关键帧

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。

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。

基于关键帧的分布式压缩感知边信息提取方法及MATLAB实现 本代码实现利用视频压缩感知中的前后关键帧图片生成边信息，包含两种方法： 帧插值方法: 利用前后关键帧对当前帧进行插值，获取估计帧作为边信息。 前向估计方法: 利用前一关键帧以及运动向量预测当前帧，获取预测帧作为边信息。 代码包含详细的注释，方便用户理解和使用。

这个项目包含两个函数：vec2frames 和 frames2vec。vec2frames 函数通过索引将信号划分为重叠的帧，并可选择应用窗口；frames2vec 函数则通过加权重叠相加合成将帧转换回信号。此外，还提供一个演示脚本来展示这些功能的应用。

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

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。

帧同步算法用于检测信号中的帧头位置并在Matlab环境下进行提取。

Matlab动画制作：从帧生成到播放 想要在Matlab中制作流畅的动画效果？只需要简单的两步，就可以将你的数据转化为动态的视觉盛宴。 第一步：创建帧矩阵 使用 moviein 函数，为动画中的每一帧生成对应的图形，并将这些图形存储到一个矩阵中，这个矩阵就是我们所说的“帧矩阵”。 第二步：播放动画 使用 getframe 函数，从帧矩阵中逐帧读取图像，并在屏幕上依次播放，从而实现动画效果。

OFDM接收端算法与程序流程与其传输的OFDM符号帧结构息息相关。详情请查阅程序代码。

使用简单的MATLAB代码，可以轻松将视频转换为逐帧图像。