Matlab基于Viola-Jones算法的人脸检测(2)

最新推荐文章于 2021-11-25 20:39:50 发布

AmazingUU

最新推荐文章于 2021-11-25 20:39:50 发布

阅读量1.2w

点赞数 14

分类专栏： Matlab 文章标签： matlab

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/AmazingUU/article/details/51508137

版权

本文介绍了如何在Matlab中使用Viola-Jones算法进行人脸检测。该算法不仅可以检测人脸，还可以应用于其他物体检测。Matlab已内置了预训练模型，包括正脸、侧脸等，通过CascadeObjectDetector函数可直接调用。此外，文章还详细阐述了如何使用trainingImageLabeler App进行ROI标注，导出ROIs，并通过trainCascadeObjectDetector函数进行自定义训练。训练完成后，利用生成的xml文件即可进行人脸检测。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

VJ算法的目的是检测人脸，但是其思想同样可以用于检测其他物体，只需进行训练即可。
VJ算法在Matlab里面实现的时候，已经训练好了正脸、侧脸、上半身、眼睛、嘴、鼻子，这些都是可以直接检测，不需训练，直接调用CascadeObjectDetector函数即可

      % Example 1:  Face detection
      % ----------------------------        
      faceDetector = vision.CascadeObjectDetector; % Default: finds faces 

      I = imread('visionteam.jpg');
      bboxes = step(faceDetector, I); % Detect faces

      % Annotate detected faces
      IFaces = insertObjectAnnotation(I, 'rectangle', bboxes, 'Face');   
      figure, imshow(IFaces), title('Detected faces'); 

      % Example 2: Upper body detection
      % --------------------------------------       
      bodyDetecto

最低0.47元/天解锁文章