數字圖像處理實例,用matlab實現基于視頻的車流量統計系統。

基于視頻的車流量統計——matlab代碼

% 創建系統對象，用于讀入待處理視頻

filename = 'viptraffic.avi';

hvfr = vision.VideoFileReader(filename, 'ImageColorSpace', 'RGB');

% 創建系統對象，用于色彩空間轉換

hcsc = vision.ColorSpaceConverter('Conversion', 'RGB to intensity');

% 創建系統對象，用于用高斯混合模型檢測背景

hfdet = vision.ForegroundDetector(...

'NumTrainingFrames', 5, ... % 取連續五幀進行檢測背景

'InitialVariance', (30/255)^2); % 初始標準差為 30/255

% 創建系統對象，用于檢測出包含汽車運動的圖像塊

hblob = vision.BlobAnalysis( ...

'CentroidOutputPort', false, ...

'AreaOutputPort', true, ...

'BoundingBoxOutputPort', true, ...

'OutputDataType', 'single', ...

'MinimumBlobArea', 250, ...

'MaximumBlobArea', 3600, ...

'MaximumCount', 80);

% 創建系統對象，用于對檢測出的運動車輛進行框畫

hshapeins = vision.ShapeInserter( ...

'BorderColor', 'Custom', ...

'CustomBorderColor', [0 255 0]);

% 創建系統對象，用于標注檢測到車輛的個數

htextins = vision.TextInserter( ...

'Text', '%4d', ...

'Location', [1 1], ...

'Color', [255 255 255], ...

'FontSize', 12);

% 創建系統對象，用于顯示結果

sz = get(0,'ScreenSize');

pos = [20 sz(4)-300 200 200];

hVideoOrig = vision.VideoPlayer('Name', 'Original', 'Position', pos);

pos(1) = pos(1)+220; %在右側建立下一個視窗

hVideoFg = vision.VideoPlayer('Name', 'Foreground', 'Position', pos);

pos(1) = pos(1)+220;

hVideoRes = vision.VideoPlayer('Name', 'Results', 'Position', pos);

line_row = 23; % 定義感興趣區域(ROI)

% 以下的程序段為對輸入的視頻圖像進行處理

while ~isDone(hvfr)

image = step(hvfr); % 讀入視頻的每一幀

總結

以上是生活随笔為你收集整理的matlab统计车流量及车流密度,基于视频的车流量统计——matlab代码的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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