
Obsah:
2025 Autor: John Day | [email protected]. Naposledy zmenené: 2025-01-23 15:05

Hlavným cieľom tohto návodu je ukázať, aké ľahké bude spracovanie obrazu, S pomocou programu MATLAB
Detekcia a sledovanie tváre je dôležitou a aktívnou oblasťou výskumu, a preto vám vysvetlím, ako sa to dá urobiť s Matlabom.
V nasledujúcom návode urobím nasledujúce veci:
1. zisťovanie tvárí na obrázku a počítanie.
2. zisťovanie ľudských očí na obrázku a počítanie.
3. zisťovanie ľudských úst v obraze a počítanie.
4. zisťovanie tvárí vo videu a počítanie.
5. zisťovanie ľudských očí vo videu a počítanie.
6. zisťovanie ľudských úst vo videu a počítanie.
Krok 1: Rozpoznávanie tvárí na obrázku a počítanie

MATLAB SCRIPT:
vymazať všetko % vymazať všetky objektyclc % vyčistiť obrazovku
FDetect = vision. CascadeObjectDetector; %Detekcia objektov pomocou Viola-Jonesovho algoritmu
%Prečítajte si vstupný obrázok
image = imread ('c: / Deskotp / HarryPotter.jpg'); %načítajte obrázok pomocou imread ('umiestnenie súboru / name.jpg')
BB = krok (FDetect, obrázok); %Vráti hodnoty ohraničujúceho rámčeka na základe počtu objektov
postava, imshow (I);
Počkaj
pre i = 1: veľkosť (BB, 1)
obdĺžnik ('Poloha', BB (i,:), 'Šírka čiary', 5, 'LineStyle', '-', 'EdgeColor', 'r'); %r -červená, g-zelená, b-modrá
koniec
title ('Face Detection'); %titulu zostatku;
Výsledok bude rovnaký ako obrázok, ktorý bol priložený v tomto kroku
Ak chcete spočítať počet rozpoznaných tvárí:
vymazať všetko % vymazať všetky objektyclc % vyčistiť obrazovku
FDetect = vision. CascadeObjectDetector; %Detekovať objekty pomocou Viola-Jonesovho algoritmu %Prečítajte si vstupný obrázok
image = imread ('c: / Deskotp / HarryPotter.jpg'); %načítajte obrázok pomocou imread ('umiestnenie súboru / name.jpg')
BB = krok (FDetect, obrázok); %Vráti hodnoty ohraničujúceho rámčeka na základe počtu objektov
obrázok,
imshow (I);
Počkaj
pre i = 1: veľkosť (BB, 1)
obdĺžnik ('Poloha', BB (i,:), 'Šírka čiary', 5, 'LineStyle', '-', 'EdgeColor', 'r'); %r -červená, g-zelená, b-modrá
koniec
text (10, 10, strcat ('\ color {red} Počet tvárí =', num2str (dĺžka (BB)))); Tento riadok vám poskytne prehľad
title ('Face Detection'); %názov obrázku
zdržať sa;
Krok 2: Detekcia ľudských očí na obrázku a počítanie

MATLAB SCRIPT:
zmazať všetko;
clc;
%Na detekciu EyesEyeDetect = vision. CascadeObjectDetector ('EyePairBig');
%Prečítajte si vstup
image = imread ('c: / Deskotp / HarryPotter.jpg'); %načítajte obrázok pomocou imread ('umiestnenie súboru / name.jpg')
BB = krok (EyeDetect, obrázok);
obrázok,
imshow (obrázok);
obdĺžnik ('Poloha', BB, 'Šírka čiary', 4, 'Štýl čiary', '-', 'EdgeColor', 'b');
názov („Detekcia očí“);
Výsledok bude rovnaký ako obrázok, ktorý bol priložený v tomto kroku
Ak chcete spočítať počet zistených očí:
vymazať všetko; clc; %Na detekciu očí
EyeDetect = vision. CascadeObjectDetector ('EyePairBig');
image = imread ('c: / Deskotp / HarryPotter.jpg'); %načítajte obrázok pomocou imread ('umiestnenie súboru / name.jpg')
BB = krok (EyeDetect, obrázok); figúra, imshow (obrázok); obdĺžnik ('Poloha', BB, 'Šírka čiary', 4, 'Štýl čiary', '-', 'EdgeColor', 'b');
text (10, 10, strcat ('\ color {red} Počet očí =', num2str (dĺžka (BB))));
názov („Detekcia očí“);
Krok 3: Detekcia ľudskej úst na obrázku a počítanie

