基于MATLAB的Lucas-Kanade光流运动目标检测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现Lucas-Kanade光流法，通过分析视频序列中相邻帧的光流场，检测并跟踪运动目标。系统涵盖光流计算、运动目标分割与轨迹跟踪功能，适用于动态场景分析。代码结构清晰，便于二次开发。

详 情 说 明

基于 Lucas-Kanade 光流分析的运动目标检测系统

项目介绍

本项目是一个基于计算机视觉的运动目标检测与跟踪系统。核心原理是利用 Lucas-Kanade 光流算法分析视频序列中相邻帧之间的像素运动，生成光流场。通过对光流向量进行聚类分析，系统能够分割出独立的运动目标，并实现对其运动轨迹和速度的持续跟踪。该系统适用于视频监控、自动驾驶、运动分析等多种场景。

功能特性

• 核心功能模块：

- 光流计算：采用经典的 Lucas-Kanade 局部光流算法，精确计算相邻帧间的运动向量。 - 运动目标分割：基于 k-means 聚类算法对光流场进行分析，识别并分割出独立的运动物体。 - 目标轨迹跟踪：关联连续帧中的目标，生成运动轨迹，并计算运动速度。

• 输入支持：

- 支持 avi, mp4, mov 等格式的视频文件。 - 支持 jpg, png, bmp 等格式的图像序列。 - 可配置视频帧率、目标最小尺寸阈值、光流计算区域等参数。

• 输出成果：

- 带有运动目标边界框标注的视频文件。 - 光流场可视化图像，直观展示运动模式。 - 运动目标的轨迹坐标序列数据。 - 目标速度统计分析报表。 - 可选的实时检测显示界面。

使用方法

1. 准备输入数据：将待处理的视频文件或图像序列文件夹放置在指定路径。
2. 参数配置：根据实际需求，在配置区域或启动参数中设置视频帧率、目标最小尺寸、光流计算参数等。
3. 运行系统：执行主程序文件以启动处理流程。
4. 获取结果：处理完成后，系统将在输出目录生成标注视频、光流图、轨迹数据和统计报告。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 编程环境：MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 依赖工具箱：Image Processing Toolbox, Computer Vision Toolbox
• 硬件建议：建议使用配置独立显卡的计算机以提高处理速度，尤其是处理高分辨率视频时。

文件说明

主程序文件作为整个系统的总控与调度中心，负责集成并协调各个核心模块的运行。其主要功能包括：读取并解析用户输入的参数与视频/图像数据；调用光流计算模块处理连续帧以生成光流场；驱动运动目标分割模块对光流数据进行聚类分析，从而识别出独立的运动目标；管理目标轨迹跟踪模块，实现跨帧的目标关联与轨迹生成；控制结果输出，负责生成带有标注的视频、光流可视化图、轨迹数据文件及统计报表；此外，还可根据配置启动实时显示界面，直观展示处理过程与结果。