MATLAB视频处理
应用，例子和技术
对象跟踪
目标跟踪是许多应用程序的重要组成部分，包括行人回避，安全和监视，以及增强现实。这个例子展示了基于运动的跟踪视频中的移动的人从一个固定的摄像机。
对象检测和计数
视频处理可以用来检测和计数在视频序列中移动的对象。在这个案例研究中，澳大利亚的科学家使用视频片段来估计野生水鸟的数量。
4个简单步骤中的视频处理
MATLAB中的视频处理涉及以下步骤：
- 阅读视频
- 显示视频
- 处理视频
- 写的视频
步骤1．看视频
您可以从文件或直接从摄像机读取视频。
单个matlab命令允许您从文件中读取视频：
>> Vid = Videoreader（“filename.avi”）
Matlab支万博1manbetx持网络摄像头用于视频处理，而图像采集工具箱™可以从许多工业和科学相机的实时收购。
MATLAB可以让你使用各种编解码器读取视频文件包括Microsoft的特定操作系统编解码器®窗户®， Mac和Linux®．
视频查看器应用程序，播放MATLAB电影，视频或图像序列。该应用程序允许您以不同的速度启动，停止和播放视频，并跳转到视频的一部分。
步骤3．处理视频
视频是一系列独立的视频帧或图像。这意味着，设计用于对图像进行边缘检测的算法可以快速转换为对视频进行边缘检测。
看一张图片 |
从视频读取图像框架 |
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视频处理可以非常简单，如使用边缘检测的例子，也可以非常复杂，如跟踪算法必须考虑到目标在前一帧中的位置。
有关高级视频处理的更多信息，请参阅示例：
第四步．写视频
处理后，您可以将每个帧写入文件。您可以使用该功能创建一个视频文件：
>> vid_w = VideoWriter('newfile.avi'）;> >开放(vid_w)
的变量vid_w可以累积新帧来创建视频。
一个完整的matlab示例
将所有组件放在一起，让我们通过一个完整的榜样来显示阅读，显示，处理和编写视频的步骤：
%%读取并处理一个视频到MATLABVideofilereader = Videoreader（“tilted_face.avi”）;myVideo = VideoWriter ('myfile.avi'）;％设置：创建可部署的视频播放器和面部探测器depVideoPlayer = vision.DeployableVideoPlayer;faceDetector = vision.CascadeObjectDetector ();打开(myVideo);%%在每一帧中检测人脸而Hasfame（Videofilereader）读视频帧视频rame = ReadFrame（VideoFilereader）;％进程框架bbox = facedetector（视频rame）;视频rame = insertshape（视频rame，“矩形”, bbox);％显示视频帧到屏幕DEPVIDEOPLAYER（Videoframe）;写入帧到最后的视频文件WriteVideo（MyVideo，Videoframe）;暂停（1 / Videofilereader.framerate）;结尾关上(myVideo)
你可以下载此代码在Matlab Central。
计算机愿景的视频处理算法
使用时间相关性进行视频处理的MATLAB算法基于“状态”的概念，即算法处理当前视频帧，但也使用前一帧来确定其输出。这对目标跟踪算法来说至关重要，因为它依赖于预先的信息来通知未来的动作。跟踪的一个常见例子是KLT算法，它跟踪对象中的各个点以跟踪对象的位置。
视频处理算法的开发人员还可以使用特定于视觉的算法计算机视觉系统工具箱．该算法让您以快速和内存高效的方式读取和查看高分辨率视频。该工具箱还包括用于3D点云处理，立体视觉，对象检测，跟踪和识别以及其他应用程序的算法。
