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    发布日期: 2021-06-16
  • 语言: Matlab
  • 标签: matlab,  

资源简介

matlab 基于视频的车流量统计源码附带需要vision 工具箱

资源截图

代码片段和文件信息

% 创建系统对象,用于读入待处理视频 
filename = ‘viptraffic.avi‘;
hvfr = vision.VideoFileReader(filename ‘ImageColorSpace‘ ‘RGB‘);
% 创建系统对象,用于色彩空间转换
hcsc = vision.ColorSpaceConverter(‘Conversion‘ ‘RGB to intensity‘);
% 创建系统对象,用于用高斯混合模型检测背景
hfdet = vision.ForegroundDetector(...
        ‘NumTrainingframes‘ 5 ...     % 取连续五帧进行检测背景
        ‘InitialVariance‘ (30/255)^2);   % 初始标准差为 30/255
% 创建系统对象,用于检测出包含汽车运动的图像块
hblob = vision.BlobAnalysis( ...
                    ‘CentroidOutputPort‘ false ...
                    ‘AreaOutputPort‘ true ...
                    ‘BoundingBoxOutputPort‘ true ...
                    ‘OutputDataType‘ ‘single‘ ...
                    ‘MinimumBlobArea‘ 250 ...
                    ‘MaximumBlobArea‘ 3600 ...
                    ‘MaximumCount‘ 80);
% 创建系统对象,用于对检测出的运动车辆进行框画
hshapeins = vision.ShapeInserter( ...
            ‘BorderColor‘ ‘Custom‘ ...
            ‘CustomBorderColor‘ [0 255 0]);
% 创建系统对象,用于标注检测到车辆的个数
htextins = vision.TextInserter( ...
        ‘Text‘ ‘%4d‘ ...
        ‘Location‘  [1 1] ...
        ‘Color‘ [255 255 255] ...
        ‘FontSize‘ 12);

% 创建系统对象,用于显示结果
sz = get(0‘ScreenSize‘);
pos = [20 sz(4)-300 200 200];
hVideoOrig = vision.VideoPlayer(‘Name‘ ‘Original‘ ‘Position‘ pos);
pos(1) = pos(1)+220;  %在右侧建立下一个视窗
hVideoFg = vision.VideoPlayer(‘Name‘ ‘Foreground‘ ‘Position‘ pos);
pos(1) = pos(1)+220;
hVideoRes = vision.VideoPlayer(‘Name‘ ‘Results‘ ‘Position‘ pos);
line_row = 23; % 定义感兴趣区域(ROI)

% 以下的程序段为对输入的视频图像进行处理
while ~isDone(hvfr)
    image = step(hvfr);      % 读入视频的每一帧
    y = step(hcsc image);    % 将彩色图像转换成灰度图像

% 采用自动白平衡算法去除灰度突变
y = y-mean(y(:));

    fg_image = step(hfdet y); % 检验背景

    % 采用数学形态学,在前景图像中检测变化的联通图像块区域的面积
    [area bbox] = step(hblob fg_image);

    image_out = image;
    image_out(22:23::) = 255;  % 仅对经过白线后的车辆进行计数
    image_out(1:151:30:) = 0;  % 将背景置为黑色

    Idx = bbox(:2) > line_row;    %选择感兴趣区域.

   % 当在感兴趣区域中,联通图像块的比例占整个变化区域的40%以上时,便认为是车辆
    ratio = zeros(length(Idx)1);
    ratio(Idx) = single(area(Idx1))./single(bbox(Idx3).*bbox(Idx4));
    ratiob = ratio > 0.4;
    count = int32(sum(ratiob));    % 车辆的数量
    bbox(~ratiob:) = int32(-1);

    % 将检测出的车辆圈画出来
    image_out = step(hshapeins image_out bbox);

    % 显示检测汽车的数量
    image_out = step(htextins image_out count);

    step(hVideoOrig image);          % 原始视频
    step(hVideoFg   fg_image);       % 前景
    step(hVideoRes  image_out);      % 用方框勾画检测出的车辆
end

%关闭视频文件
release(hvfr);

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2015-03-17 11:11  基于视频的车流量统计\
     文件        2914  2018-05-14 23:00  基于视频的车流量统计\example6.m
     文件      208896  2005-04-04 13:17  基于视频的车流量统计\viptraffic.avi
     文件          35  2015-03-17 11:12  基于视频的车流量统计\代码说明.txt

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