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);endzhongshu=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:\Users\Administrator\Desktop\matlab\6\jiebai.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=[];endzhongshu=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