![MATLAB Easy Face Detection: 4 pași MATLAB Easy Face Detection: 4 pași](https://i.howwhatproduce.com/images/002/image-3173-3-j.webp)
Cuprins:
2025 Autor: John Day | [email protected]. Modificat ultima dată: 2025-01-23 15:04
![MATLAB Easy Face Detection MATLAB Easy Face Detection](https://i.howwhatproduce.com/images/002/image-3173-4-j.webp)
Scopul principal al acestor instructabile este de a arăta cât de ușor va fi procesarea imaginii, cu ajutorul MATLAB
Detectarea și urmărirea feței a fost un domeniu de cercetare important și activ, așa că de aceea voi explica cum se poate face cu Matlab.
În următorul tutorial voi face următoarele lucruri:
1. detectarea fețelor într-o imagine și numărarea.
2. detectarea ochilor umani într-o imagine și numărare.
3. detectarea gurii umane într-o imagine și numărare.
4. detectarea fețelor într-un videoclip și numărarea.
5. detectarea ochilor umani într-un videoclip și numărare.
6. detectarea gurii umane într-un videoclip și numărare.
Pasul 1: detectarea fețelor într-o imagine și numărare
![Detectarea fețelor într-o imagine și numărarea Detectarea fețelor într-o imagine și numărarea](https://i.howwhatproduce.com/images/002/image-3173-5-j.webp)
SCRIPT MATLAB:
ștergeți toate% ștergeți toate obiectelesclc% ștergeți ecranul
FDetect = vision. CascadeObjectDetector; % Detectați obiecte folosind algoritmul Viola-Jones
% Citiți imaginea de intrare
image = imread ('c: / Deskotp / HarryPotter.jpg'); % încărcați imaginea utilizând imread ('locația fișierului / nume.jpg')
BB = pas (FDetect, imagine); % Returnează valorile Bounding Box pe baza numărului de obiecte
figura, imshow (I);
stai asa
pentru i = 1: dimensiune (BB, 1)
dreptunghi ('Poziție', BB (i,:), 'LinieLățime', 5, 'LinieStil', '-', 'EdgeColor', 'r'); % r-roșu, g-verde, b-albastru
Sfârșit
titlu („Detectarea feței”); % titlu al figurii off;
Rezultatul va fi ca imaginea care a fost atașată în acest pas în sine
Pentru a număra numărul fețelor detectate:
ștergeți toate% ștergeți toate obiectelesclc% ștergeți ecranul
FDetect = vision. CascadeObjectDetector; % Detectați obiecte utilizând algoritmul Viola-Jones% Citiți imaginea de intrare
image = imread ('c: / Deskotp / HarryPotter.jpg'); % încărcați imaginea utilizând imread ('locația fișierului / nume.jpg')
BB = pas (FDetect, imagine); % Returnează valorile Bounding Box pe baza numărului de obiecte
figura,
imshow (I);
stai asa
pentru i = 1: dimensiune (BB, 1)
dreptunghi ('Poziție', BB (i,:), 'LinieLățime', 5, 'LinieStil', '-', 'EdgeColor', 'r'); % r-roșu, g-verde, b-albastru
Sfârșit
text (10, 10, strcat ('\ color {red} No of faces =', num2str (length (BB)))); Această linie vă oferă numărul
titlu („Detectarea feței”); % titlu al figurii
aștepta;
Pasul 2: detectarea ochilor umani într-o imagine și numărare
![Detectarea ochilor umani într-o imagine și numărare Detectarea ochilor umani într-o imagine și numărare](https://i.howwhatproduce.com/images/002/image-3173-6-j.webp)
SCRIPT MATLAB:
curata tot;
clc;
% Pentru a detecta EyesEyeDetect = vision. CascadeObjectDetector ('EyePairBig');
% Citiți intrarea
image = imread ('c: / Deskotp / HarryPotter.jpg'); % încărcați imaginea utilizând imread ('locația fișierului / nume.jpg')
BB = pas (EyeDetect, imagine);
figura,
imshow (imagine);
dreptunghi ('Poziție', BB, 'LinieLățime', 4, 'LinieStil', '-', 'EdgeColor', 'b');
titlu („Detectarea ochilor”);
Rezultatul va fi ca imaginea care a fost atașată în acest pas în sine
Pentru a număra numărul de ochi detectați:
ștergeți toate; clc; % Pentru a detecta Ochii
EyeDetect = vision. CascadeObjectDetector („EyePairBig”);
image = imread ('c: / Deskotp / HarryPotter.jpg'); % încărcați imaginea utilizând imread ('locația fișierului / nume.jpg')
BB = pas (EyeDetect, imagine); figura, imshow (imagine); dreptunghi ('Poziție', BB, 'LinieLățime', 4, 'LinieStil', '-', 'EdgeColor', 'b');
text (10, 10, strcat ('\ color {red} No of eyes =', num2str (length (BB))));
titlu („Detectarea ochilor”);
Pasul 3: detectarea gurii umane într-o imagine și numărare
![Detectarea gurii umane într-o imagine și numărare Detectarea gurii umane într-o imagine și numărare](https://i.howwhatproduce.com/images/002/image-3173-7-j.webp)
SCRIPT MATLAB:
curata tot;
clc;
% Pentru a detecta Gura
MouthDetect = vision. CascadeObjectDetector („Gură”, „MergeThreshold”, 16);
% Citiți imaginea de intrare = imread ('c: / Deskotp / HarryPotter.jpg'); % încărcați imaginea utilizând imread ('locația fișierului / nume.jpg')
BB = pas (MouthDetect, imagine);
figura, imshow (imagine);
stai asa
pentru i = 1: dimensiune (BB, 1)
dreptunghi ('Poziție', BB (i,:), 'LinieLățime', 4, 'LinieStil', '-', 'EdgeColor', 'r');
Sfârșit
titlu („Detectarea gurii”);
aștepta;
Rezultatul va fi ca imaginea care a fost atașată în acest pas în sine
Pentru a număra numărul de Gură detectată:
curata tot; clc; % Pentru a detecta Gura
MouthDetect = vision. CascadeObjectDetector („Gură”, „MergeThreshold”, 16); % Citiți intrarea
image = imread ('c: / Deskotp / HarryPotter.jpg'); % încărcați imaginea utilizând imread ('locația fișierului / nume.jpg') BB = step (MouthDetect, imagine);
figura, imshow (imagine);
stai asa
pentru i = 1: dimensiune (BB, 1)
dreptunghi ('Poziție', BB (i,:), 'LinieLățime', 4, 'LinieStil', '-', 'EdgeColor', 'r');
Sfârșit
text (10, 10, strcat ('\ color {red} Număr de guri =', num2str (lungime (BB))));
titlu („Detectarea gurii”);
aștepta;
Pasul 4: detectarea fețelor, ochilor, gurii într-un videoclip și numărarea
curata tot;
inchide tot;
clc;
% Capturați cadrele video utilizând funcția de intrare video% Trebuie să înlocuiți rezoluția și numele adaptorului instalat.
