MATLAB Videoverarbeitung麻省理工学院
Anwendungen, Beispiele und Techniken
Videoanwendungen stellen häufige，一个复杂的问题，模具灵活分析和Verarbeitungsfunktionen erfordern。麻省理工学院的MATLAB®——和仿真软金宝app件®- produckten können Sie Lösungen für häufig auftretende Fragestellungen in der Videoverarbeitung entwickeln, wie die Videostabilisierung, Videomosaikbildung, Zielerkennung und Objektverfolgung。
Objektverfolgung
我们的目标是在现实生活中获取更多信息，我们可以在Fußgängern，在现实生活中获取更多信息，在现实生活中获取更多信息。在diesem Beispiel电线在kleiner Ball和einer Kalman-Filterung verfolgt。
Objekterkennung和-zahlung
我们可以在这里看到，嗯，我们可以在这里看到zählen，我们可以在这里看到。在dieser fallstuddie verwenden Wissenschaftler在澳大利亚视频材料，嗯死野生种群Wasservögeln zu schätzen。
MATLAB®bietet工具和算法，请将您的视频发送到können。Videoverarbeitung kann beispielsweise in folgenden Anwendungen nützlich sein:
- objkterkennung与深度学习
- Bewegungsschätzungsverfahren, wie z. B. optischer Fluss
- Gesichtserkennung和-verfolgung
视频在vier einfachen Schritten
在MATLAB中umfast Die folgenden Schritte:
- 革命des视频
- Anzeigen des视频
- Verarbeiten des视频
- 写作des视频
Schritt 1: Lesen des视频
您可以访问können视频。
Mit einem einzigen MATLAB-Befehl können您的视频aus einer Datei einlesen:
>> vid =视频阅读器(“filename.avi”）
MATLAB unterstutzt网络摄像头für die Videoverarbeitung, and die图像采集工具箱™ermöglicht die live erfassung von vielen industriellen and wissenschaftlichen Kameras。
Mit MATLAB können SieVideodateien mit zahlreichen unterschiedlichen Codecs lesen，darunter BetrieBSystemSpezifischen编解码器（微软）®窗户®， Mac和Linux®．
Schritt 2: Anzeigen des video
Es gibt zwei Methoden zum Anzeigen von MATLAB视频:
deployableVideoPlayer:安泽根einer Reihe视频帧效率implay：Starten der视频查看器应用程序zum Anzigen von视频
Die Video Viewer-App, Die matlab - film， -Videos order -Bildsequenzen wiedergibt。应用程序können请在视频中开始，停止，请在视频中开始。
Schritt 3: Verarbeiten des video
在视频中，这是一个比尔登格式的视频帧。die bedeet, dass ein Algorithmus, der für die Kantenerkennung für Bilder entwickelt wurde, schnell in einen Algorithmus umgewandelt werden kann, der die Kantenerkennung für Videos durchführt。
看一张图片 |
从视频读取图像帧 |
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Eine overarbeitung kanhr einfach sein, wie in the Beispiel mit der Kantenerkennung, oder wesentlich plexer, wie beispielsweise bei - algorithmen, die die Position eines objects in früheren Frames berücksichtigen müssen。
Weitere Informationen zur fortgesiten videobeitung find den Sie in folgenden Beispielen:
Schritt 4: Schreiben des Videos
Nach der Verarbeitung können Sie jeden Frame eines Videos in eine Datei zurückschreiben。Mit der folgenden Funktion können Sie eine Videodatei erstellen:
>> vid_w = VideoWriter(“newfile.avi”）;> >开放(vid_w)
麻省理工学院der Variablenvid_wkönnen您的新框架，嗯，我的视频。
静脉vollstandiges MATLAB-Beispiel
Setzen wir nun alle Komponenten zusammen和sehen uns in vollständiges Beispiel和，嗯Schritte des Lesens, Anzeigens, Verarbeitens和Schreibens eines视频祖zeigen:
视频在MATLAB einlesen und verarbeiten % Einrichtung:视频lese - und - schreibfunktion erstellenvideoFileReader = VideoReader (“tilted_face.avi”）;myVideo = VideoWriter (“myFile.avi”）;% Einrichtung: bereitstellbare Videowiedergabe und Gesichtserkennung erstellendepVideoPlayer = vision.DeployableVideoPlayer;faceDetector = vision.CascadeObjectDetector ();打开(myVideo);%% Gesichter在jedem Frame erkennen而hasFrame (videoFileReader)%革命视频帧videoFrame = readFrame (videoFileReader);%帧verarbeitenbbox = faceDetector (videoFrame);videoFrame = insertShape (videoFrame,“矩形”, bbox);%视频帧depVideoPlayer (videoFrame);画面在fertige Videodatei schreibenwriteVideo (myVideo videoFrame);暂停(1 / videoFileReader.FrameRate);结束关上(myVideo)
您可以在估计值的代码在MATLAB中，中央herunterladen。
Videoverarbeitungsalgorithmen für计算机视觉
MATLAB-Algorithmen, die zeitliche Korrelationen für die Videoverarbeitung verwenden, basieren auf dem Konzept des“Zustands”，也der Idee, dass der algorithm an einem aktuellen Video-Frame arbeitet, aber auch frühere Frames verwendet, um seine Ausgabe zu bestimmen。die ist entscheidend für Objektverfolgungsalgorithmen, die frühere Informationen als Grundlage für zukünftige Aktionen nutzen。Ein häufiges Beispiel für das Tracking ist derKLT-Algorithmus这是我的观点，我的观点是。
Entwickler von Videoverarbeitungsalgorithmen können auch Vision-spezifischen Algorithmen in der计算机视觉系统工具箱verwenden。Mit den算法können Sie hochauflösende视频schnell和speicherefficient lesen和anzeigen。Die Toolbox enthält auch Algorithmen für Die Verarbeitung von 3D-Punktwolken, Stereo Vision, Die Objekterfassung， -verfolgung und -erkennung und andere Anwendungen。
