目标检测matlab代码
时间: 2023-08-12 21:05:33 浏览: 53
以下是一个简单的目标检测 Matlab 代码示例,使用了 Haar 分类器进行车辆检测:
```matlab
% 读取图片
img = imread('test.jpg');
% 转换为灰度图
grayImg = rgb2gray(img);
% 加载 Haar 分类器
classifier = vision.CascadeObjectDetector('carDetector.xml');
% 检测车辆
bbox = step(classifier, grayImg);
% 绘制边界框
detectedImg = insertObjectAnnotation(img, 'rectangle', bbox, 'Car');
imshow(detectedImg);
```
请注意,此示例代码需要一个名为 ‘carDetector.xml’ 的 Haar 分类器文件。您可以从 OpenCV 或其他来源获取此文件,或者创建自己的分类器。此外,请确保文件路径正确,并将其添加到 Matlab 的搜索路径中。
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目标检测matlab 代码
以下是一个使用 MATLAB 的基本目标检测示例代码,使用了 Haar 级联分类器:
```matlab
% 加载 Haar 级联分类器
faceDetector = vision.CascadeObjectDetector();
% 读取图像
img = imread('example.jpg');
% 检测人脸
bbox = step(faceDetector, img);
% 在图像上绘制矩形框
detectedImg = insertShape(img, 'Rectangle', bbox);
% 显示检测结果
imshow(detectedImg);
```
这段代码将会检测所给的图像中的人脸并在其周围绘制矩形框。请注意,这只是一个简单的示例,您可能需要根据您的需求进行修改和扩展。
目标检测matlab代码RCNN
RCNN是一种经典的目标检测算法,其matlab实现可以参考引用中的代码。不过需要注意的是,RCNN已经被后续的算法所取代,如Fast R-CNN、Faster R-CNN和Mask R-CNN等,这些算法在检测精度和速度上都有所提升。如果您想学习更先进的目标检测算法,可以参考引用中的Mask R-CNN的matlab仿真和代码实现。