rainCascadeObjectDetector实现人脸检测算法matlab代码

以下是一个简单的Matlab代码示例，用于训练级联分类器来实现人脸检测算法：

% 步骤1：准备正样本和负样本图像
positiveFolder = fullfile('path/to/positive/folder');
negativeFolder = fullfile('path/to/negative/folder');
positiveImages = imageDatastore(positiveFolder);
negativeImages = imageDatastore(negativeFolder);

% 步骤2：创建人脸检测器
faceDetector = vision.CascadeObjectDetector();

% 步骤3：训练级联分类器
numCascadeStages = 5;
numWeakClassifiers = 100;
falseAlarmRate = 0.2;
truePositiveRate = 0.995;
trainCascadeObjectDetector('myDetector.xml', ...
    positiveImages, negativeFolder, ...
    'NumCascadeStages', numCascadeStages, ...
    'NumCascadeStages', numWeakClassifiers, ...
    'FalseAlarmRate', falseAlarmRate, ...
    'TruePositiveRate', truePositiveRate);

% 步骤4：测试级联分类器
testImage = imread('path/to/test/image');
bbox = faceDetector(testImage);
detectedImg = insertObjectAnnotation(testImage, 'rectangle', bbox, 'Face');
figure; imshow(detectedImg);

这个代码示例中，我们首先准备了正样本和负样本图像，然后使用`vision.CascadeObjectDetector()`函数创建了一个人脸检测器。接下来，我们使用`trainCascadeObjectDetector()`函数来训练级联分类器，并将它保存到一个XML文件中。最后，我们使用训练好的级联分类器来检测测试图像中的人脸区域，并使用`insertObjectAnnotation()`函数在原始图像上标注检测到的人脸区域。