给我一段MATLAB实现课堂人检测的代码，具体要求为：1)对图像进行颜色空间的转换，并进行光线补偿操作。 2)利用YCbCr空间肤色区域模型进行第次粗检 。 )利用高斯肤色模型进行第二次筛选。 4)设定图像操作区域和利用RGB空间筛除干扰项。 5)利用形态学操作进行处理，最后将所得到的结果画出标记连通域的矩形框并标出序号，计算人数。

以下是一个基于YCbCr空间肤色区域模型和高斯肤色模型的MATLAB代码实现课堂人数检测的例子：

% 读取图像
img = imread('classroom.jpg');

% 颜色空间转换和光线补偿
ycbcr_img = rgb2ycbcr(img);
Y = ycbcr_img(:,:,1);
Cb = ycbcr_img(:,:,2);
Cr = ycbcr_img(:,:,3);
Cb = Cb - 0.5*(Y-128);
Cr = Cr - 0.5*(Y-128);

% 肤色区域检测
skin_mask = zeros(size(Y));
skin_mask((Cb>=77)&(Cb<=127)&(Cr>=133)&(Cr<=173)) = 1;

% 高斯肤色模型
mu = [109.38, 152.02];
sigma = [69.41, 52.11];
pdf_skin = @(x) mvnpdf(x,mu,sigma);
skin_mask_G = reshape(pdf_skin([Cb(skin_mask==1), Cr(skin_mask==1)]),size(Y));

% 操作区域设定和干扰项筛除
mask = zeros(size(Y));
mask(50:end-50,100:end-100) = 1;
mask(Y<80) = 0;
mask(Y>210) = 0;
mask(skin_mask_G<0.5) = 0;
mask(img(:,:,1)<80) = 0;
mask(img(:,:,2)<80) = 0;
mask(img(:,:,3)<80) = 0;

% 形态学处理
se = strel('rectangle',[10,10]);
mask = imclose(mask,se);
mask = imfill(mask,'holes');
mask = bwareaopen(mask,2000);
mask = imopen(mask,se);

% 连通区域分析
cc = bwconncomp(mask);
num_objects = cc.NumObjects;

% 显示结果
imshow(img);
hold on;
for i = 1:num_objects
    [r,c] = ind2sub(size(mask),cc.PixelIdxList{i});
    x1 = min(c);
    x2 = max(c);
    y1 = min(r);
    y2 = max(r);
    rectangle('Position',[x1,y1,x2-x1+1,y2-y1+1],'EdgeColor','r','LineWidth',2);
    text(x1,y1,num2str(i),'Color','y','FontSize',14);
end
title(['课堂人数：',num2str(num_objects)]);

在这个例子中，我们首先对图像进行颜色空间转换和光线补偿操作，然后利用YCbCr空间肤色区域模型进行第一次粗检，接着利用高斯肤色模型进行第二次筛选。然后进行操作区域设定和干扰项筛除，最后进行形态学处理，得到目标区域。接下来，我们通过连通区域分析算法得到目标数量和位置信息，并将结果显示在原始图像上。需要注意的是，该代码仅供参考，实际应用还需要根据具体情况进行调整和优化。