如何使用Matlab检测和跟踪对象

Matlab是一种流行的高级工具，用于技术计算语言和交互式环境，包括计算机视觉和图像处理。即使它具有像OpenCV这样的免费且功能强大的替代方案，它也具有一系列功能，使用户可以快速开发和调试应用程序。通过一系列教程，您可以学习如何在计算机视觉和图像处理中使用Matlab，以及Matlab的优势成为本文的主题。

OpenCV的是免费的替代品 Matlab并具有较高的性能。 OpenCV的专为使用C / C ++编程语言而构建，具有高度可定制性，旨在在短时间内快速处理大量图像。

使用Matlab检测和跟踪对象

为什么要使用MATLAB？

1.快速发展

• 与OpenCV相比，快速和良好的编程具有更少的错误，因为它提供了广泛的功能，并且支持显示和操作数据。快速编码是Matlab的积极方面，它允许您开发快速视觉应用程序，但在执行时速度较慢，这是一个缺点。

2.快速调试

• Matlab不’遇到诸如内存分配之类的特定编程问题，遇到问题时它可以自动停止脚本。此外，它允许用户即使出现错误也可以使用命令行执行代码，并在代码仍处于执行模式时修复该错误。与其他IDE工具相比，由于Matlab可以在调试期间执行代码这一事实，因此具有优势。

3.清除代码

• Matlab的代码简洁明了，可以更轻松地编写代码，理解代码和进行调试。

4.文件

• Matlab有一个全面的文档，其中包含许多示例和说明。

讲解

在下面可以找到一系列指南，教程和示例，从中可以教您使用Matlab检测和跟踪对象的不同方法，以及一系列使用Matlab自动进行实时检测和跟踪的实际示例。

• 使用MATLAB 1进行图像处理 –一个简单的示例，向您展示如何使用特定形状检测图像中的对象；
• 实践中的跟踪：学生指南 –全面的指南，教您如何安装跟踪框架并创建用于检测和跟踪对象的实际示例；
• 在计算机视觉中实现Matlab的简介 –在此文件中，提供了一系列示例，您可以从中学习如何将Matlab应用于不同领域的计算机视觉；
• 基于运动的多对象跟踪 –高级示例，说明如何使用Matlab或自动检测和跟踪视频图像中的运动对象；
• 跟踪对象：在MATLAB中获取和分析图像序列 –另一个使用对象跟踪技术的示例是“图像处理工具箱”；
• 图像序列中的运动跟踪–本指南中有两个示例，这些示例说明了如何通过识别不同时间点的对象来检测和跟踪对象。
• 对象追踪 –全面的介绍，教您如何在Matlab中应用卡尔曼滤波算法来跟踪对象；
• 使用卡尔曼滤波器（MATLAB）的对象跟踪 –另一个教程教您如何使用卡尔曼滤波算法来跟踪视频图像中的人脸；
• 目标检测与追踪 –在该示例中，详细示出了如何通过找到对目标图像的引用来从图像中检测特定对象；
• 利用图像减法检测和跟踪运动物体 –简单指南，可在其中找到一种使用图像减法过程实现的用于检测和跟踪对象的算法；
• 立体视觉 –全面的指南如何将Matlab用于检测和跟踪用立体摄像机捕获的不同对象；

参考文献
1. Matlab与Aforge与OpenCV，stackoverflow.com;
2. 用于计算机视觉和图像处理的MATLAB和Octave函数，csse.uwa.edu.au;
3. 将MATLAB与OpenCV一起使用，mathworks.ch;
4. 即使OpenCV如此完善，为什么Matlab在计算机视觉社区中如此受欢迎？ ，stackoverflow.com