2011-06-25 120 views
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我正在做一個關於「車輛跟蹤」的項目。我正在嘗試開發一個能夠實時運行的代碼,並能夠檢測到正在接近交叉路口的汽車。 Ι減去兩個連續幀,然後thresholding.Implement形態學關閉,然後我找到移動車。我的問題是我無法檢測到黑色的汽車。我真的很感謝,如果你給我一些指導方針,以成功完成這個項目。檢測和跟蹤移動車輛

%Code for tracking 
vid = videoinput('winvideo', '1', 'RGB24_640x360'); 
set(vid,'ReturnedColorSpace','rgb'); 
set(vid,'TriggerRepeat',Inf); 
src = getselectedsource(vid); 
src.FocusMode = 'manual'; 
%pause(0.02); 
[i rect]=imcrop(getsnapshot(vid)); 
set(vid,'ROIPosition',rect); 

h = fspecial('gaussian',[3,3],5); 
%structial element 

se90 = strel('line',5, 90); 
se0 = strel('line', 5, 0); 
ss=strel('diamond',10); 
var=3; 
start(vid); 

for i=1:500 
    tic 
    im1= getsnapshot(vid); 
    imrgb=im1; 
    im1=im1(:,:,1); 
    if var==3 

    im2= getsnapshot(vid); 
    im2=im2(:,:,1); 
    im2=imfilter(im2,h); 
    var=0; 
    end 
    %------------------------------------------------- 

     if 1 
     m1=imfilter(im1,h); 

    % c2=im2-im1 

    %cbw=im2bw(c2); 
    %allagi stin evais8isia tou threshold 
    cbw=imsub(im1,im2,14,h); 


    end 
    cbw1 = imerode(cbw, [se90,se0]); %sistoli 
    % cbw1 = imerode(cbw1, [se901,se01]); 
    %diastoli 
    cbw1= imdilate(cbw1,ss); 
    %fill holes 
    cbw2= imfill(cbw1, 'holes'); 
    cbw2= imfill(cbw2, 'holes'); 
    if 1 
    cbw3 = imerode(cbw2, [se90 se0]); %sistoli 
    cbw3 = imerode(cbw3, [se90 se0]); %sistoli 
    cbw3 = imerode(cbw3, [se90 se0]); %sistoli 
    cbw3 = imerode(cbw3, [se90 se0]); 
    cbw3= imfill(cbw3, 'holes'); %fill hole 
    end 

    if 1 
    %Boundary box 
    s = regionprops(cbw3, 'BoundingBox'); 
    if ~isempty(s) 
    cd = s.BoundingBox; 
    end 
    figure(1), 
    %imshow(cbw3); 
    imshow(imrgb) 
    hold on; 
    if ~isempty(s) 
    rectangle('Position',[cd(:,1) cd(:,2) cd(:,3) cd(:,4)],'LineWidth',2,'EdgeColor','b'); 
    end 
    hold('off'); 
    end 
    %empty ram 
    flushdata(vid) 
    var=var+1; 
    toc 
end 
stop(vid) 
+3

一個簡單的閾值和一些形態學操作通常不足以在除最佳條件之外的所有條件下提供良好結果。您通常需要更先進的計算機視覺工具才能獲得更可靠的結果,我建議在「分割」主題上進行一些研究,並選擇哪種方法最適合您的問題。 – vsz

+0

同意vsz。但是,如果您想將其應用於黑暗的汽車分割,那麼否定圖像並採用相同的方法呢? – petrichor

+1

@petrichor我想這個問題是由於黑車與道路顏色太相似。在這種情況下,否定並不能解決問題。否則,我也同意vsz。 –

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