基于视频的车流量统计matlab代码

基于视频的车流量统计——matlab 代码 % 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(1:15,1:30,:) = 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(Idx,1))./single(bbox(Idx,3).*bbox(Idx,4));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);