matlab机器视觉疲劳检测

根据提供的引用内容，MATLAB机器视觉疲劳检测的方法可以分为两个步骤：人脸检测和眼睛定位。其中，人脸检测可以使用特定的硬件设备，采用红外照明，直接检测出睛孔的准确位置，从而定位出眼睛，进行后续的测量；也可以先通过检测出人脸，减小图像中的搜索范围，再对检测的人脸区域进行搜索，找出眼睛的位置。眼睛定位可以使用基于“EAR（眼睛纵横比）”自定义度量的统计方法输入视频并提取用户的眨眼。具体实现可以参考引用和[2]提供的代码。

相关问题

matlab机器视觉车辆检测

MATLAB提供了机器视觉工具箱，可以用于车辆检测。下面是一个简单的车辆检测的MATLAB代码示例：

% 导入图像
img = imread('car.jpg');

% 创建车辆检测器
detector = vision.CascadeObjectDetector('carDetector.xml');

% 执行车辆检测
bbox = step(detector, img);

% 显示检测结果
detectedImg = insertObjectAnnotation(img, 'rectangle', bbox, 'car');
imshow(detectedImg);

上述代码中，首先导入了一张图像，然后创建了一个基于Haar特征的车辆检测器。接着，使用`step`函数执行车辆检测，并得到检测结果的边界框。最后，使用`insertObjectAnnotation`函数将边界框标注在原图像上，并显示检测结果。

matlab机器视觉圆检测

使用MATLAB进行机器视觉圆检测的步骤如下：

1. 读取图像：使用imread函数读取图像并将其存储在变量中。

2. 预处理图像：进行图像预处理，例如调整图像大小、转换图像颜色空间、平滑图像等。可以使用imresize、rgb2gray、imfilter等函数实现。

3. 边缘检测：使用边缘检测算法如Canny或Sobel等检测图像中的边缘。可以使用edge函数实现。

4. 圆检测：使用霍夫变换算法实现圆检测。可以使用houghcircles函数实现。

5. 可视化结果：使用plot或imshow函数可视化圆检测结果。

下面是一个简单的MATLAB代码示例：

% 读取图像
img = imread('circle.jpg');

% 转换图像颜色空间
gray_img = rgb2gray(img);

% 边缘检测
edge_img = edge(gray_img, 'Canny');

% 圆检测
[centers, radii, metric] = imfindcircles(edge_img, [20, 100]);

% 可视化结果
imshow(img);
hold on;
viscircles(centers, radii, 'EdgeColor', 'b');

该代码读取名为“circle.jpg”的图像，将其转换为灰度图像，使用Canny边缘检测算法检测图像中的边缘，使用imfindcircles函数进行圆检测，并使用viscircles函数可视化圆检测结果。