视频处理

matlab 的视频拆帧功能，操作还挺直观的，适合做视频或者图像识别的前期。你只要一行代码，就能把视频按帧拆出来，保存成图像序列，后续不管你是做边缘检测，还是训练图像分类模型都方便。 matlab 的视频图像拆帧用起来真的蛮顺手的。比如你导入一个.mp4 文件，调用VideoReader对象，配合read或者readFrame方法，帧就一张张吐出来了，保存到.jpg、.png都行。 速度也不错，尤其你只提取关键帧或者设定间隔的时候，效率一下子就上来了。代码写法也友好，像这样： v = VideoReader('input.mp4'); while hasFrame(v) frame = r

这是《Simulink教程案例33》中使用的测试视频文件，介绍了在Simulink中如何导入视频并实现基础的视频图像操作。

要说 MATLAB 在实时光流和视频方面的能力，那可是相当强大的，尤其是在那些对实时性要求高的场景，比如自动驾驶、视频监控、运动啥的。光流是一个重要的概念，它其实就是图像中像素随时间变化的运动轨迹。在 MATLAB 中，使用OpticalFlow函数可以轻松估算光流场，常用的算法有 Lucas-Kanade 和 Farneback，挺适合一些中等位移的实时应用。 再说说视频，MATLAB 的VideoReader和VideoWriter类可以你搞定帧的读取和保存。你可以逐帧视频，做一些特征检测、目标追踪、背景减除之类的操作。是配合硬件接口，通过 DirectShow 或 GStreamer 库

Matlab 中的 aviread 函数对 avi 视频格式有特定要求，一些视频可能无法直接读取。aviread 支持无压缩格式、'Cinepak' 格式和 'Indeo5' 格式的 avi 文件。mmreader 函数支持更广泛的格式，但并非全部格式都兼容。 使用 aviinfo 函数可以查看视频的压缩格式。如果 aviread 或 mmreader 不支持该格式，可以使用视频转换软件将视频转换为支持的格式，例如 'Cinepak'。 示例中使用了 Matlab 自带的视频文件，但 aviread 函数无法读取 'viptraffic' 视频，并提示错误信息。此时可以使用视频转换软件将视频转

在MATLAB中，可以使用矩阵数组将YUV数据有效转换为视频格式。

Piotr 的图像和视频 Matlab 工具箱算是我用过的比较顺手的图像工具之一了。自带的函数挺丰富，搞图像分割、边缘检测啥的都比较方便，尤其适合搞视觉算法的朋友。 Piotr 的工具箱里封装了不少常用算法，比如nonMaxSupr、edgesDetect这些，用起来比较省事。你不用从头写，直接调用就能上手，响应也快，调试的时候挺省心。 像你要跑一个边缘检测，只需要几行代码，基本这样： model = load('models/forest/modelBsds'); I = imread('example.jpg'); edges = edgesDetect(I, model.model);

Matlab GUI开发：视频捕获与图像处理。这篇文章讨论了如何利用Matlab开发GUI界面来进行视频捕获和图像处理。

图像软件的 GUI 控件视频，讲得还挺细的，尤其适合刚入门的朋友。录视频的哥们也是真上心，前一天晚上刚录的，第二天就打包分享了，内容全、节奏稳，还讲了不少实用技巧，值得一看。

视频图像处理领域中，MATLAB运动估值补偿方案能够根据前后图像帧间的数据估算中间帧，以提升视频质量。

图像转视频的需求，做前端的你多半也碰过。别看是多媒体的活，搞明白原理，前端用起来也不难。这个资源挺全的，文件缓存、图像、甚至网络资源管理都有提到。像XMPCache这种缓存机制，能帮你少走不少弯路。尤其是视频合成，思路清楚了，用 Canvas 或 FFmpeg 就能干。整体内容不是教条式的，而是从实际场景出发，挺接地气的。