在Simulink®中使用数据流执行域在多个核上运行一个视频处理系统。金宝app

使用颜色信息检测和跟踪道路边缘设置的主要住宅，车道标记可能不存在。基于颜色的跟踪示例说明了如何使用颜色空间转换块、霍夫变换块和卡尔曼滤波块来检测和跟踪使用色调和饱和度的信息。

检测和跟踪道路标志在一个视频序列，并通知司机，如果他们移动过一个车道。这个例子说明了如何使用Hough变换，Hough线和卡尔曼滤波块创建一个线检测和跟踪算法。该示例通过以下步骤实现该算法:1)检测当前视频帧中的车道标记。2)将当前车道标记与之前视频帧中检测到的车道标记进行匹配。3)找到左右车道的标志。4)如果车辆通过任一车道标志，发出警告信息。

使用高斯混合模型(GMMs)检测和计数视频序列中的汽车。

使用基于颜色的分割方法跟踪一个人的脸和手。

在火车站跟踪物体，并确定哪些物体保持静止。公共场所的弃置物可能会造成安全隐患，引起当局的关注。算法(如本例中使用的算法)可用于协助安全人员监控实时监控视频，将他们的注意力引导到潜在感兴趣的领域。

利用光流估计检测和跟踪视频序列中的车辆。

在光纤的横截面中，检查纤芯和包层的同心度。同心度是衡量核心在包层中的中心位置。

创建一个可以识别和解释GTIN-13条码的图像处理系统。GTIN-13条码，正式名称为EAN-13，是国际条码标准。它是广泛使用的UPC标准的一个超集。

使用绝对差和(SAD)方法检测视频序列中的运动。这个例子将SAD独立应用于视频序列的四个象限。如果在一个象限中检测到运动，本例将该象限用红色突出显示。

利用二维归一化互相关进行模式匹配和目标跟踪。

使用基本形态运算符从视频流中提取信息。在这种情况下，模型计算每个视频帧中的订书钉数量。注意，每个视频帧的焦点和照明都会发生变化。

分段视频在时间。本例中的算法可用于检测视频流中的主要变化，例如广告何时开始和结束。当编辑视频或想跳过某些内容时，它会很有用。

处理监控视频以选择包含运动的帧。安全问题要求使用摄影机持续监测重要地点。为了有效地记录、检查和归档这些大量的数据，您可以减少视频帧的大小或减少您记录的视频帧的总数。这个示例演示了后一种方法。在它中，摄像机视野中的运动触发捕捉“有趣的”视频帧。

通过彩色视频序列识别交通警告标志，如“停止”、“禁止进入”和“让路”。

从视频流中去除摄像机运动的效果。

使用Image Acquisition Toolbox™提供的From Video Device块从Point Grey Flea®2相机中获取实时图像数据到Simulink®。金宝app该示例使用计算机视觉工具箱™创建一个可以识别和解释GTIN-13条码的图像处理系统。GTIN-13条码，正式名称为EAN-13，是国际条码标准。它是广泛使用的UPC标准的一个超集。

从一个视频序列创建一个马赛克。视频拼接是将视频帧拼接在一起，以形成场景的全貌的过程。由此产生的拼接图像是视频数据的紧凑表示。视频拼接块通常用于视频压缩和监控应用。

使用图像采集工具箱™提供的From视频设备块，从滨松C8484摄像机获取实时图像数据到Simulink®。金宝app采用Prewitt方法在输入视讯流中寻找目标的边缘。