MATLAB Easy Face Detection: 4 خطوات

2024 مؤلف: John Day | [email protected]. آخر تعديل: 2024-01-30 07:36

الهدف الرئيسي من هذه التعليمات هو إظهار مدى سهولة معالجة الصور بمساعدة MATLAB

لقد كان اكتشاف الوجه وتتبعه مجالًا بحثيًا مهمًا ونشطًا ، ولهذا السبب سأشرح كيف يمكن القيام بذلك باستخدام Matlab.

في البرنامج التعليمي التالي ، سأقوم بالأشياء التالية:

1- كشف الوجوه في الصورة والعد.

2- كشف عيون الإنسان في صورة والعد.

3. كشف فم الإنسان بصورة وإحصاءه.

4- كشف الوجوه في الفيديو والعد.

5. كشف عيون الإنسان بالفيديو والعد.

6- كشف فم الإنسان بالفيديو والعد.

الخطوة 1: اكتشاف الوجوه في الصورة والعد

نص ماتلاب:

امسح الكل٪ امسح كل شاشة مسح الكائن sclc٪

FDetect = Vision. CascadeObjectDetector ؛ كشف الكائنات باستخدام خوارزمية فيولا جونز

٪ اقرأ صورة الإدخال

image = imread ('c: / Deskotp / HarryPotter.jpg') ؛ ٪ قم بتحميل الصورة باستخدام imread ('موقع الملف / name.jpg')

BB = خطوة (FDetect ، صورة) ؛ ٪ إرجاع قيم المربع المحيط بناءً على عدد الكائنات

الشكل ، imshow (أنا) ؛

يتمسك

بالنسبة إلى i = 1: الحجم (BB ، 1)

مستطيل ('Position'، BB (i،:)، 'LineWidth'، 5، 'LineStyle'، '-'، 'EdgeColor'، 'r') ؛ ٪ r الأحمر والأخضر والأزرق ب

نهاية

العنوان ("اكتشاف الوجه") ؛ ٪ لقب الرقم المقتطع؛

ستكون النتيجة مثل الصورة المرفقة في هذه الخطوة نفسها

لحساب عدد الوجوه المكتشفة:

امسح الكل٪ امسح كل شاشة مسح الكائن sclc٪

FDetect = Vision. CascadeObjectDetector ؛ ٪ كشف الكائنات باستخدام خوارزمية فيولا-جونز٪ اقرأ صورة الإدخال

image = imread ('c: / Deskotp / HarryPotter.jpg') ؛ ٪ قم بتحميل الصورة باستخدام imread ('موقع الملف / name.jpg')

BB = خطوة (FDetect ، صورة) ؛ ٪ إرجاع قيم المربع المحيط بناءً على عدد الكائنات

الشكل،

imshow (أنا) ؛

يتمسك

بالنسبة إلى i = 1: الحجم (BB ، 1)

مستطيل ('Position'، BB (i،:)، 'LineWidth'، 5، 'LineStyle'، '-'، 'EdgeColor'، 'r') ؛ ٪ r الأحمر والأخضر والأزرق ب

نهاية

text (10، 10، strcat ('\ color {red} عدد الوجوه ='، num2str (length (BB)))) ؛ هذا الخط يعطيك العد

العنوان ("اكتشاف الوجه") ؛ العنوان٪ من الرقم

خارج القبضة؛

الخطوة 2: كشف عيون الإنسان في صورة والعد

نص ماتلاب:

امسح الكل؛

clc

٪ لاكتشاف EyesEyeDetect = vision. CascadeObjectDetector ('EyePairBig') ؛

٪ قراءة المدخلات

image = imread ('c: / Deskotp / HarryPotter.jpg') ؛ ٪ قم بتحميل الصورة باستخدام imread ('موقع الملف / name.jpg')

BB = خطوة (EyeDetect ، image) ؛

الشكل،

imshow (صورة) ؛

مستطيل ('Position'، BB، 'LineWidth'، 4، 'LineStyle'، '-'، 'EdgeColor'، 'b') ؛

العنوان ("اكتشاف العيون") ؛

ستكون النتيجة مثل الصورة المرفقة في هذه الخطوة نفسها

لحساب عدد العيون المكتشفة:

مسح الكل ؛ ٪ للكشف عن العيون

EyeDetect = vision. CascadeObjectDetector ('EyePairBig') ؛

image = imread ('c: / Deskotp / HarryPotter.jpg') ؛ ٪ قم بتحميل الصورة باستخدام imread ('موقع الملف / name.jpg')

