基于matlab使用二维规范化互相关进行模式匹配和目标跟踪（附源码）

一、前言

此示例演示如何使用二维规范化互相关进行模式匹配和目标跟踪。该示例使用预定义或用户指定的目标以及要跟踪的类似目标的数量。归一化互相关图显示，当值超过设置的阈值时，将标识目标。

在此示例中，您使用规范化互相关来跟踪视频中的目标模式。模式匹配算法涉及以下步骤：

输入视频帧和模板的大小减小，以最小化匹配算法所需的计算量。
频域中的归一化互相关用于在视频帧中查找模板。
模式的位置是通过查找最大互相关值来确定的。

二、初始化参数并创建模板

初始化所需的变量，例如互相关的阈值和高斯金字塔分解的分解水平。

准备视频文件阅读器。指定要跟踪的目标图像和相似目标的数量。默认情况下，该示例使用预定义的目标，最多可找到 2 个类似的模式。可以将变量 useDefaultTarget 设置为 false 以指定新目标和要匹配的类似目标的数量。创建一个 System 对象以计算规范化互相关的局部最大值。创建一个系统对象以显示模式的跟踪。初始化图形窗口以绘制归一化互相关值。

三、在视频中搜索模板

创建处理循环以对输入视频执行模式匹配。此循环使用上面实例化的 System 对象。当您到达对象检测到的输入文件的末尾时，循环将停止。

四、总结

此示例演示如何使用计算机视觉工具箱在视频中查找用户定义的模式并对其进行跟踪。该算法基于目标与被测图像之间的归一化频域互相关。视频播放器窗口显示具有已识别目标位置的输入视频。此外，还有一个图显示了目标和图像之间的归一化相关性，该图像用作匹配目标的指标。可以看出，每当相关值超过阈值（由蓝线表示）时，目标就会在输入视频中被识别，位置被绿色边界框标记。