在matlab用Viola-Jones对采集的图像进行68点人脸检测，检测人脸的朝向并在图像上显示人脸的角度

以下是用Viola-Jones算法在MATLAB中进行68点人脸检测并检测人脸朝向的示例代码：

% 加载人脸检测器
faceDetector = vision.CascadeObjectDetector();

% 加载68点人脸模型
faceModel = load('shape_predictor_68_face_landmarks.mat');
predictor = vision.PointTracker('NumPyramidLevels', 6);
predictor.Points = faceModel.shape_predictor_68_face_landmarks;

% 读取图像
img = imread('test.jpg');

% 检测人脸
bbox = faceDetector(img);

% 绘制检测框
img_bbox = insertShape(img, 'Rectangle', bbox, 'LineWidth', 3);

% 检测人脸朝向
if ~isempty(bbox)
    % 提取人脸区域
    face = imcrop(img, bbox(1,:));
    % 转换为灰度图像
    gray = rgb2gray(face);
    % 检测人脸朝向
    facePoints = predictor(gray);
    faceOrientation = estimateOrientation(facePoints);
    % 在图像上标出人脸朝向
    img_orientation = insertShape(img_bbox, 'Line', ...
        [bbox(1,1)+bbox(1,3)/2 bbox(1,2)+bbox(1,4)/2 ...
        bbox(1,1)+bbox(1,3)/2+50*cosd(faceOrientation) ...
        bbox(1,2)+bbox(1,4)/2-50*sind(faceOrientation)], ...
        'LineWidth', 3, 'Color', 'red');
else
    img_orientation = img_bbox;
end

% 显示图像
imshow(img_orientation);

该代码首先加载了Viola-Jones人脸检测器和68点人脸模型。然后，它读取了一张测试图像，并使用人脸检测器检测人脸。接着，它绘制了检测框，并提取了人脸区域。然后，它将人脸区域转换为灰度图像，并使用68点人脸模型检测人脸朝向。最后，它在图像上标出了人脸朝向，并显示了结果图像。