Установите начальное окно поиска
initializeSearchWindow( устанавливает начальную область окна поиска, hbtracker,R)R. Трекер использует эту область как начальное окно для поиска объекта. Можно также использовать эту функцию, когда трекер теряет трек объекта. Используйте функцию для повторной инициализации начального местоположения и размера объекта.
Отследите и отобразите лицо в каждой системе координат входного видео.
Создайте системные объекты для чтения и отображения видео и для рисования ограничивающего прямоугольника объекта.
videoReader = VideoReader('vipcolorsegmentation.avi'); videoPlayer = vision.VideoPlayer(); shapeInserter = vision.ShapeInserter('BorderColor','Custom', ... 'CustomBorderColor',[1 0 0]);
Прочтите первый видеокадр, который содержит объект. Преобразуйте изображение в цветовое пространство HSV. Затем определите и отобразите область объекта.
objectFrame = im2single(readFrame(videoReader));
objectHSV = rgb2hsv(objectFrame);
objectRegion = [40, 45, 25, 25];
objectImage = shapeInserter(objectFrame, objectRegion);
figure
imshow(objectImage)
title('Red box shows object region')
(Вы можете выбрать область объекта при помощи мыши. Объект должен занимать большинство области. Используйте следующую команду.)
рисунок; imshow (objectFrame); objectRegion = round (getPosition (imrect))
Установите объект на основе канала оттенка первого видеокадра.
tracker = vision.HistogramBasedTracker; initializeObject(tracker, objectHSV(:,:,1) , objectRegion);
Отследите и отобразите объект в каждом видеокадре. Цикл while считывает каждую систему координат изображения, преобразует изображение в цветовое пространство HSV, затем отслеживает объект в канале оттенка, где он отличается от фона. Наконец, в примере рисуется рамка вокруг объекта и отображаются результаты.
while hasFrame(videoReader) frame = im2single(readFrame(videoReader)); hsv = rgb2hsv(frame); bbox = tracker(hsv(:,:,1)); out = shapeInserter(frame,bbox); videoPlayer(out); end
Отпустите видеоплеер.
release(videoPlayer);
