使用matlab机器视觉工具箱实现人脸特征的检测和定位,识别并标注眉毛,眼睛,鼻子,嘴巴
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了使用matlab机器视觉工具箱实现人脸特征的检测和定位,识别并标注眉毛,眼睛,鼻子,嘴巴相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
1.算法描述 机器视觉工具箱(MVTB)提供了许多在机器视觉和基于视觉的控制中有用的功能。这是一个有点折衷的收藏品,反映了作者对光度学、摄影测量学、色度学等领域的个人兴趣。它包括100多个功能,包括图像文件读写、采集、显示、过滤、斑点、点和线特征提取、数学形态学、单应、视觉雅可比、摄像机校准和颜色空间转换等操作。
机器视觉工具箱(MVT的)规定,在机器视觉和基于视觉的控制有益的多种功能。这是一个有点折衷收集反映作者在光度学,摄影测量,色度学 方面的个人利益。它包括文件的 阅读和写作,采集,显示,过滤,一滴,点和线特征提取,数学形态学,homographies,视觉的Jacobian,摄像机校准和色彩空间转换遍及 90多个业务功能,如图像。工具箱,Matlab与现代计算机工作站相结合,是一个有益的环境和便利的机器视觉算法研究。温和的图像大小处理率可以得到充分的``实时,以便闭环控制。如焦点动态窗口(未提供),可用于增加处理速度注意方法。
工具箱的优点是:
代码是成熟的,并且为相同算法的其他实现提供了一个比较点; 这些例程通常是以一种简单明了的方式编写的,这样可以方便地理解,可能会以牺牲计算效率为代价。如果你对计算效率有强烈的感觉,那么你可以重写函数以提高效率,使用MATLAB编译器编译M-file,或者创建一个MEX版本; 由于源代码是可用的,因此有利于理解和教学。 2.仿真效果预览 matlab2022a仿真结果如下:
3.MATLAB核心程序
Face = step(Face_Detect,Img);
figure,
imshow(Img); hold on
for i = 1:size(Face,1)
rectangle(Position,Face(i,:),LineWidth,5,LineStyle,-,EdgeColor,r);
end
title(Face Detection);
hold off;
%% To detect Nose
Nose_Detect = vision.CascadeObjectDetector(Nose,MergeThreshold,16);
Nose = step(Nose_Detect,Img);
figure,
imshow(Img); hold on
for i = 1:size(Nose,1)
rectangle(Position,Nose(i,:),LineWidth,4,LineStyle,-,EdgeColor,b);
end
title(Nose Detection);
hold off;
%% To detect Mouth
Mouth_Detect = vision.CascadeObjectDetector(Mouth,MergeThreshold,16);
Mouth = step(Mouth_Detect,Img);
figure,
imshow(Img); hold on
for i = 1:size(Mouth,1)
rectangle(Position,Mouth(i,:),LineWidth,4,LineStyle,-,EdgeColor,r);
end
title(Mouth Detection);
hold off;
FPGA教程案例91机器视觉2——通过FPGA实现基于肤色模型的人脸检测,使用MATLAB辅助测试
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