最近有一个作业，用matlab写一段代码来检测路口的车流量（虽然我一直喜欢用C胜过用matlab，原因你懂的，但是这是作业没办法），简单实现了下。
这是视频中的一帧图片，可以看到主要分为4个车道（应该有5个）由于视频是直行时拍的所以不考虑最右边的转弯车道，也不考虑自行车等非机动车。
首先这边使用背景差分法，由于视频的时间比较短，笔者只选用了没有车的一张图片作为背景，如果要进行长时间的计算，应该进行背景的更新，效果应该会更好一些。背景更新，可以用均值滤波法，W4法或者一些背景统计的算法。
将背景转化为灰度，；
在选取另一张图片，转化为灰度图，与原来背景灰度图进行相减，可以得到一张背景差分图片，再将背景差分图转化为二值图像，在转化为二值图像时用合适的阈值将车道上的噪声消除（有车时几乎没有噪声，无车时噪声出奇大，这可能与摄像头有关），这里转换出来的车可能被分割为大大小小多块，笔者用的时膨胀和腐蚀，将小的腐蚀掉或用膨胀将大块和小块相连接。 对整个机动车道按车道分成四部分： 可以用matlab中figure上的数据游标大致的测量出车道（图中的黑线）在图片中坐标位置，大致计算出黑线的函数表达式，方便对车道的切割。 如图：
这是笔者对第一车道的分割结果。
主要代码要根据你的黑线函数式： for u=1:a(1,1) for v=1:a(1,2) if(v>(u-287)/(-1.6)&&v<((u-843)/(-3))) dst1(u,v,1)=erzhi(u,v,1); elseif(v>((u-843)/(-3))&&v<(u+4551)/(13)) dst2(u,v,1)=erzhi(u,v,1); elseif(v<((u+1327)/(3.2))&&v>(u+4551)/(13)) dst3(u,v,1)=erzhi(u,v,1); elseif(v>((u+1327)/(3.2))&&v<(u+1006)/(2)) dst4(u,v,1)=erzhi(u,v,1); end end 这是笔者的分割，主要是将相应坐标像素复制到了四张新的图片中（额~，现在只是在分析，这种复制的方法只适合在分析时使用，实际复制出奇的慢） 对每一个车道进行计数。 对车的计数方法有很多种，可以选择线计数，可以选择块计数，点计数等等，这里我使用块计数，即选取某一块区域当区域中白点（二值化后车的部分），到达一定数目时表明这是有车。由于车速比较慢，不可能在一帧的时间间隔内完全驶过这个区域，所以我将区域由黑变白的时刻当成一辆车，即设置一个标志，记录这时是否有车，与记录上一帧是否有车的标志相减，如果为1，则该车道的车数加一。 代码： for u=261:281 for v=50:70 if(erzhi(u,v)==1) mianji=mianji+1; end end end if(mianji>300) baocun(1,2)=1; else baocun(1,2)=0; end if(baocun(1,2)-baocun(1,1)==1) ceshu(1)=1; else ceshu(1)=0; end jishu(1)=jishu(1)+ceshu(1); baocun(1,1)=baocun(1,2); mianji=0; 如代码中的261到281,50到70是我选择计算的区域;
关于区域的选择，我认为也是有一定的规律的：
1.首先靠内车的几个车道由于中间没有白线，进入入口后，车辆行驶可能会有一定的变道，或者偏离原来的方相，选取地区应尽量靠近入口出，即图片的上半部分，同时应进来靠近车道的中心位置。
2.对于外车道因为有右转弯车道，车辆偏离方向的影响较小。
3.从图片中看摄像头摆放的位置在靠近内车道，外车道的车的光线反射对摄像头的影响大，还有挡风玻璃在二值时会把车切成两半，这时可能要一点膨胀，或连通域。
分析时的总代码： src1=imread('jiebai1.jpg'); src1=rgb2gray(src1); a=size(src1); erzhi=zeros(a(1,1),a(1,2),1); jishu=zeros(4,1); baocun=zeros(4,2); biaoji=zeros(2,1); ceshu=zeros(4,1); dst1=zeros(a(1,1),a(1,2),1); dst2=zeros(a(1,1),a(1,2),1); dst3=zeros(a(1,1),a(1,2),1); dst4=zeros(a(1,1),a(1,2),1); i=1; for i=1:2:216 filename='jiebai'; src2=imread([filename,num2str(i),'.jpg']); src2=rgb2gray(src2); dst_2=src2-src1; dstgray=dst_2; erzhi=im2bw(dstgray,0.25); for u=1:a(1,1) for v=1:a(1,2) if(v>(u-287)/(-1.6)&&v<((u-843)/(-3))) dst1(u,v,1)=erzhi(u,v,1); elseif(v>((u-843)/(-3))&&v<(u+4551)/(13)) dst2(u,v,1)=erzhi(u,v,1); elseif(v<((u+1327)/(3.2))&&v>(u+4551)/(13)) dst3(u,v,1)=erzhi(u,v,1); elseif(v>((u+1327)/(3.2))&&v<(u+1006)/(2)) dst4(u,v,1)=erzhi(u,v,1); end