基于计算机视觉实现步态周期检测与步态角度特征提取

基于计算机视觉实现步态周期检测与步态角度特征提取

步态分析是医学领域中非常重要的一项研究，常用于评估运动功能以及帮助恢复康复患者的步态能力。在计算机视觉领域中，通过采集人体运动轨迹可以实现对步态周期和步态角度等特征的提取，进而实现步态分析。

本文将介绍如何使用MATLAB实现基于计算机视觉技术的步态周期检测与步态角度特征提取，并提供相应的源代码。

首先，需要准备好一个视频文件或摄像头采集到的视频流，并按照以下步骤进行处理。

1. 视频预处理

对原始视频进行预处理，包括视频裁剪、去噪、背景减除等操作，提取人体轮廓。这里使用的是背景减除法。相关代码如下：

% 载入视频文件
video = VideoReader('test.mp4');

% 初始化背景模型
background = readFrame(video);
backgroundGray = rgb2gray(background);
backgroundGray = imopen(backgroundGray, strel('disk', 15));

% 定义运动物体ROI
figure;
imshow(background);
roi = drawrectangle('Position', [100 100 400 400]);
roi_mask = createMask(roi);

% 循环读取每一帧，进行背景减除
while hasFrame(video