[n1, n2] = size(BW); r = floor(n1/10); % 分成10块，行 c = floor(n2/10); % 分成10块，列 x1 = 1; x2 = r; % 对应行初始化 s = r*c; % 块面积 for i = 1:11 y1 = 1; y2 = c; % 对应列初始化 for j = 1:11 if (y2<=c || y2>=9*c) || (x1==1 || x2==r*10) % 如果是在四周区域 BW(x1:x2, y1:y2) = 0; end y1 = y1+c; % 列跳跃 y2 = y2+c; % 列跳跃 end x1 = x1+r; % 行跳跃 x2 = x2+r; % 行跳跃 end subplot(2, 3, 5);imshow(BW); title('识别人脸', 'FontWeight', 'Bold'); 分析这段代码的主要功能以及每一行的功能

这段代码的主要功能是对二值化图像进行处理，将图像分成10x10个小块，去除图像的四周边框区域，识别人脸并在图像上标记出人脸位置。具体分析每一行的功能如下：

1. [n1, n2] = size(BW); 获取图像的大小，即行数和列数。

2. r = floor(n1/10); 分成10块，计算行的块大小。

3. c = floor(n2/10); 分成10块，计算列的块大小。

4. x1 = 1; x2 = r; 对应行初始化，将第一块的起止行数设为1和r。

5. s = r*c; 块面积，即每个块的像素数。

6. for i = 1:11 循环11次，分成10个块，再加上一次处理余下的部分。

7. y1 = 1; y2 = c; 对应列初始化，将第一块的起止列数设为1和c。

8. if (y2<=c || y2>=9*c) || (x1==1 || x2==r*10) 如果是在四周区域，即第一块、最后一块和四周边缘的块。

9. BW(x1:x2, y1:y2) = 0; 将这些区域的像素值设为0，即黑色，实现去除边框的功能。

10. y1 = y1+c; 列跳跃，将起止列数向右移动一个块大小。

11. y2 = y2+c; 列跳跃，将起止列数向右移动一个块大小。

12. x1 = x1+r; 行跳跃，将起止行数向下移动一个块大小。

13. x2 = x2+r; 行跳跃，将起止行数向下移动一个块大小。

14. subplot(2, 3, 5);imshow(BW); title('识别人脸', 'FontWeight', 'Bold'); 在第5个子图中显示处理后的二值图像，并设置标题。

15. [L, num] = bwlabel(BW, 8); 区域标记，将连通区域标记成不同的数字。

16. stats = regionprops(L, 'BoundingBox'); 得到包围矩形框，即每个连通区域的外接矩形框。

17. Bd = cat(1, stats.BoundingBox); 将每个连通区域的外接矩形框存储到一个数组中。

18. [s1, s2] = size(Bd); 获取数组的大小，即连通区域的数量。

19. mx = 0; 初始化最大面积块为0。

20. for k = 1:s1 循环每个连通区域。

21. p = Bd(k, 3)*Bd(k, 4); 计算连通区域的面积块大小。

22. if p>mx && (Bd(k, 3)/Bd(k, 4))<1.8 如果面积块大于最大面积块，并且宽度不超过高度的1.8倍，即认为是人脸。

23. mx = p; 记录最大面积块。

24. j = k; 记录最大面积块的索引。

25. end 循环结束。

26. subplot(2, 3, 6);imshow(Img); hold on; rectangle('Position', Bd(j, :), ... 在第6个子图中显示原始图像并在人脸位置画出矩形框。

27. 'EdgeColor', 'w', 'LineWidth', 1); 设置矩形框的颜色和线宽。

28. title('标记图像', 'FontWeight', 'Bold'); 设置标题。