MATLAB实现人体识别

%直接帧间差分，计算阈值并进行二值化处理（效果不好）
clc;
clear;

Im1 = double（imread（‘MOV4_1.bmp‘））;          %读取背景图片
Im2 = double（imread（‘MOV4_3.bmp‘））;          %读取当前图片

[X Y Z] = size（Im2）;                     %当前图片的各维度值
DIma = zeros（XY）; 
for i = 1:X   
    for j = 1:Y  
       DIma（ij） =Im1（ij） - Im2（ij）;	 %计算过帧间差分值
    end
end

figureimshow（uint8（DIma））    %显示差分图像
title（‘DIma‘）

med = median（DIma）;            %计算二值化阈值：差值图像中值
mad = abs（mean（DIma） - med）;   %中值绝对差
T = mean（med + 3*1.4826*mad）   %初始阈值
Th =5*T;                       %调整阈值
BW = DIma <= Th;               %根据阈值对图像进行二值化处理
figureimshow（BW）

%se = strel（‘disk‘2）;          %膨胀处理
%BW = imopen（BWse）;
%figureimshow（BW）
%title（‘BW‘）
[XX YY] = find（BW==0）;         %寻找有效像素点的最大边框
handle = rectangle（‘Position‘[min（YY）min（XX） max（YY）-min（YY）max（XX）-min（XX）]）; 
set（handle‘EdgeColor‘[0 0 0]）;
hei = max（XX）-min（XX）;         %边框高度

mark = min（YY）+1;

while mark < max（YY）-1         %从边框左边开始到右边物质循环，寻找各个人体边缘
    
    left = 0;right = 0;
    for j = mark:max（YY）-1
        ynum = 0;
        for i = min（XX）+1 : max（XX）-1