MATLAB计算机视觉：小球运动检测与实时跟踪系统

资 源 简 介

基于MATLAB图像处理工具箱开发的小球运动检测系统，可自动识别视频或实时画面中的运动小球，通过轨迹分析算法实现精确跟踪，实时标注位置和运动轨迹。

详 情 说 明

基于计算机视觉的小球运动检测与实时跟踪系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB的图像处理应用系统，专门用于检测和跟踪视频或实时画面中的运动小球。系统集成了先进的计算机视觉算法，能够自动识别小球目标，精确计算其位置坐标，并实时分析运动轨迹与速度。适用于运动分析、实验教学、智能监控等多种场景。

功能特性

• 多源输入支持：可处理视频文件（avi、mp4等）、实时摄像头数据（USB/网络摄像头）以及图像序列。
• 智能运动检测：采用帧间差分技术，有效分离运动目标与静态背景。
• 精确目标识别：运用圆形霍夫变换算法，准确识别画面中的球状物体。
• 稳定轨迹跟踪：结合卡尔曼滤波算法进行轨迹预测与平滑跟踪，提升跟踪稳定性。
• 实时可视化反馈：在处理画面中实时标记小球位置（红色圆形）并绘制运动轨迹（蓝色连线）。
• 数据输出与分析：实时输出小球坐标数据，提供瞬时速度、平均速度等运动参数分析，并对轨迹突变发出异常警报。

使用方法

1. 确保MATLAB及图像处理工具箱已正确安装。
2. 运行主程序文件，系统将启动图形用户界面。
3. 在界面中选择输入源（视频文件或实时摄像头）。
4. 点击“开始检测”按钮，系统将自动进行小球识别与跟踪。
5. 实时查看处理画面、运动轨迹及坐标数据。
6. 检测完成后，可查看速度分析报告和异常警报信息。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本，需安装Image Processing Toolbox。
• 硬件建议：支持USB或网络摄像头；处理视频分辨率建议在640x480以上，帧率不低于15fps以保证跟踪效果。
• 内存：推荐4GB以上空闲内存，处理高分辨率视频时需更大内存支持。

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，主要负责初始化系统参数、控制图像或视频流的读取、调用运动检测与目标识别算法、实现卡尔曼滤波跟踪、管理图形界面的实时更新与交互逻辑，并最终输出坐标数据与运动分析结果。其作为整个系统的调度中枢，确保了各功能模块的协同工作与数据的连贯处理。