Matlab 从流线中提取特征点并对其进行聚类？

我正在尝试使用matlab制作一个可靠的乘客计数系统，摄像头将固定在门上方。我可以用Lucas Kanade光流得到流线，这些线代表人的运动。我想：

如果直线足够长，则仅从这些直线中提取端点（直线矩阵包含所有点，甚至是地板上某个随机部分上不会发生变化的点）

将这些“优点”进行聚类，得到代表人的聚类者的质心

在这些簇中心上创建固定大小的边界框，并将其发送到多对象KLT跟踪程序

有谁能告诉我一个从直线矩阵中提取点的好方法吗？我的matlab语法太糟糕了，我已经没有时间完成了，这是一个uni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（示例的稍微修改版本）：

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这不是我的专长，所以无论如何我都不会回答你的问题。。。但是，如果你想增加有人尝试的机会，你最好包括一个完整的可运行示例（例如，提供一个指向电影数据的链接）。我建议你阅读如何创建一个红外传感器，然后相应地修改你的问题。如果你想计算穿过门的人数，为什么你不使用红外传感器或比照相机更可靠的东西？使用红外传感器对多人来说也是一个问题，我不知道只是我没有更多的时间，我一直在使用过去6个月的计算机视觉，所以现在不想完全重新设计我的方法。

> 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(:))];