【视频检测】基于计算机视觉实现目标检测附matlab代码

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⛄ 内容介绍

基于视频的目标检测与跟踪是计算机视觉领域主要的研究方向之一。它在智能监控、人机交互、视觉导航等众多领域有着广泛应用,并发挥着举足轻重的作用。本文围绕视频目标检测与跟踪技术,重点研究了运动检测、目标匹配、跟踪框架等关键技术及方法。

⛄ 部分代码

Detect Object in Video

close all

clear

clc

SETUP

Load a pre-trained ACF detector.

load('Detector.mat');

Create video file reader for input

vidReader = VideoReader('buoyRun.mp4');

Create video player for visualization

vidPlayer = vision.DeployableVideoPlayer;

Initialise variables 

i = 1;

results = struct('Boxes',[],'Scores',[]);

LOOP

while(hasFrame(vidReader))    

    % GET DATA

    I = readFrame(vidReader);    

    

    % PROCESS

    [bboxes, scores] = detect(detector,I,'Threshold',1);

    

    % Select strongest detection 

    [~,idx] = max(scores);

    results(i).Boxes = bboxes;

    results(i).Scores = scores;

    

    % VISUALIZE

    annotation = sprintf('%s , Confidence %4.2f',detector.ModelName,scores(idx));

    I = insertObjectAnnotation(I,'rectangle',bboxes(idx,:),annotation);

    step(vidPlayer,I);

    i = i+1;   

end

results = struct2table(results);

CLEANUP

release(vidPlayer);

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]李宏友. 基于视频的目标检测与跟踪方法研究[D]. 重庆大学, 2009.

[2]李佩阳, 陆华才. 基于计算机视觉的运动目标检测算法[J]. 安徽工程大学学报, 2022(037-003).

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