后,在
阴影得到弱化的基础上,使用 H SV 颜色特征检测出车辆候选区域中的阴影区域,并给予剔除,最终达到阴影消除的目的.仿真实验效果良好,综合反映阴影消除方法性能的评价指标均值约为90.10%.
【总页数】4页(P5-8)
【作者】许宏科;侯晓青;秦严严
【作者单位】长安大学电子与控制工程学院,陕西西安 710064;长安大学电子与控制工程学院,陕西西安 710064;长安大学电子与控制工程学院,陕西西安710064
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于HSV颜色特征的车辆阴影消除方法 [J], 许宏科;侯晓青;秦严严
2.基于边缘特征的运动车辆阴影消除方法 [J], 彭良刚
3.道路黄线违章检测中基于HSV分析的阴影消除方法 [J], 周胜
4.道路黄线违章检测中基于HSV分析的阴影消除方法 [J], 周胜
5.基于边缘特征的运动车辆阴影消除方法 [J], 彭良刚
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g=rgb2hsv(mean); %将背景图像由RGB格式转为HSV格式
g1=rgb2hsv(ok); %将前景图像由RGB格式转为HSV格式
%阀值分割
global TH1;
global TH2;
global TS;
global TV;
count4=0;
for ci=1:ih
for di=1:iw
if (g1(ci,di,3)/g(ci,di,3)<=TV)...
count2=0;
for ai=1:ih
for bi=1:iw
if abs(diff(ai,bi,1:3))>=th(1,1,:)
ok(ai,bi,1:3)=mov_gray(fn).image(ai,bi,1:3);
count2=count2+1;
else
ok(ai,bi,1:3)=0;
diff1(ai,bi,1:3)=0;
varargout{1} = handles.output;
% --- Executes on button press in pushbutton1.
function pushbutton1_Callback(~, ~, ~)
handles=guihandles();
global s;
global e;
%
% See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES
% Edit the above text to modify the response to help untitled111111
% Last Modified by GUIDE v2.5 31-Mar-2014 09:39:29
global fn;
global mov;
for i=s:e
mov_gray(i).image=mov(i).cdata; % mov_gray(i).image为第i帧图像
end
[ih,iw,id]=size(mov_gray(1).image); %取得视频帧的大小
%计算1到第n帧的各个像素的均值
end
if nargout
[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
else
gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
end
% End initialization code - DO NOT EDIT
end
[ih,iw,id]=size(mov_gray(1).image); %取得视频帧的大小
%计算1到第n帧的各个像素的均值
%for i=s:e
% u=mov_gray(i).image;
% h=u(:)'; %转置
% t(i,:)=h(:); % median(t)是对列进行取均值的
%end
%close(figure(gcf))% %关闭初始化窗口
% singleton*.
%
% H = UNTITLED111111 returns the handle to a new UNTITLED111111 or the handle to
% the existing singleton*.
%
% UNTITLED111111('CALLBACK',hObject,eventData,handles,...) calls the local
'gui_OutputFcn', @untitled111111_OutputFcn, ...
'gui_LayoutFcn', [] , ...
'gui_Callback', []);
if nargin && ischar(varargin{1})
gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});
count4=count4+1;
end
end
end
count4=count2-count4;
e2=num2str(count4);
sc=['共',e2];
sc=[sc,'点'];
set(handles.text17,'String',{sc});
%count8=0;
count8=ih*iw;
e3=num2str(count8);
||(g1(ci,di,2)-g(ci,di,2))>TS||abs(g1(ci,di,1)-g(ci,di,1))>TH2&&g1(ci,di,1)<TH1
ok(ci,di,1:3)=mov_gray(fn).image(ci,di,1:3);
else
ok(ci,di,1:3)=mean(ci,di,1:3);
% varargin command line arguments to untitled111111 (see VARARGIN)
% Choose default command line output for untitled111111
handles.output = hObject;
% Update handles structure
% function named CALLBACK in UNTITLED111111.M with the given input arguments.
%
% UNTITLED111111('Property','Value',...) creates a new UNTITLED111111 or raises the
function varargout = untitled111111_OutputFcn(~, ~, handles)
% varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT);
% hObject handle to figure
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% --- Executes on button press in pushbutton2.
%第二幅完整图像
global ok;
ok=mean; %ok-背景
%tmp(1:3)=0;
di=15;
th=ones(1,1,3)*di; %预设阀值
diff=double(ok)-double(mov_gray(fn).image); %计算第fn帧图像与背景的差值
diff1=abs(diff);
for i=s:e
u=mov_gray(i).image;
h=u(:)'; %转置
t(i,:)=h(:); % median(t)是对列进行取均值的
end
%close(figure(gcf))% %关闭初始化窗口
%试试不用转置直接用u来进行median(t);
tmp=median(t); %对t数组各列取均值
guidata(hObject, handles);
% UIWAIT makes untitled111111 wait for user response (see UIRESUME)
% uiwait(handles.figure1);
% --- Outputs from this function are returned to the command line.
end
end
end
%subplot(2,2,3),imshow(uint8(ok));title('提取前景图像'); % %第三幅前景图
count2=count2*1.25;
e1=num2str(count2);
sc=['共',e1];
sc=[sc,'点'];
set(handles.text16,'String',{sc});
function pushbutton2_Callback(~, ~, ~)
global s;
global e;
global fn;
global mov;
global mean;
global ok;
for i=s:e
mov_gray(i).image=mov(i).cdata; % mov_gray(i).image为第i帧图像
% Begin initialization code - DO NOT EDIT
gui_Singleton = 1;
gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ...
'gui_Singleton', gui_Singleton, ...
'gui_OpeningFcn', @untitled111111_OpeningFcn, ...
% existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are
% applied to the GUI before untitled111111_OpeningFcn gets called. An
% unrecognized property name or invalid value makes property application
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