MATLAB代码视频转帧图像简易实现

将 AVI 视频导入 MATLAB。 使用 videoFrameReader 函数读取视频帧。 对于每个帧，使用 frame2im 函数将其转换为图像。 将图像保存为单独的文件或将其存储在数组中。 可选：对图像进行后处理，例如转换颜色空间或应用滤波器。

MATLAB实现图像SDR到HDR的美白效果，通过增强暗光区域的光照并减弱过曝光区域，参考了北大学者在低光照图像增强领域的研究成果和开源工程。该方法仅在光照不足的区域增强光照，保持其他区域的清晰度，特别优化了处理过曝光区域的能力。

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-estimato

使用有效的Matlab程序将图像序列转换为视频播放。

这是基于视频的个人重新实现基于相位的帧插值Matlab代码。所有代码仅供研究使用。商业使用需获得所有者许可，如沃尔特·迪斯尼公司。此Matlab实现提高速度和清晰度，尽管未经高度优化。详细计时信息及方法工作原理，请参考原文。此实现还包括经轻微修改的Eero Simoncelli的MatlabPyrTools库。有关工具及使用限制的更多信息，请参阅数据集中的样本图像。

本综述提供了视频关键帧提取技术的全面概述，包括常用方法、评估指标以及最新进展。

使用增量级联连续回归（iCCR）的Matlab代码库，用于视频图像的人脸跟踪。您可以从指定位置下载模型并解压缩，或在Matlab中直接加载model.mat文件，该文件包含“model”和“params”变量。您可以通过定义视频路径或网络摄像头流来调用轨迹。示例：加载模型后，通过指定视频或空数组来处理现有视频或网络摄像头流。如果需要在单个图像中检测点而不执行跟踪步骤，可以使用detect_pts_SDM函数。同时，您也可以在给定点上应用跟踪步骤来优化结果。

这段代码利用videoreader函数，通过计算直方图差异，从视频中提取关键帧。

Matrox硬件的Image Acquisition Toolbox支持包允许直接从Matrox帧采集器将图像采集到MATLAB和Simulink中。该支持包适用于R2014a及更高版本。