基于肤色分割的人数统计matlab代码

以下是一个基于肤色分割的人数统计的MATLAB代码示例：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% 将图像转换为HSV颜色空间
hsv = rgb2hsv(img);

% 定义肤色的范围
lower_skin = [0.00 0.20 0.40];
upper_skin = [0.10 1.00 1.00];

% 根据肤色范围提取肤色区域
mask = (hsv(:,:,1)>=lower_skin(1)) & (hsv(:,:,1)<=upper_skin(1)) & ...
       (hsv(:,:,2)>=lower_skin(2)) & (hsv(:,:,2)<=upper_skin(2)) & ...
       (hsv(:,:,3)>=lower_skin(3)) & (hsv(:,:,3)<=upper_skin(3));

% 对肤色区域进行形态学操作，去除噪点
se = strel('disk', 5);
mask = imerode(mask, se);
mask = imdilate(mask, se);

% 在图像中标记肤色区域
res = bsxfun(@times, img, cast(mask, 'like', img));

% 统计肤色区域中的人数
gray = rgb2gray(res);
bw = imbinarize(gray);
stats = regionprops(bw, 'Area');
count = numel(stats);

% 显示结果
imshow(img);
hold on;
visboundaries(mask, 'Color', 'r');
title(['肤色区域中的人数：', num2str(count)]);

在代码中，我们首先读取一张图像，并将其转换为HSV颜色空间。然后定义肤色的范围，提取肤色区域，并进行形态学操作去除噪点。接着，在图像中标记肤色区域，然后将其转换为灰度图像，进行二值化处理，找到轮廓并统计肤色区域中的人数。最后，我们将结果显示出来。