Seguimiento de Objetos de Colores con webcam en Matlab

Esta vez vengo con un codigo .m para el seguimiento de colores usando una camara web y Matlab
copio el codigo y voy explicando las sentencias para que sea mas facil su comprension(el operador " % " hace que no se compile la linea, es decir, es un comentario):
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
close all;clear all;clc;

% primero se captura un stream de video usando videoinput, con argumento
%de winvideo, numero de dispositivo y formato de la camara, si no sabes usa la
%funcion imaqtool para averiguarlo es YUY o RGB
vid=videoinput('winvideo',1,'YUY2_160x120');
%640x480 160x120
% Se configura las opciones de adquision de video
set(vid, 'FramesPerTrigger', Inf);
set(vid, 'ReturnedColorspace', 'rgb')
vid.FrameGrabInterval = 5;
%framegrabinterval significa que tomara cada 5 frame del stream de video adquirida
%con start(vid) se activa la adquisicion, pero todavia se toma la primera foto
start(vid)

% creamos un bucle que puede ser while always o while true en este caso
%y como mi compu es una netbook trucha(trucha=cagada=lenta=barata)
%hago que despues de 100 frames adquiridos se salga del bucle para evitar colgadas
while(vid.FramesAcquired<=100)

% se toma una snapshot del stream y se la almacena en data para trabajar mas
%facil
data = getsnapshot(vid);

% ahora vamos a reconocer el color rojo en tiempo real
% tenemos que extraer el color rojo
% de la imagen en escala de grises de la imagen adquirida en data
diff_im = imsubtract(data(:,:,1), rgb2gray(data));
%imsubstract sirve para sacar algun valor constante de una imagen, usamos como
%argumento el array de data y la funcion rgb2gray de data
%se usa medfilt2 para filtrar la senial del ruido
diff_im = medfilt2(diff_im, [3 3]);
% Convertir la imagen en escala de grises a una imagen binaria.
diff_im = im2bw(diff_im,0.18);

% para determinar el tamanio a reconocer se usa bwareopen para descartar
%imagen de rojo de menos de 300 pixels
diff_im = bwareaopen(diff_im,300);

% Etiquetamos los elementos conectados en la imagen
bw = bwlabel(diff_im, 8);

% Ahora hacemos el analisis del "objeto" detectado(que solo son pixels rojos)
%agrupados de mas de 300
% onfiguramos la region etiquetada
stats = regionprops(bw, 'BoundingBox', 'Centroid');

% mostramos la imagen
imshow(data)

hold on

%este es un bucle para encerrar el objeto rojo en un rectangulp y una cruz en el
%centroide(solo es programacion basica de matlab)
for object = 1:length(stats)
bb = stats(object).BoundingBox;
bc = stats(object).Centroid;
rectangle('Position',bb,'EdgeColor','r','LineWidth',2)
plot(bc(1),bc(2), '-m+')
a=text(bc(1)+15,bc(2), strcat('X: ', num2str(round(bc(1))), ' Y: ', num2str(round(bc(2)))));
set(a, 'FontName', 'Arial', 'FontWeight', 'bold', 'FontSize', 12, 'Color', 'yellow');
end

hold off
end
% aqui terminan los 2 bucles

% detenemos la captura
stop(vid);


%FLUSHDATA remueve la imagen del motor de adquisicion y la almacena en el buffer
flushdata(vid);

% borramos todo(como en cualquier programa)
clear all
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
Este es un codigo basico para que usted senior lector pueda seguir desarrollando

Espero les sirva para entender el procesamiento de seniales.

Toda la informacion se encuentra en Mathworks.com

En la proxima publicacion unanse a mi en "LA LUCHA CONTRA EL PUERTO PARALELO Y SERIE....VIVA EL USB!!!" que me parecen utiles, pero ahora un poco obsoletos y estoy en contra

de esas tareas de Catedraticos que mas o menos son "Encender un Led con puerto serie o paralelo con VisualBasic o Hacer funcionar un motorcito paso a paso con puerto paralelo"(Lastima que por aqui el tiempo se detuvo).

A ellos va la proxima publicacion, podremos manejar varios canales de 8 bits, osea varios ledcitos o motorcitos(servos, dc's o pap), con un PIC18Fxxxx (son lo mismo solo varian las patitas y los adc's) desde Java, Labview, o Matlab.

Los saludo, hasta la proxima