[百度快照]MATLAB教室人数统计(GUI,摄像头,论文,hough)

一、课题介绍
我国人数基数大,各个公共场合的人数是一个十分重要的信息,也是人们一直关注的话题。教室作为其中一个十分特殊的公共场合,它的人数有着很重要的现实意义。比如在无人或者人数比较少的教室可以做到远程控制空调和风扇以及电灯数量,节约能源的目的;统计高校学生逃课比例,目前目前老师往往采取手工点名,效率低下,或者存在替代点名的情况,导致数据不可靠;高校或者社会中教室资源紧张,很多场所的教室面临一座难求,如果有一套行之有效的教室人数统计系统,可以合理地分配社会资源,让资源得到充分的利用;讲座时,参与人数可以充分反映讲座人的受欢迎程度,客观反映真实情况等等。
该课题为基于MATLAB的教室人数统计,带有丰富的人机交互GUI界面。实现教室人数的计数统计,进而统计出勤率,上课认真听讲的比例。原先预设总人数,未出勤或者书本遮住脸部、趴着玩手机等必然无法采集到人脸,从而对应数量缺失,得出出勤率或听讲率。该课题采用肤色原理进行人脸定位和人脸分割。本课题中,为了界面GUI的美观,刻意将分割出的人脸单独显示在GUI对应的axes里。是个不错的毕业设计选题。
二、基本流程
读入图片(或调用笔记本自带摄像头),灰度处理,转YcbCr,二值化,Hough变换,人脸区域定位,计数

三、实现步骤
1、进行调用笔记本摄像头,代码如下:
vid=videoinput(‘winvideo’,1);
set(vid,‘ReturnedColorSpace’,‘rgb’);
2、采集帧图像
I = getsnapshot(vid);
axes(handles.axes1);
imshow(I)
3、人脸检测
if size(img1, 3) == 1 % 灰度图像,插入白色或黑色框
if mean(img1(😃) > 128 % 图像较亮,使用黑框
shapeInserter = vision.ShapeInserter();
else % 图像较暗,使用白框
shapeInserter = vision.ShapeInserter(‘BorderColor’,‘White’);
end
else % 彩色图像,插入红色框
shapeInserter = vision.ShapeInserter(‘BorderColor’,‘Custom’,‘CustomBorderColor’,[255 0 0]);
end;
% 绘制边框以圈出结果
img1 = step(shapeInserter, img1, int32(bboxes));
axes(handles.axes2); %用axes命令设定当前操作的坐标轴是axes_src
imshow(img1);
title(‘框出人脸区域’)
4、人脸计数
for i = 1:size(intbbox, 1)%取列数
xs = intbbox(i, 1);
xe = xs + intbbox(3,i);
ys = intbbox(i, 2);
ye = ys + intbbox(i,4);
end
sum=mat2str(i)
最终实现结果如下所示

四、运行截图

                          GUI界面设计图

                           运行效果图
### 四旋翼无人机 MATLAB代码示例 为了展示四旋翼无人机的建模与控制方法,下面提供了几个基于MATLAB的不同方面实现的例子。 #### 1. 坐标系定义与基本运动学方程 在开始编写具体的控制算法前,首先要设置合适的坐标系来描述四旋翼的姿态和位置。这一步骤对于后续的动力学分析非常重要[^1]: ```matlab % 定义全局坐标系 (NED, North-East-Down) g = [0; 0; -9.8]; % 地球重力加速度矢量 R_body_to_inertial = @(phi, theta, psi) ... [cos(theta)*cos(psi), sin(phi)*sin(theta)*cos(psi)-cos(phi)*sin(psi), cos(phi)*sin(theta)*cos(psi)+sin(phi)*sin(psi); cos(theta)*sin(psi), sin(phi)*sin(theta)*sin(psi)+cos(phi)*cos(psi), cos(phi)*sin(theta)*sin(psi)-sin(phi)*cos(psi); -sin(theta), sin(phi)*cos(theta), cos(phi)*cos(theta)]; ``` #### 2. PD 控制器设计 针对特定的高度、角度调节需求,可以采用比例微分(PD)控制器来进行初步尝试。这里给出了一种简单的PID控制逻辑,用于调整四旋翼的状态至目标值近[^2]: ```matlab function u = pd_controller(e_pos, e_angle, Kp, Kd) % 输入误差e_pos=[ex ey ez], e_angle=[roll pitch yaw] % 输出控制信号u % 计算线性部分的速度指令 v_cmd = -Kp * e_pos; % 角度反馈回路计算 omega_cmd = -Kd * e_angle; % 组合形成最终推力分配矩阵T T = [v_cmd(1); v_cmd(2); g + v_cmd(3)]; %#ok<NASGU> Omega = [omega_cmd]; end ``` #### 3. 几何跟踪控制 当涉及到更复杂的路径跟随任务时,则可能需要用到更加高级别的几何跟踪控制方案。该类方法通过引入虚拟参考点的方式引导无人机构建期望轨迹并保持稳定飞行姿态[^3]: ```matlab function [r_desired, V_desired] = geometric_tracking(x_ref, y_ref, z_ref, phi_ref, theta_ref, psi_ref, t) % 参数说明省略... r_desired = [x_ref(t); y_ref(t); z_ref(t)]; R_d = R_body_to_inertial(phi_ref(t), theta_ref(t), psi_ref(t)); V_desired = cross([0; 0; 1], r_desired)'*R_d'; end ``` #### 4. 反步法滑模控制 面对不确定性的挑战,如外部扰动或内部参数波动等问题,反步法结合滑模控制能有效提升系统的抗干扰能力和响应性能。此段代码展示了如何利用这两种技术构建一个高效的闭环控制系统[^4]: ```matlab syms s real positive L = diag([l1 l2 l3]); % 设定各轴惯量系数 B = eye(3); % 构造Lyapunov函数V及其导数dot_V V = sym('s')' * L * sym('s'); dot_V = diff(V,s)*(A*s+B*u); % 寻找满足条件的切换面S(s)=C*s-D,并求解最优输入u* C = [-c1 c2 c3]'; D = d; switching_surface = C'*sym('s') - D; solve(dot_V == lambda*(switching_surface)^2,u,'ReturnConditions',true) ``` 以上仅是关于四旋翼无人机MATLAB编程的一些基础概念和技术要点概述。具体的应用场景还需要根据实际情况做出适当修改和完善。
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