1、加载预训练模型 clear,clc; load detector.mat 2、读取图像 [fname,fpath] = uigetfile(".jpg;.png;.png;.bmp"); path = fullfile(fpath,fname); I = imread(path); imshow(I); 3、裁剪图像 ROI = drawrectangle("Label","ROI"); bbox = ROI.Position; Iin = imresize(imcrop(I,bbox),detector.InputSize(1:2)); imshow(Iin); 6、检测结果 keypoints = detectPose(detector,Iin); J = detector.visualizeKeyPoints(Iin,keypoints); imshow(J);后面加检测人体是否为站姿躺姿或者坐姿的代码

7、姿态分类

首先，我们需要使用预训练的姿态分类模型来对检测到的人物姿态进行分类。您可以从头开始训练模型，也可以使用现有的预训练模型。

下面是使用已经训练好的模型对姿态进行分类的代码：

% 加载预训练模型
load('pose_classifier.mat');

% 对姿态进行分类
pose = classify(pose_classifier, Iin);

% 输出分类结果
disp(['Detected pose: ', char(pose)]);

此处的 `pose_classifier` 是预训练的姿态分类模型，`Iin` 是旋转、缩放后的输入图像。 `classify` 函数用于对给定的输入进行分类，输出分类结果。

在这里，我们假设姿态分类器的输出为三个类别之一：站姿、坐姿或躺姿。

8、根据姿态进行后续处理

接下来，您可以使用检测到的姿态信息对图像进行进一步处理。例如，如果检测到的姿态是站姿，则可以将其用于身份验证系统；如果是坐姿，则可以应用于驾驶员疲劳检测系统等。

下面是一个简单的示例，说明如何根据检测到的姿态来应用不同的处理方法：

% 根据检测到的姿态进行后续处理
switch pose
    case 'Standing'
        % 身份验证系统
        disp('Identity verification system activated.');
        % ...
    case 'Sitting'
        % 驾驶员疲劳检测系统
        disp('Driver fatigue detection system activated.');
        % ...
    case 'Lying'
        % 睡眠监测系统
        disp('Sleep monitoring system activated.');
        % ...
end

这里，我们根据检测到的姿态，选择不同的处理方法。例如，如果检测到的姿态是站姿，则应用于身份验证系统；如果是坐姿，则应用于驾驶员疲劳检测系统等。