matlab-调用摄像头人脸识别

本文介绍了如何在MATLAB 2014a版本中调用摄像头进行人脸识别。首先,需要通过Support Package Installer安装OS Generic Video Interface。接着,展示了调用摄像头并打开图像的代码,特别是针对笔记本自带摄像头。使用MATLAB的机器视觉工具箱,通过预训练的VJ算法检测人脸和上半身。代码示例中包含了每帧图像的快速处理,以实现实时的人脸识别。

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版本:2014a

调用摄像头

a = imaqhwinfo

如果出现下面的警告说明你没安装扩展工具。
警告: No Image Acquisition adaptors found. Image acquisition adaptors may be available as downloadable support packages. Open Support Package Installer to install additional vendors.

这时候Support Package Installer在MATLAB里面有下划线,然后你点开它,MATLAB会提供大概13个软件包,这时候选择OS Generic Video Interface下载安装就OK了 (要求注册账号,随便用个邮箱注册下就可以了,不需要付费)。

(matlab查看摄像头详细信息 请看 https://blog.youkuaiyun.com/hmg25/article/details/4126122 

下面就是调用笔记本电脑摄像头并打开图像

(%如果使用USB摄像头,一般为2,笔记本自带摄像头为1)

vidDevice = imaq.VideoDevice('winvideo', 1, 'YUY2_640x480', ...
    'ROI', [1 1 640 480], ...
    'ReturnedColorSpace'
### 实现MATLAB调用摄像头进行实时人脸识别 为了实现实时人脸检测和识别功能,在MATLAB环境中需依赖特定工具箱的支持。对于此类应用,Image Processing Toolbox 和 Computer Vision Toolbox 是必不可少的组件[^1]。 #### 准备工作 确保安装了上述提到的两个工具箱之后,还需要准备适当的数据集用于训练模型,如果采用预训练好的模型则可跳过此步。此外,了解基本的图像处理概念有助于更好地理解整个流程。 #### 调用摄像头获取视频流 通过`webcam`对象可以方便地连接至默认或指定编号的摄像装置,并从中抓取帧作为输入源供后续分析使用: ```matlab % 创建 webcam 对象实例,默认选择第一个可用相机 camera = webcam(); ``` #### 执行人脸检测与特征提取 借助于内置的人脸探测器类 `vision.CascadeObjectDetector()` 来定位画面内所有人脸位置;接着运用深度学习框架下的分类器完成身份验证任务。这里推荐使用已有的高效卷积神经网络架构如vggFace 或者 resnet50 进行迁移学习以加快开发进度。 ```matlab detector = vision.CascadeObjectDetector(); % 初始化基于Haar级联分类法的人脸检测器 faceRecognizer = trainFaceRecognitionModel(trainingImages); % 假设已经准备好了一组带标签的人脸样本用于训练自定义模型 ``` #### 显示结果并持续更新界面 最后一步是在循环结构里不断刷新捕获的新影像片段,标记出所有被成功辨识出来的个体轮廓框及其名称标签直至手动终止程序运行为止。 ```matlab while true img = snapshot(camera); bbox = step(detector,img); for i=1:size(bbox,1) faceROI = imcrop(img,bbox(i,:)); label = recognize(faceRecognizer,faceROI); rectangle('Position',bbox(i,:),'LineWidth',2,'EdgeColor','r'); text(x,y,label,'FontSize',14,'FontWeight','bold',... 'BackgroundColor',[1 1 .8]); end imshow(img); end release(camera); ``` 以上代码段展示了如何构建一个简单的交互式应用程序来捕捉来自外部硬件设备的画面信号并对其中出现的人物面孔实施即时性的匹配操作[^4]。
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