基于卡尔曼滤波的行人检测

动态行人检测与跟踪，基于kalman滤波实现，直接运行m文件

% extracts the center （cccr） and radius of the largest blob
function [cccrflagstatslabeledindex]= extractman（ImworkImbackbiaohao）

cc = 0;
cr = 0;
flag = 0;
[MRMCDim] = size（Imback）;

% 减背景
fore = zeros（MRMC）;          %image subtracktion
fore = （abs（Imwork（::1）-Imback（::1）） > 10） ...% R、G、B
    | （abs（Imwork（::2） - Imback（::2）） > 10） ...%fore是二进制图像
    | （abs（Imwork（::3） - Imback（::3）） > 10）;  

I = fore;

%中值滤波（去除椒盐噪声）
J = medfilt2（I）;

%形态学处理
 K1 = bwmorph（J‘erode‘3）; 
%K = bwmorph（J‘clean‘2）; 
% K = bwmorph（J‘remove‘2）; 
% K = bwmorph（J‘hbreak‘2）; 
 K2 = bwmorph（K1‘close‘2）; 
  K3 = bwmorph（K2‘dilate‘1）; 
 K4 = bwmorph（K3‘open‘5）; 
 K5 = bwmorph（K4‘fill‘2）; 

% figureimshow（J）;
 %figureimshow（K5）;



% 区域标签并求出各区域的属性
labeled = bwlabel（K58）;%标签分块
stats = regionprops（labeled[‘basic‘]）;%basic mohem nist

[NW] = size（stats）;

if N < 1
    return   
end

%找出最大区域并得到其相应的标号
maxArea = stats（1）.Area;
index = 1;
i = 1;
for j = 2:1:N
    if stats（i）.Area  <  stats（j）.Area
        maxArea = stats（j）.Area;
        index = j;
        i = j;
    end
end
%最大区域为maxArea的值其所对应的区域标号为index的值
%另一种方法   
% do bubble sort （large to small） on regions in case there are more than 1
% id = zeros（N）;
% for i = 1 : N
%     id（i） = i;
% end
% for i = 1 : N-1
%     for j = i+1 : N
%         if stats（i）.Area < stats（j）.Area
%             tmp = stats（i）;
%             stats（i） = stats（j）;
%             stats（j） = tmp;
%             tmp = id（i）;
%             id（i） = id（j）;
%             id（j） = tmp;
%         end
%     end
% end



% make sure that there is at least 1 big region//目标检测
if stats（index）.Area < 1000  %stats（index）为最大区域块
    return
end

% get center of mass //特征提取
centroid = stats（index）.Centroid;
cc = centroid（1）;%x坐标
cr = centroid（2）;%y坐标
flag = 1;
return

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件       5934  2015-04-06 18:45  data2\background.jpg

     文件       1913  2010-04-19 16:20  data2\extractman.m

     文件       2197  2018-05-03 19:24  data2\k.m

     文件       6767  2018-05-03 18:44  data2\man0.jpg

     文件       6744  2018-05-03 18:44  data2\man1.jpg

     文件       7098  2015-04-06 18:45  data2\man10.jpg

     文件       7138  2015-04-06 18:45  data2\man11.jpg

     文件       7084  2015-04-06 18:45  data2\man12.jpg

     文件       7009  2015-04-06 18:45  data2\man13.jpg

     文件       7080  2015-04-06 18:45  data2\man14.jpg

     文件       6888  2015-04-06 18:45  data2\man15.jpg

     文件       6936  2015-04-06 18:45  data2\man16.jpg

     文件       7019  2015-04-06 18:45  data2\man17.jpg

     文件       6885  2015-04-06 18:45  data2\man18.jpg

     文件       6948  2015-04-06 18:45  data2\man19.jpg

     文件       6958  2018-05-03 18:44  data2\man2.jpg

     文件       7003  2015-04-06 18:45  data2\man20.jpg

     文件       6856  2015-04-06 18:45  data2\man21.jpg

     文件       6906  2015-04-06 18:45  data2\man22.jpg

     文件       6897  2015-04-06 18:45  data2\man23.jpg

     文件       6824  2015-04-06 18:45  data2\man24.jpg

     文件       6850  2015-04-06 18:45  data2\man25.jpg

     文件       6860  2015-04-06 18:45  data2\man26.jpg

     文件       6767  2015-04-06 18:45  data2\man27.jpg

     文件       6774  2015-04-06 18:45  data2\man28.jpg

     文件       6835  2015-04-06 18:45  data2\man29.jpg

     文件       7041  2018-05-03 18:44  data2\man3.jpg

     文件       6799  2015-04-06 18:45  data2\man30.jpg

     文件       6930  2015-04-06 18:45  data2\man31.jpg

     文件       6976  2015-04-06 18:45  data2\man32.jpg

............此处省略57个文件信息