运动目标识别系统Matlab仿真—

本人毕业设计做的是红外运动识别系统，通过Matlab做了仿真。其中视频资源来自优酷。毕设论文随后上传。以下是matlab代码

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%创建必要的视频处理对象
videofile = 'people_net.mp4';
%获取视频帧像素
info = VideoReader(videofile);
cols=info.Width;
rows=info.Height;
%创建视频系统对象，读取视频文件
hReader = vision.VideoFileReader(videofile, 'ImageColorSpace', 'RGB',...      'VideoOutputDataType', 'single');
hFlow = vision.OpticalFlow(  'OutputValue', 'Horizontal and vertical components in complex form', ...'ReferenceFrameDelay', 3, 'Method','Horn-Schunck');
%创建两个均值对象，用于分析光流矢量
hMean1 = vision.Mean;
hMean2 = vision.Mean('RunningMean', true); %累计平均值，每次输入一个数据，计算所有历史输入的均值
%创建中值滤波对象，用来移除对象分割产生的斑点噪声
hFilter2 = vision.MedianFilter;
hFilter1 = vision.MedianFilter([3 3]);%创建形态学闭运算，填充分割后的目标空洞
hClose = vision.MorphologicalClose('Neighborhood', strel('disk',15));%30正好，有点大
hBlob = vision.BlobAnalysis( 'CentroidOutputPort', false, 'AreaOutputPort', true, ...           %此参数为最佳无需改动'BoundingBoxOutputPort', true,'PerimeterOutputPort',true, 'OutputDataType', 'double',  'MinimumBlobArea', 1000,...'MaximumBlobArea', 20000, 'MaximumCount', 1);
%创建形态学腐蚀对象，移除不需要的对象
hErode = vision.MorphologicalErode('Neighborhood', strel('square',5));
%创建嵌入形状对象，狂出目标边界
hShape1 = vision.ShapeInserter( 'BorderColor', 'Custom',  'CustomBorderColor', [0 1 0]);
hShape2 = vision.ShapeInserter( 'Shape','Lines',  'BorderColor', 'Custom', ...'CustomBorderColor', [255 255 0]); %创建视频播放对象，用来显示原始视频，运动矢量，分割结果，和最终结果
sz = get(0,'ScreenSize');
pos = [(sz(3)-4*(cols+75))/2, (sz(4)-rows)/2 cols+60 rows+80];
hVideo1 = vision.VideoPlayer('Name','Original Video','Position',pos);
pos(1) = pos(1)+cols+75;
hVideo2 = vision.VideoPlayer('Name','Motion Vector','Position',pos);
pos(1) = pos(1)+cols+75;
hVideo3 = vision.VideoPlayer('Name','Thresholded Video','Position',pos);
pos(1) = pos(1)+cols+75;
hVideo4 = vision.VideoPlayer('Name','Results Video','Position',pos);%从视频中检测跟踪目标
%显示光流矢量的像素点
[xpos,ypos]=meshgrid(1:3:cols,1:3:rows);%每隔5行5列选择像素点
xpos=xpos(:);
ypos=ypos(:);
locs=sub2ind([rows,cols],ypos,xpos);
i = 0;                     %截图标志位
ii = 0;                    %提示窗标志位
j = 0;                     %图片指针
C_k = 0;                   %长宽比指针
S_m = 0;                   %形状分散度指针
%循环处理视频每一帧，直到文件结束
while ~isDone(hReader)%暂停0.3s，为肉眼观察pause(0.3);%从视频文件读取视频帧数frame  = step(hReader);%把图像转换为灰度图像gray_1 = rgb2gray(frame);gray = step(hFilter1,gray_1);%一、计算光流矢量，返回一个复数矩阵，分别代表每个像素点u和vflow = step(hFlow, gray);%每隔5行5列选择一个像素点，绘制它的光流图。放大20倍%lines每行对应一条线，分别是第1和第2个点的x，y坐标lines = [xpos, ypos, xpos+20*real(flow(locs)), ypos+imag(flow(locs))];%将光流场矢量添加到视频帧上vector = step(hShape2, frame, lines);%二、计算光流矢量幅值，因为光流是一个复数矩阵，所以要用到共轭相乘magnitude = flow .* conj(flow);%计算光流幅值平均值，表征速度阈值threshold = 0.5 * step(hMean2, step(hMean1, magnitude));%使用阈值分割提取运动对象，然后去掉噪声carobj_1 = im2bw(magnitude,threshold);carobj = step(hFilter2,carobj_1);%通过形态学腐蚀去掉背景，然后形态学关闭填补目标（BLOB）孔洞%形态学腐蚀carobj1 = step(hErode, carobj);%闭运算填充carobj2 = step(hClose, carobj1);%三、统计估计目标（BLOB）的面积area和边框bbox[left,bottom,width,height][area, bbox,perimeter] = step(hBlob, carobj2);   %从grow的位置开始统计grow=0;idx = bbox(:,1) > grow;%% 计算目标中心坐标 即：矩形框的中心坐标x  = bbox(:,1)+int32(bbox(:,3)/2);y  = bbox(:,2)+int32(bbox(:,4)/2);%% 对目标进行提取infeed = 100;if  (x >= infeed & i == 0 & x<= (infeed+10))i = i+1;carobj_new1 = double(imcrop(gray,[bbox(idx,1),bbox(idx,2),bbox(idx,3)+1,bbox(idx,4)+1]));imshow(carobj_new1);end%% 对目标进行识别C = double(bbox(idx,4))/double(bbox(idx,3));if area >0S = perimeter*perimeter/double(area);if S >= 50S_m = S_m+1;endendif (C >=1.4 & C<=4)C_k = C_k+1;if (C_k>=10 & S_m>=10 & ii==0)errordlg('有人闯入','MATLAB warning');ii = ii+1;endend%%%计算目标面积和边框面积的百分比ratio = zeros(length(idx), 1);ratio(idx) = single(area(idx,1))./single(bbox(idx,3).*bbox(idx,4));%当面积大于5%认为是目标flag = ratio > 0.3;%统计数量count = int32(sum(flag));%给目标添加边框%result = step(hShape1, frame, bbox);result = step(hShape1, frame,bbox);%显示最终处理结果step(hVideo1, frame);             %原始视频step(hVideo2, gray);              %空域滤波结果step(hVideo3, vector);            %添加光流矢量step(hVideo4, result);            %带框目标j = j+1;end
release(hReader);

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