深夜的实验室键盘声此起彼伏，显示器蓝光映着程序员发亮的眼睛。当我把最后一串光流法参数调试完毕，屏幕上实时跳动的车辆轨迹突然变得丝滑流畅——这辆价值三块五的泡面伴侣（MATLAB）终于能像模像样地监控交通了。
先看系统界面这个门面担当。GUI布局用上了MATLAB的现代图形组件，抛弃老旧的guide工具包。uifigure搭配网格布局管理器，按钮组动态适应窗口尺寸：
fig = uifigure('Name','秋名山车神监控中心');
g = uigridlayout(fig,[4,3]);
startBtn = uibutton(g,'Text','逮虾户启动','ButtonPushedFcn',@startProc);
控件回调函数里藏着状态机魔法，通过共享的videoPlayer对象控制视频流的暂停/继续。重点说个冷知识：在MATLAB里搞实时视频处理，千万别用while循环+drawnow那套，imshow函数自带的'Parent'属性更新才是性能王者。
算法区是各路门派大乱斗。二帧差分法简单粗暴适合新手村：
diff = imabsdiff(frame1,frame2);
binary = imbinarize(diff,0.1); % 阈值别设太高，容易漏检
但遇到树影摇曳就疯狂误报。这时候三帧差分法带着时域滤波器进场，不过计算量直接翻倍。实测发现用形态学开运算处理掩膜，比原论文说的膨胀腐蚀顺序更有效。
混合高斯建模是个老江湖，每个像素点养着3-5个高斯分布小弟。更新权重时注意学习率别超过0.05，否则鬼影半年不散。代码里藏着个加速技巧——用矩阵运算代替逐像素循环：
mean = (1-alpha).*mean + alpha.*currentFrame;
variance = (1-alpha).*variance + alpha.*(currentFrame-mean).^2;
要说整活还得看ViBe算法，这货连历史帧都不存，直接随机采样邻域像素更新背景模型。初始化阶段建议至少喂20帧数据，不然前景里能检出贞子。核心代码透着股暴力美学：
% 随机替换邻居像素
if rand() < 1./historyLength
replaceIdx = randi([1,bufferSize],height,width);
backgroundModel(replaceIdx) = currentFrame;
end
光流法速度估计是个吃硬件的主儿。用了改进的Lucas-Kanade金字塔法，在车辆角点检测环节，Harris角点响应函数的阈值得动态调整——晴天设0.01，雨天调到0.005才稳。速度向量可视化时加个移动平均滤波，不然数字跳得比DJ打碟还嗨。
系统运行时CPU占用率始终控制在30%以下，秘诀在于：1）把imfill这类耗时的形态学操作放到并行池；2）用C++编写的MEX文件处理光流计算；3）预分配所有循环内的矩阵内存。最终在1080P视频流上能达到25FPS，足够交警同志看清秋名山车神的漂移轨迹。
点击停止按钮时记得释放相机资源，否则下次启动时会收到MATLAB祖传的"webcam is busy"错误。完整代码里埋了37个彩蛋，包括在深夜模式自动切换成《头文字D》BGM——反正甲方验收时没人发现这个"实用功能"。
（源码获取方式：请对着工位显示器三鞠躬，并在命令行输入sudo给作者打钱）
