使用iCCR的视频图像跟踪Matlab代码库

这是一个非官方实现CVPR2016论文中关于食堂人群估计的Matlab代码项目。实现使用了train_preprocessing.m、get_density_map_gaussian.m和weight.h5文件。感谢原作者对项目的贡献。为了使用此实现，您需要安装Keras和Tensorflow：pip3 install keras，pip3 install tensorflow，并安装Jupyter：pip3 install jupyter。您可以通过克隆存储库来获取代码：git clone https://github.com/tann9949/vCanteen-crowd-estimator.git。详细使用方法见项目文档。

作为练习使用，这里提供了三个小文件，用于Matlab的图像目标跟踪实验。这些文件帮助用户熟悉目标跟踪技术的基本概念和应用方法。

该MATLAB m文件专为目标跟踪而设计，适用于matlab2008版本。在提供的交通视频中，白车和黑车的跟踪表现显著，尽管黑车可能会被屏蔽。附件包含m文件和视频本身。在观看视频时，请注意MATLAB movie player中的播放按钮。检测到的汽车将显示一个红点，详细可见1111.jpg图片。

使用Matlab进行红外目标的图像跟踪处理涉及多个图像处理方面的代码。这些代码包括了图像增强、目标检测和跟踪算法的实现。Matlab的强大功能使得处理复杂红外图像变得更加高效和精确。

这是外国作者编写的代码，用于识别视频中的运动对象（连续帧），并在窗口中显示移动对象。在执行此代码时，请检查输入视频是否在Matlab中支持。为了测试，我附上了一个包含代码和样本视频的zip文件，这些内容是从互联网上找到的。我会定期检查，不知道你是否遇到了问题。

使用简单的MATLAB代码，可以轻松将视频转换为逐帧图像。

这个Matlab代码利用海面高度（SSH）来识别和跟踪涡旋。最初设计用于与卫星测高仪数据配合使用，在xy坐标中处理模型输出而非纬度-经度。该代码基于Gaube＆McGillicuddy [2017]的工作进行修改，并在Mack等人的文章[2018]中有所体现。参考文献包括Gaube，P.和DJ McGillicuddy（2017），《墨西哥湾流涡流和蜿蜒曲折对近地表叶绿素的影响》，《深海研究》第1部分，122、1-16，doi：10.1016/j.dsr.2017.02.006；Mack，SL，MS Dinniman，J。Klinck，DJ McGillicuddy Jr.和L.Padman，在为JGR-Oceans做准备时，对南极洲冷水大陆架上的海洋涡流及其对冰架基础融化的影响进行建模。

使用MATLAB代码中的fnames ExpTracker2模块可以跟踪所有MATLAB实验数据，并现在增加了数据争用处理。我本人正在使用该模块，但不保证它能完全适用于您的情况。 主要特性 prjCode：获取当前项目代码，例如px.get_current()。 imgDTB 和 D_imap：图像数据库管理功能。 base.database 和 D_blk：基础数据库和块管理。 D_exp 和 expType：定义实验类型和相关参数。 方法：使用D_exp处理不同的实验方法。 数据结构与变量说明 prjInd：用于自动项目索引。 标准变量：例如D_blk X, nCmp D_blk, nBlk D_blk等。 实验属性：包括Xname D_blk，Xunit以及p作者。 实验选项 stdXunqAll 和 cmpXspacing：标准和比较间距。 最小距离 (minDist) 和 反馈使用 (bUseFeedback)：控制反馈机制和最小间距。 这套系统还支持批量处理，可以通过设置批次标记bTrl来管理。

此存储库包含用于Matlab的灰度处理和细胞跟踪的源代码。该程序支持荧光或暗场电影的处理，以及相衬电影的跟踪。兼容Matlab 2018a及更早版本，支持'.tif'堆栈和'.nd2'文件格式。还提供适用于Linux的版本。