基于监控视频的前景目标提取matlab

有程序和资料。17年华为杯数学建模D题，针对问题一，在静止背景条件下，提取运动前景目标轮廓，首先处理视频，生成单帧数据，针对不含纯背景帧的视频采用帧间差分法，对含背景帧的视频数据采用背景差分法。两种方法都可以准确提取静止背景下的前景目标轮毂，最后进行形态学的补充处理，达到预期的效果。 针对问题二，分析动态背景每一帧之间都大面积的不同，因此使用帧差法的结果会出现大量的噪点。采取混合高斯模型(GMM)对动态的背景进行建模，采用一定帧数的图像来训练模型，从而实现实时更新的背景模型，过滤掉背景变化对目标提取的影响，可以准确提取前景目标。 针对问题三，考虑摄像头抖动造成图像的变化，因此考虑首先去抖动，对摄像头运动类型进行建模，然后通过图像的像素点进行参考帧匹配，估计出全局运动模型，再通过模型进行反向运动补偿，实现稳定图像的目的，最后通过已有中的模型进行前景目标提取，可以达到相对较好的效果。 针对问题四，为记录目标较运动较显著的帧数，运用已有模型能够对快进视频进行的目标检测，对每一帧的灰度值求和进行建模，观察其分布，记录大于阈值的帧数，能较好的实现预期结果。

%%
%将视频转换为单张图片
clear
clc

file_name = ‘Myfile.avi‘;        %视频所在文件夹
obj = VideoReader（file_name）;     %读取视频文件

numframes = obj.NumberOfframes;   %视频总的帧数 
for k = 1: numframes
    frame = read（objk）;
    %imshow（frame）;                
    gray_frame = rgb2gray（frame）; %若每一帧为彩色图片，转换为灰度图
    imshow（frame）;                %显示每一帧图片
    %保存每一帧图片
    imwrite（gray_framestrcat（‘C:\Users\w\Desktop\程序\frame‘num2str（k）‘.jpg‘）‘jpg‘）;
end

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件        1491  2018-03-25 11:38  程序\2016_person_re-ID-master\cuhk03-prepare-eval\prepare_imdb.m
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     文件        2320  2018-03-25 11:38  程序\2016_person_re-ID-master\demo_for_heatmap\0198_c2s1_039176_04.jpg
     文件        2437  2018-03-25 11:38  程序\2016_person_re-ID-master\demo_for_heatmap\1151_c5s3_009915_03.jpg
     文件        2542  2018-03-25 11:38  程序\2016_person_re-ID-master\demo_for_heatmap\1175_c2s3_083427_07.jpg
............此处省略1636个文件信息