基于视频的车流量统计matlab代码.docx

1、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

2、 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

3、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.VideoP

4、layer(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)

5、; % 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(:

6、,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);