人脸检测详细过程Word文件下载.docx
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,:
1）））;
im=zeros（size（I（:
face=zeros（size（I（:
cb=0.148*I（:
1）-0.291*I（:
2）+0.439*I（:
3）+128;
cr=0.439*I（:
1）-0.368*I（:
2）-0.071*I（:
[w,h]=size（I（:
1））;
fori=1:
w
forj=1:
h
if140<
=cr（i,j）&
cr（i,j）<
=165&
140<
=cb（i,j）&
cb（i,j）<
=195&
0.01<
=hue（i,j）&
hue（i,j）<
=0.1
segment（i,j）=1;
else
segment（i,j）=0;
end
end
end
im（:
1）=I（:
1）.*segment（:
2）=I（:
2）.*segment（:
3）=I（:
3）.*segment（:
skin_region=segment;
bw_face=rgb2gray（im）;
bw_face=bwboundaries（bw_face）;
bw_face_sz=size（bw_face）;
fork=1:
bw_face_sz
（1）
bnd=bw_face{k};
rb2=double（max（bnd））;
lt2=double（min（bnd））;
if（max（rb2-lt2）>
20）
%rectangle（'
Position'
[lt2
（2）左列,lt2
（1）上行,rb2
（2）-lt2
（2）宽,rb2
（1）-lt2
（1）高],'
EdgeColor'
'
g'
%画矩形
%rectangle（'
[lt2
（2）,lt2
（1）,rb2
（2）-lt2
（2）,rb2
（1）-lt2
（1）],'
j=lt2
（2）:
rb2
（2）;
M（lt2
（1）,j,1）=0;
M（rb2
（1）,j,1）=0;
i=lt2
（1）:
rb2
（1）;
M（i,lt2
（2）,1）=0;
M（i,rb2
（2）,1）=0;
M（lt2
（1）,j,2）=200;
M（rb2
（1）,j,2）=200;
M（i,lt2
（2）,2）=200;
M（i,rb2
（2）,2）=200;
M（lt2
（1）,j,3）=140;
M（rb2
（1）,j,3）=140;
M（i,lt2
（2）,3）=140;
M（i,rb2
（2）,3）=140;
aviobj=addframe（aviobj,uint8（M））;
end%总循环结束
aviobj=close（aviobj）;
mov=aviread（'
movie（mov）;
functionresult=skin（Y,Cb,Cr）
%参数
a=25.39;
b=14.03;
ecx=1.60;
ecy=2.41;
sita=2.53;
cx=109.38;
cy=152.02;
xishu=[cos（sita）sin（sita）;
-sin（sita）cos（sita）];
%如果亮度大于230，则将长短轴同时扩大为原来的1.1倍
if（Y>
230）
a=1.1*a;
b=1.1*b;
%根据公式进行计算
Cb=double（Cb）;
Cr=double（Cr）;
t=[（Cb-cx）;
（Cr-cy）];
temp=xishu*t;
value=（temp
（1）-ecx）^2/a^2+（temp
（2）-ecy）^2/b^2;
%大于1则不是肤色，返回0；
否则为肤色，返回1
ifvalue>
1
result=0;
result=1;
1functionfacedetection（img_name）
2%读取RGB图像
3I=imread（img_name）;
4%转换为灰度图像
5gray=rgb2gray（I）;
6%将图像转化为YCbCr颜色空间
7YCbCr=rgb2ycbcr（I）;
8%获得图像宽度和高度
9heigth=size（gray,1）;
10width=size（gray,2）;
11%根据肤色模型将图像二值化
12fori=1:
heigth
13forj=1:
width
14Y=YCbCr（i,j,1）;
15Cb=YCbCr（i,j,2）;
16Cr=YCbCr（i,j,3）;
17if（Y<
80）
18gray（i,j）=0;
19else
20if（skin（Y,Cb,Cr）==1）
21gray（i,j）=255;
22else
23gray（i,j）=0;
24end
25end
26end
27end
28%二值图像形态学处理
29SE=strel（'
arbitrary'
eye（5））;
30%gray=bwmorph（gray,'
erode'
31%imopen先腐蚀再膨胀
32gray=imopen（gray,SE）;
33%imclose先膨胀再腐蚀
34%gray=imclose（gray,SE）;
35imshow（gray）;
36%取出图片中所有包含白色区域的最小矩形
37[L,num]=bwlabel（gray,8）;
38STATS=regionprops（L,'
BoundingBox'
39%存放经过筛选以后得到的所有矩形块
40n=1;
41result=zeros（n,4）;
42figure,imshow（I）;
43holdon;
44fori=1:
num
45box=STATS（i）.BoundingBox;
46x=box
（1）;
%矩形坐标x
47y=box
（2）;
%矩形坐标y
48w=box（3）;
%矩形宽度w
49h=box（4）;
%矩形高度h
50%宽度和高度的比例
51ratio=h/w;
52ux=uint8（x）;
53uy=uint8（y）;
54ifux>
55ux=ux-1;
56end
57ifuy>
58uy=uy-1;
59end
60%可能是人脸区域的矩形应满足以下条件：
61%1、高度和宽度必须都大于20，且矩形面积大于400
62%2、高度和宽度比率应该在范围（0.6,2）内
63%3、函数findeye返回值为1
64ifw<
20||h<
20||w*h<
400
65continue
66elseifratio<
2&
&
ratio>
0.6&
findeye（gray,ux,uy,w,h）==1
67%记录可能为人脸的矩形区域
68result（n,:
）=[uxuywh];
69n=n+1;
70end
71end
72%对可能是人脸的区域进行标记
73ifsize（result,1）==1&
result（1,1）>
0
74rectangle（'
[result（1,1）,result（1,2）,result（1,3）,result（1,4）],'
r'
75else
76%如果满足条件的矩形区域大于1则再根据其他信息进行筛选
77form=1:
size（result,1）
78m1=result（m,1）;
79m2=result（m,2）;
80m3=result（m,3）;
81m4=result（m,4）;
82%标记最终的人脸区域
83ifm1+m3<
width&
m2+m4<
heigth
84rectangle（'
[m1,m2,m3,m4],'
85end
86end
87end
四、主函数（main.m）
88%清理窗口
89closeall
90clearall
91clc
92%输入图像名字
93img_name=input（'
请输入图像名字（图像必须为RGB图像，输入0结束）：
'
s'
94%当输入0时结束
95while~strcmp（img_name,'
0'
）
96%进行人脸识别
97facedetection（img_name）;
98img_name=input（'
99end
R187G131B68
二、眼睛粗略定位（findeye.m）
1%判断二值图像中是否含有可能是眼睛的块
2%bImage----二值图像
3%x---------矩形左上角顶点X坐标
4%y---------矩形左上角顶点Y坐标
5%w---------矩形宽度
6%h---------矩形长度
7%如果有则返回值eye等于1，否则为0
8functioneye=findeye（bImage,x,y,w,h）
9%根据矩
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