基于帧差法的行人检测程序

资 源 简 介

基于帧差法的行人检测程序

详 情 说 明

帧差法是一种基于视频序列的运动检测方法，它通过比较连续帧之间的差异来识别运动物体，常用于行人检测和监控场景中。

在Matlab中实现帧差法的行人检测程序通常可以分为以下几个步骤：

视频读取与预处理 首先，程序需要读取视频流或视频文件，并将每一帧转换为灰度图像。这一步可以减少计算量，同时避免颜色信息对运动检测的干扰。

帧间差分计算 帧差法的核心在于计算相邻两帧或三帧之间的差异。通过简单的减法操作，可以提取出运动变化的部分。常见的做法包括两帧差分法和三帧差分法，前者适用于简单的运动检测，后者可以更好地抑制噪声。

二值化与形态学处理 差分后的结果通常是一个包含噪声的灰度图像。通过设定适当的阈值进行二值化处理，可以将运动区域与背景分离。接着，使用形态学操作（如开运算、闭运算）去除小的噪声点，并平滑运动区域的边缘。

目标检测与行人识别 在提取的运动区域上，可以通过连通域分析或轮廓检测来定位行人。如果应用场景较为复杂，可以结合背景建模或其他特征（如行人形状、运动轨迹）来提高检测精度。

结果可视化 最后，程序可以将检测到的行人用矩形框或其他标记方式在原始视频帧上标注出来，以便直观地观察检测效果。

帧差法的优点是计算简单、实时性好，适用于光照稳定的场景。然而，它对光照变化敏感，且容易受到动态背景（如摇曳的树叶）的干扰。因此，在实际应用中，可能需要结合其他算法（如光流法或深度学习模型）来提升检测的鲁棒性。