MATLAB SCRIPT:
zmazať všetko;
clc;
%Na detekciu úst
MouthDetect = vision. CascadeObjectDetector ('Mouth', 'MergeThreshold', 16);
%Prečítajte si vstupný obrázok = imread ('c: / Deskotp / HarryPotter.jpg'); %načítajte obrázok pomocou imread ('umiestnenie súboru / name.jpg')
BB = krok (MouthDetect, obrázok);
postava, imshow (obrázok);
Počkaj
pre i = 1: veľkosť (BB, 1)
obdĺžnik ('Poloha', BB (i,:), 'Šírka čiary', 4, 'LineStyle', '-', 'EdgeColor', 'r');
koniec
názov („Detekcia úst“);
zdržať sa;
Výsledok bude rovnaký ako obrázok, ktorý bol priložený v tomto kroku
Ak chcete spočítať počet zistených úst:
zmazať všetko; clc; %Na detekciu úst
MouthDetect = vision. CascadeObjectDetector ('Mouth', 'MergeThreshold', 16); %Prečítajte si vstup
image = imread ('c: / Deskotp / HarryPotter.jpg'); %načítajte obrázok pomocou imread ('umiestnenie súboru / name.jpg') BB = krok (MouthDetect, obrázok);
postava, imshow (obrázok);
Počkaj
pre i = 1: veľkosť (BB, 1)
obdĺžnik ('Poloha', BB (i,:), 'Šírka čiary', 4, 'LineStyle', '-', 'EdgeColor', 'r');
koniec
text (10, 10, strcat ('\ color {red} Počet úst =', num2str (dĺžka (BB))));
názov („Detekcia úst“);
zdržať sa;
Krok 4: Detekcia tvárí, očí, úst vo videu a počítanie
zmazať všetko;
zavrieť všetky;
clc;
% Zachyťte video snímky pomocou funkcie vstupu videa % Musíte nahradiť rozlíšenie a názov nainštalovaného adaptéra.
a = vízia. CascadeObjectDetector; %na detekciu tváre
% a = vision. CascadeObjectDetector ('Mouth', 'MergeThreshold', 16); %na detekciu úst
% a = vision. CascadeObjectDetector ('EyePairBig'); %na detekciu očí
%použite iba jeden (tvár/oči/ústa)
vid = videoinput ('winvideo', 1, 'yuy2_320x240'); % Nastavte vlastnosti video objektu
sada (vid, 'FramesPerTrigger', Inf);
set (vid, 'ReturnedColorspace', 'rgb');
vid. FrameGrabInterval = 5; %spustite akvizíciu videa tu
start (vid) % Nastavte slučku, ktorá sa zastaví po 100 rámcoch akvizície
while (vid. FramesAcquired <= 200) % Získajte snímku aktuálneho rámca
data = getsnapshot (vid);
imshow (údaje);
b = krok (a, dáta);
Počkaj
pre i = 1: veľkosť (b, 1)
obdĺžnik ('poloha', b (i,:), 'šírka čiary', 2, 'čiarový štýl', '-', 'EdgeColor', 'r');
koniec
vydržať
text (10, 10, strcat ('\ color {green} Počet tvárí =', num2str (dĺžka (b))));
koniec
zastávka (vid); % Zastavte získavanie videa
Odporúča:
Ako kódovať a publikovať Matlab 2016b do Wordu (príručka pre začiatočníkov): 4 kroky

Ako kódovať a publikovať Matlab 2016b do Wordu (Príručka pre začiatočníkov): Matlab je vysokovýkonný jazykový program, ktorý sa používa na výpočet technických výsledkov. Má schopnosť integrovať vizuály, výpočty a programovanie užívateľsky prívetivým spôsobom. S týmto programom môže užívateľ publikovať problémy a riešenia
Casio A158W Clean Face Mod: 4 kroky

Casio A158W Clean Face Mod: Casio A158W sú klasické digitálne hodinky, ktorých dizajn sa za posledných 30 rokov nezmenil. Je šialené myslieť si, že kus technológie môže zostať taký dlhý čas nezmenený, najmä preto, že ich stále vyrábajú. Pravidlo „ak to nie je, brat
Jetson Nano Quadruped Robot Object Detection Tutorial: 4 Steps

Výukový program Jetson Nano o štvornásobnom robotickom objekte: Nvidia Jetson Nano je vývojárska súprava, ktorá pozostáva zo SoM (systém v module) a referenčnej nosnej dosky. Je primárne zameraný na vytváranie vstavaných systémov, ktoré vyžadujú vysoký výpočtový výkon pre strojové učenie, strojové videnie a vide
Riadený mikrokontrolér MATLAB (Arduino MKR1000): 4 kroky

Riadený mikrokontrolér MATLAB (Arduino MKR1000): Cieľom nášho projektu bolo čo najlepšie využiť MATLAB a Arduino MKR1000. Našim cieľom bolo vytvoriť skript, ktorý umožní určitým funkciám arduina dosiahnuť určitý výstup na základe konkrétneho vstupu. Použili sme mnoho
HiFive1 Arduino Intruder Detection with MQTT Alerts using ESP32 or ESP8266: 6 Steps

Detekcia narušiteľa HiFive1 Arduino s výstrahami MQTT pomocou ESP32 alebo ESP8266: HiFive1 je prvou doskou kompatibilnou s Arduino RISC-V postavenou na procesore FE310 od SiFive. Doska je asi 20 -krát rýchlejšia ako Arduino UNO, ale podobne ako doska UNO jej chýba akékoľvek bezdrôtové pripojenie. Našťastie existuje niekoľko lacných