En temps réel de la webcam de traitement dans Matlab

Quelqu'un peut-il m'indiquer la direction de quelques exemples de webcam en direct de traitement dans Matlab? Il y a quelques tutoriels/exemples en ligne sur la façon d'acquérir une image à partir d'une webcam, puis de traiter cette image, mais je suis en train de regarder en temps réel de manipulation du flux vidéo de la webcam.

InformationsquelleAutor Joseph Redfern | 2011-05-07
  1. 5

    http://www.mathworks.com/videos/solving-a-sudoku-puzzle-using-a-webcam-68773.html

    À propos de cette vidéo: Utiliser une webcam USB pour
    lire dans un puzzle de Sudoku et de l'image
    traitement pour en extraire des données.
    Ensuite, résoudre le puzzle à l'aide d'un simple
    algorithme de calcul numérique et de la superposition de l'
    solution sur l'origine de flux vidéo.

    "SUDOKU" est une marque déposée par
    NIKOLI Co., Ltd. (Japon)

    [Edit - mis à jour le lien de la vidéo]

    InformationsquelleAutor Ashish Uthama
  2. 1

    L'exemple Ashish a donné couvre tout ce que vous devez savoir.

    Ici est un sous-ensemble de cet exemple, avec juste le contenu vidéo. Fondamentalement, ce que vous devez faire est une boucle avec un try catch. La boucle est des images à partir de obj (la vidéo de l'objet), les processus et l'affiche en peinture directement sur un imshow toile.

    Le try-catch est-il lorsque l'utilisateur ferme la figure de la fenêtre, provoquant une exception qui déclenche la clause catch - l'arrêt de la capture et de libérer de la caméra (donc d'autres programmes pourraient l'utiliser)

    function sudokuvideo_fn()
% Reset everything, and start capturing
imaqreset
% The format need to fit to your camera. The easiest way to check this is  
% to check out the Image Aquisition app
obj = videoinput('winvideo',1,'MJPG_640x480');

try   
    %Initialize various parameters, and load in the template data
    set(obj,'framesperTrigger',10,'TriggerRepeat',Inf);
    start(obj);

    % h is a handle to the canvas
    h = imshow(zeros(480,640));
    hold on;

    figure(1);

    while islogging(obj);              
        colorImage = getdata(obj,1);
        %Icam = imread('sample.bmp'); %<--- For debugging

        % This line depends on the format you're using (YUV /RGB)
        %Icam = IcamColor(:,:,1);
        Icam = rgb2gray(colorImage);       
        flushdata(obj);

        bwthresh = 1.2;
        %% Processing comes here - Do whatever you wish
%         %Block processed threshhold
%         makebw2 = @(I) im2bw(I.data,median(double(I.data(:)))/bwthresh/255);
%         IBW = ~blockproc(I0,[blksize blksize],makebw2);       
        IBW = im2bw(Icam, bwthresh / 255);

        % Noise reduction and border elimination
        I = IBW;
%         IBW = imclose(IBW,[1 1; 1 1]);
%         I = IBW;
        I = bwareaopen(I, blobthresh);
%         I = imclearborder(I);

        %% This is what paints on the canvas
        set(h,'Cdata',I);
        drawnow;
    end

catch err
    % This attempts to take care of things when the figure is closed
    stop(obj);
    imaqreset
    disp('Cleaned up')
    rethrow(err);
end
    InformationsquelleAutor Nitay