end end %-------------------------------对车道1 baocun(1,2)=chedao1(dst1); if(baocun(1,2)-baocun(1,1)==1) ceshu(1)=1; else ceshu(1)=0; end jishu(1)=jishu(1)+ceshu(1); baocun(1,1)=baocun(1,2); %-------------------------------对车道2 baocun(2,2)=chedao2(dst2); if(baocun(2,2)-baocun(2,1)==1) ceshu(2)=1; else ceshu(2)=0; end jishu(2)=jishu(2)+ceshu(2); baocun(2,1)=baocun(2,2); %-----------------------------对车道3 baocun(3,2)=chedao3(dst3); if(baocun(3,2)-baocun(3,1)==1) ceshu(3)=1; else ceshu(3)=0; end jishu(3)=jishu(3)+ceshu(3); baocun(3,1)=baocun(3,2); %------------------------------对车道4 baocun(4,2)=chedao4(dst4); if(baocun(4,2)-baocun(4,1)==1) ceshu(4)=1; else ceshu(4)=0; end jishu(4)=jishu(4)+ceshu(4); baocun(4,1)=baocun(4,2); pause(0.02); end zhongshu=jishu(1)+jishu(2)+jishu(3)+jishu(4); zhongshu 其中一个子函数： function biaoji=chedao1(erzhi) baocun=0; pengzhuang=[0,1,0;1,1,1;0,1,0]; erzhi=imdilate(erzhi,pengzhuang); erzhi=imdilate(erzhi,pengzhuang); erzhi=imdilate(erzhi,pengzhuang); erzhi=imdilate(erzhi,pengzhuang); erzhi=imdilate(erzhi,pengzhuang); erzhi=imdilate(erzhi,pengzhuang); erzhi=imdilate(erzhi,pengzhuang); erzhi=imdilate(erzhi,pengzhuang); erzhi=imdilate(erzhi,pengzhuang); erzhi=imdilate(erzhi,pengzhuang); erzhi=imdilate(erzhi,pengzhuang); erzhi=imdilate(erzhi,pengzhuang); erzhi=imdilate(erzhi,pengzhuang); erzhi=imdilate(erzhi,pengzhuang); erzhi=imdilate(erzhi,pengzhuang); erzhi=imdilate(erzhi,pengzhuang); imshow(erzhi); for u=261:281 for v=50:70 if(erzhi(u,v)==1) baocun=baocun+1; end end end if(baocun>300) biaoji=1; else biaoji=0; end % if(biaoji(2)-biaoji(1)==1) % jishu=1; % else % jishu=0; % end % biaoji(1)=biaoji(2); %baocun(2)=0; %imshow(erzhi); end 这只是分析，面临的问题时时间太慢，无法进行实时记数。
解决方法时对图片不进行复制为4张图片（复制大概花费了进3/4的时间），直接对视频进行读帧，进行实时处理：
大致代码： videofilename='C:UsersAdministratorDesktopmatlab6jiebai.avi'; video=VideoReader(videofilename); frame_number=floor(video.Duration*video.FrameRate); src1=readFrame(video); src1=rgb2gray(src1); a=size(src1); erzhi=zeros(a(1,1),a(1,2),1); jishu=zeros(4,1); baocun=zeros(4,2); biaoji=zeros(4,2); ceshu=zeros(4,1); baise=zeros(4,1); i=1; pengzhuang=[1,1,1;1,1,1;1,1,1]; for b=2:frame_number ...... src2=[]; end zhongshu=jishu(1)+jishu(2)+jishu(3)+jishu(4); zhongshu matlab用了没想象中的差，还是能勉强进行实时计数，如果想减少时间，可以进行跳帧处理。
对车流量的其他操作可以看接下来的两篇博客