实现对视频中运动人体的检测

资 源 简 介

实现对视频中运动人体的检测

详 情 说 明

在MATLAB中实现视频运动人体检测主要基于背景差分法，这种方法通过比较当前帧与背景模型的差异来识别运动物体。以下是核心实现思路：

背景建模 首先需要建立静态背景模型，可以采用视频前若干帧的平均值作为背景。这种简单方法适用于光照稳定的场景。

帧间差分处理 对每帧视频图像进行灰度化处理后，计算当前帧与背景模型的绝对差值。通过设定合适的阈值将差分图像二值化，得到可能包含运动物体的前景掩膜。

形态学处理 使用开运算（先腐蚀后膨胀）消除噪声斑点，闭运算填充人体区域的空洞，使检测结果更加完整。

区域筛选 根据连通区域面积过滤掉过小的噪声点，保留符合人体尺寸范围的区域。可以通过设置最小像素面积阈值来实现。

实时显示 在原始视频帧上用矩形框标记检测到的人体区域，实现可视化效果。

这种方法不需要复杂的深度学习模型，运算效率较高，适合教学演示或简单应用场景。需要注意调整阈值参数以适应不同光照环境和运动速度。对于复杂场景，可以考虑改进的背景建模方法如高斯混合模型(GMM)。