matlab视频帧间差分,matlab中视频帧间差分

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%本程序主要用于从视频中读入帧，并且进行从任意位置的连续两帧差分，差分的结果于阈值比较，从而提取出运动目标的轮廓,处理车的效果比人的效果要好

%参数设置 N：处理连续的6帧，start从第100帧开始处理，阈值设置threshold=20

clear all;

clc;

aviinfo('traffic1.avi') %显示视频的信息,视频使用aviread读取之前通过winavi9.0将格式转换为ZJmedia uncompress RGB24

avi=aviread('traffic1.avi'); %使用aviread读取视频，注意视频的格式，aviread读取的视频有格式限制

N=6; %考虑6帧的帧间差分法(需要读取前7帧)

start=20; %start=100，从第100+1帧开始连续读7帧

threshold=50;

for k=1+start:N+1+start %处理从第101到第107帧

avi(k).cdata=rgb2gray(avi(k).cdata); %将彩色图像转换为灰度图像

%avi(k-start).cdata=avi(k).cdata;

end

[hang,lie]=size(avi(1+start).cdata); %以avi(1+start).cdata的格式生成一个矩阵

alldiff=zeros(hang,lie,N); %生成一个三维的矩阵alldiff用于存储最终的各个帧的差分结果

for k=1+start:N+start

diff=abs(avi(k).cdata-avi(k+1).cdata); %邻帧差分

%idiff=diff>20; %二值化，阈值选择为20，阈值调整

idiff=diff>threshold; %idiff中的数据位逻辑值，diff中的数值为unit8

alldiff(:,:,k)=double(idiff); %存储各帧的差分结果，这里为什么要转换成double型的？？？？？

end

%观察帧间差分的二值化结果，这里观察前五帧的相邻两帧差分二值化结果

for k=1+start:N+start

subplot(3,2,k-start),imshow(alldiff(:,:,k)),%title('第1,2帧差分')

title(strcat(num2str(k),'帧','-',num2str(k+1),'帧'));

end

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