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。

播放控制功能齐全的 MATLAB 图像视频工具，挺适合做教学演示或者科研用的。支持播放、暂停、抓取帧这些基本操作，写法也不复杂，逻辑清晰，响应也快。 MATLAB 的 GUI 控件做界面交互还蛮方便的，比如一个按钮搞定播放，另一个暂停，直接用uicontrol控件就能实现。图像抓取这块也是亮点，用getframe配合imshow，保存画面挺轻松。 如果你平时在做视频信号或者要实时一些图像帧，这个项目还挺值得参考的。结构不乱，功能上手也快，改改参数就能用到自己项目里。 哦对了，文章里还推荐了两个相关资源，一个是比较全面的Matlab 数字图像，另一个是讲如何动手图像的，两个都挺实用的，链接我也放

视频任务里，想从视频里一帧帧地抠图像出来，Matlab是个挺顺手的工具。VideoReader这个函数比较好用，能一帧一帧地把视频读出来，想存图？加个循环就搞定了。整个流程就像扒拉视频的画面，扔成一堆静态图，挺适合后面做特征提取、关键帧筛选这类活儿。 视频的帧其实就是一张张图，像幻灯片那样快速切换。Matlab能用VideoReader把这些帧抓出来，用imwrite保存成图片，格式你自己选，jpg、png都行： % 加载视频 video = VideoReader('your_video_file_name.ext'); mkdir('output_images'); for i = 1:v

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。