Question

我试图使用matlab制作一个可靠的乘客计数系统，相机将固定在门上方。我能够使用Lucas Kanade光流获得流线，线条代表人们的动作。我想：

从这些线中仅提取端点，如果线条足够长（线条矩阵包含所有点，甚至在地板的某个随机部分上指出一个点不会发生变化）
聚集这些优点＆＃39;并获得代表人们的clustsers的质心
在这些群集中心上创建固定大小的边界框，并将它们发送到多个对象KLT跟踪程序。

有人会碰巧向我展示一个从行矩阵中提取我想要的点的好方法吗？我的matlab语法非常糟糕，我没有时间完成这项工作，它是一个单项目。提前谢谢！

%example
    videoReader = vision.VideoFileReader('5Converted.avi','ImageColorSpace','Intensity','VideoOutputDataType','uint8');
    converter = vision.ImageDataTypeConverter; 
    opticalFlow = vision.OpticalFlow('ReferenceFrameDelay', 1);
    opticalFlow.OutputValue = 'Horizontal and vertical components in complex form';
    shapeInserter = vision.ShapeInserter('Shape','Lines','BorderColor','Custom', 'CustomBorderColor', 255);
    videoPlayer = vision.VideoPlayer('Name','Motion Vector');
    while ~isDone(videoReader)
        frame = step(videoReader);
        im = step(converter, frame);
        of = step(opticalFlow, im);
        [lines, trackedPoints] = getFlowLines(of, 20);
        if ~isempty(lines)   
          out =  step(shapeInserter, im, lines);   
        end
    end
    release(videoPlayer);
    release(videoReader);

这是GetFLowLines函数（示例的略微修改版本）：

> function [vel_Lines, allTrackedPoints] = getFlowLines(vel_Values,
> scaleFactor)  %Modified function based on Matlab's
> 'videooptflowlines.m' helper function 
> 
> persistent first_time; persistent X; persistent Y; persistent RV;
> persistent CV; if isempty(first_time)
>     first_time     = 1;
>     %% user may change the following three parameters
>     borderOffset   = 5;
>     decimFactorRow = 5;
>     decimFactorCol = 5;    
>     %%
>     [R C] = size(vel_Values);
>     RV = borderOffset:decimFactorRow:(R-borderOffset);   
>     CV = borderOffset:decimFactorCol:(C-borderOffset);
>     [Y X] = meshgrid(CV,RV); end
> 
> tmp = vel_Values(RV,CV); tmp = tmp.*scaleFactor; vel_Lines = [Y(:)  
> X(:)   Y(:)+real(tmp(:))   X(:)+imag(tmp(:))]; allTrackedPoints =
> [Y(:)+real(tmp(:))   X(:)+imag(tmp(:))];

从流线中提取特征点并将它们聚类？

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