BB = خطوة (EyeDetect ، image) ؛ الشكل ، imshow (الصورة) ؛ مستطيل ('Position'، BB، 'LineWidth'، 4، 'LineStyle'، '-'، 'EdgeColor'، 'b') ؛

text (10، 10، strcat ('\ color {red} No of eyes ='، num2str (length (BB)))) ؛

العنوان ("اكتشاف العيون") ؛

الخطوة الثالثة: كشف الفم البشري في الصورة والعد

نص ماتلاب:

امسح الكل؛

clc

٪ للكشف عن الفم

MouthDetect = vision. CascadeObjectDetector ('Mouth'، 'MergeThreshold'، 16) ؛

قراءة صورة الإدخال = imread ('c: / Deskotp / HarryPotter.jpg') ؛ ٪ قم بتحميل الصورة باستخدام imread ('موقع الملف / name.jpg')

BB = الخطوة (كشف الفم ، الصورة) ؛

الشكل ، imshow (صورة) ؛

يتمسك

بالنسبة إلى i = 1: الحجم (BB ، 1)

مستطيل ('Position'، BB (i،:)، 'LineWidth'، 4، 'LineStyle'، '-'، 'EdgeColor'، 'r') ؛

نهاية

العنوان ("كشف الفم") ؛

خارج القبضة؛

ستكون النتيجة مثل الصورة المرفقة في هذه الخطوة نفسها

لحساب عدد الفم المكتشف:

امسح الكل؛ clc. ٪ للكشف عن الفم

MouthDetect = vision. CascadeObjectDetector ('Mouth'، 'MergeThreshold'، 16) ؛ ٪ قراءة المدخلات

image = imread ('c: / Deskotp / HarryPotter.jpg') ؛ ٪ قم بتحميل الصورة باستخدام imread ('file location / name.jpg') BB = step (MouthDetect، image) ؛

الشكل ، imshow (صورة) ؛

يتمسك

بالنسبة إلى i = 1: الحجم (BB ، 1)

مستطيل ('Position'، BB (i،:)، 'LineWidth'، 4، 'LineStyle'، '-'، 'EdgeColor'، 'r') ؛

نهاية

text (10، 10، strcat ('\ color {red} No of mouths ='، num2str (length (BB)))) ؛

العنوان ("كشف الفم") ؛

خارج القبضة؛

الخطوة 4: كشف الوجوه والعينين والفم في الفيديو والعد

امسح الكل؛

أغلق الكل

clc

٪ التقاط إطارات الفيديو باستخدام وظيفة إدخال الفيديو ٪ يجب عليك استبدال الدقة واسم المحول المثبت الخاص بك.

أ = Vision. CascadeObjectDetector ؛ ٪ لاكتشاف الوجه

٪ a = vision. CascadeObjectDetector ('Mouth'، 'MergeThreshold'، 16) ؛ ٪ للكشف عن الفم

٪ أ = Vision. CascadeObjectDetector ('EyePairBig') ؛ ٪ للكشف عن العيون

٪ استخدم فقط أي واحد (الوجه / العينين / الفم)

vid = videoinput ('winvideo'، 1، 'yuy2_320x240') ؛ ٪ تعيين خصائص كائن الفيديو

مجموعة (vid ، "FramesPerTrigger" ، Inf) ؛

مجموعة (vid ، "ReturnedColorspace" ، "rgb") ؛

vid. FrameGrabInterval = 5 ؛ ٪ بدء الحصول على الفيديو هنا

start (vid)٪ قم بتعيين حلقة تتوقف بعد 100 إطار من التحصيل

while (vid. FramesAcquired <= 200)٪ احصل على لقطة من الإطار الحالي

البيانات = getnapshot (vid) ؛

imshow (بيانات) ؛

ب = الخطوة (أ ، البيانات) ؛

يتمسك

بالنسبة إلى i = 1: الحجم (ب ، 1)

مستطيل ('position'، b (i،:)، 'linewidth'، 2، 'linestyle'، '-'، 'EdgeColor'، 'r') ؛

نهاية

خارج القبضة

text (10، 10، strcat ('\ color {green} عدد الوجوه ='، num2str (length (b)))) ؛

نهاية

توقف (فيد) ؛ ٪ وقف الحصول على الفيديو