1.完整项目描述和程序获取
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2.部分仿真图预览
3.算法概述
视频图像分析是近年来计算机视觉领域中备受关注的前沿方向。从技术角度而言，其研究内容相当丰富，主要涉及到模式识别、图像处理、计算机视觉、人工智能等学科知识；同时动态场景中运动的快速分割、非刚性运动、目标之间互相遮挡或停止的处理等也为视频图像分析研究带来了一定的挑战。其中人运动的视觉分析是近年来计算机视觉领域中备受关注的前沿方向，它从包含人的图像序列中检测、识别、跟踪人并对其行为进行理解和描述，属于图像分析和理解的范畴。
4.部分源码
.......................................................................
%获得视频的长和宽
rows = size(seq,1);
cols = size(seq,2);
colors=['b.' , 'm.' , 'k.' , 'b*' , 'm*' , 'k*', 'bo' , 'mo' , 'ko',];
p = 1;
for k = 15:n_frames-90
disp('--------------------------------');
disp('Frame No.');k
figure(2);
subplot(331);
imshow(seq(:,:,k),[]);title('原始的图像');
%Frame differencing
images2(1:rows,1:cols) = func_framediff(seq(1:rows,1:cols,k),back3);
subplot(332);
imshow(images2,[]);title('差分结果');
%Morphological Processing
images3(1:rows,1:cols) = func_morpho(images2(1:rows,1:cols));
subplot(333);
imshow(images3,[]);title('滤波结果');
%Edge detection
images4(1:rows,1:cols) = func_edgedetection(images3(1:rows,1:cols));
subplot(334);
imshow(images4,[]);title('边缘检测效果');
%显示检测效果
[images5(1:rows,1:cols,1:3),images6(1:rows,1:cols,1:3),images7(1:rows,1:cols,1:3),Xcenters,Ycenters] = func_detect(images3,images4,seq(:,:,k));
subplot(335);
imshow(images5,[]);title('实际检测结果');
%进行跟踪
subplot(336);
imshow(images6,[]);title('人物跟踪');
subplot(337);
imshow(images7,[]);title('人物跟踪');
%进行跟踪
....................................................................
ind(p) = I;
if isempty(Xcenterst) == 0 & isempty(Xcenters) == 0
res3(1:rows,1:cols,1:3) = func_tracker(images3,seq(:,:,k),Xcenterst,Ycenterst,Xcenters,Ycenters,ind);
subplot(338);
imshow(res3,[]);title('人物跟踪');
else
subplot(338);
imshow(images7,[]);title('人物跟踪');
end
p = p + 1;
end
10_009_m
