再用另一种方式写满足上述要求的程序,注意不要出现detector
时间: 2024-02-13 10:00:54 浏览: 14
以下是另一种实现方式的 MATLAB 代码,同样实现了数出图像中的人数和在集体照中找到自己的功能:
```matlab
% 读取集体照和个人照片
group = imread('group.bmp');
single = imread('single.bmp');
% 将集体照转为灰度图像
gray_group = rgb2gray(group);
% 二值化集体照
bw_group = gray_group < 200;
% 去除小的噪声点
bw_group = bwareaopen(bw_group, 10);
% 统计集体照中的人数
[L, num] = bwlabel(bw_group);
disp(['人数为:', num2str(num)]);
% 对个人照片进行预处理
gray_single = rgb2gray(single);
bw_single = gray_single < 200;
% 在集体照中寻找个人
corr_map = normxcorr2(bw_single, bw_group);
[ypeak, xpeak] = find(corr_map == max(corr_map(:)));
yoffset = ypeak-size(bw_single,1);
xoffset = xpeak-size(bw_single,2);
% 在集体照上用矩形框标出个人位置
figure, imshow(group), hold on
rectangle('Position', [xoffset+1, yoffset+1, size(bw_single,2), size(bw_single,1)], 'EdgeColor', 'r', 'LineWidth', 2);
```
与之前的代码相比,该代码没有使用人脸检测器,而是直接对图像进行了二值化处理。具体来说,将集体照和个人照片都转为灰度图像,使用阈值 200 对灰度图像进行二值化处理,将像素值大于 200 的设置为 1,像素值小于等于 200 的设置为 0。这样得到的二值图像中,人的区域为白色,背景为黑色。
接着,对集体照二值图像进行去噪、统计人数等操作,与之前的代码相同。对个人照片进行预处理后,使用 normxcorr2 函数在集体照中寻找个人,并在集体照上用矩形框标出个人位置。
这种实现方式相对于使用人脸检测器来说,更加简单直接,但也可能会出现一些误差。因此,在实际应用中,需要根据具体情况选择合适的方法来实现。