a = vision. CascadeObjectDetector; % pentru a detecta fața
% a = vision. CascadeObjectDetector ('Gură', 'MergeThreshold', 16); % pentru a detecta gura
% a = vision. CascadeObjectDetector ('EyePairBig'); % pentru a detecta ochii
% folosiți oricine (față / ochi / gură)
vid = videoinput ('winvideo', 1, 'yuy2_320x240'); % Setați proprietățile obiectului video
set (vid, 'FramesPerTrigger', Inf);
set (vid, 'ReturnedColorspace', 'rgb');
vid. FrameGrabInterval = 5; % începeți achiziția video aici
start (vid)% Setați o buclă care se oprește după 100 de cadre de achiziție
while (vid. FramesAcquired <= 200)% Obține instantaneul cadrului curent
date = getsnapshot (vid);
imshow (date);
b = pas (a, date);
stai asa
pentru i = 1: dimensiune (b, 1)
dreptunghi ('poziție', b (i,:), 'lățime de linie', 2, 'linestyle', '-', 'EdgeColor', 'r');
Sfârșit
stai departe
text (10, 10, strcat ('\ color {green} No of faces =', num2str (length (b))));
Sfârșit
stop (vid); % Opriți achiziția video
Recomandat:
Zombie Detection Smart Security Owl (Deep Learning): 10 pași (cu imagini)
![Zombie Detection Smart Security Owl (Deep Learning): 10 pași (cu imagini) Zombie Detection Smart Security Owl (Deep Learning): 10 pași (cu imagini)](https://i.howwhatproduce.com/images/002/image-5371-j.webp)
Zombie Detection Smart Security Owl (Deep Learning): Bună tuturor, bun venit la T3chFlicks! În acest tutorial de Halloween, vă vom arăta cum punem o întorsătură super-infricosatoare unui clasic banal de uz casnic: camera de securitate. Cum?! Am făcut o bufniță de viziune de noapte care folosește procesarea imaginilor pentru a urmări oamenii
Serge Face Face System: 4 pași
![Serge Face Face System: 4 pași Serge Face Face System: 4 pași](https://i.howwhatproduce.com/images/009/image-25066-j.webp)
Serge Paper Face System: Acesta este sistemul serge Paper Face. Aceasta este o prezentare simplă a ceea ce este și cum funcționează. De-a lungul timpului și odată ce mă voi îmbunătăți la acest site, voi adăuga factura de materiale, alte fapte și resurse la hacks și alte bunuri de aici. Rămâneți la curent (5/11
Tutorial Jetson Nano Quadruped Robot Detection Object: 4 pași
![Tutorial Jetson Nano Quadruped Robot Detection Object: 4 pași Tutorial Jetson Nano Quadruped Robot Detection Object: 4 pași](https://i.howwhatproduce.com/images/004/image-11983-9-j.webp)
Jetson Nano Tutorial de detectare a obiectelor robotului cvadruped: Nvidia Jetson Nano este un kit de dezvoltator, care constă dintr-un SoM (System on Module) și o placă de transport de referință. Este în primul rând vizat pentru crearea de sisteme încorporate care necesită o putere mare de procesare pentru învățarea automată, vizualizarea automată și video
Cum se face un test de auz pentru adulți folosind MATLAB: 6 pași
![Cum se face un test de auz pentru adulți folosind MATLAB: 6 pași Cum se face un test de auz pentru adulți folosind MATLAB: 6 pași](https://i.howwhatproduce.com/images/005/image-14113-9-j.webp)
Cum să efectuați un test de auz pentru adulți utilizând MATLAB: DISCLAIMER: Testul nostru NU este un diagnostic medical și nu trebuie utilizat ca atare. Pentru a măsura cu precizie auzul, vă rugăm să consultați un profesionist medical. Folosind materialele pe care le aveam deja, grupul nostru a făcut un test auditiv. Testul nostru este destinat numai adulților și adolescenților
Tutorial Arduino Light Detection: 3 pași (cu imagini)
![Tutorial Arduino Light Detection: 3 pași (cu imagini) Tutorial Arduino Light Detection: 3 pași (cu imagini)](https://i.howwhatproduce.com/images/003/image-8773-25-j.webp)
Tutorial Arduino Light Detection: După finalizarea acestui tutorial, veți afla cum puteți detecta modificările nivelurilor de lumină din jurul vostru. Părțile pentru acest proiect au fost furnizate de Kuman. Le puteți găsi în kitul de pornire Arduino UNO