matlab可以进行68点人脸模型检测的库有哪些
时间: 2023-12-19 11:04:02 浏览: 41
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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:
```matlab
% 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。
matlab人脸检测人脸数
MATLAB是一种功能强大的编程语言和开发环境,广泛应用于各个领域的科学研究和工程实践中。在人脸检测方面,MATLAB提供了多种方法和工具箱来进行人脸检测和人脸数目的统计。
MATLAB中的人脸检测通常使用基于机器学习的方法,其中最常用的是基于Haar特征的级联分类器。通过使用已经训练好的分类器模型,可以将其应用于待检测的图像上,从而实现对人脸的检测和数目统计。
在MATLAB中,可以使用以下步骤进行人脸检测和数目统计:
1. 读取待检测的图像:使用MATLAB的图像处理函数,如'imread'来读取待检测的图像。
2. 加载已训练好的分类器模型:使用MATLAB的分类器模型加载函数,如'vision.CascadeObjectDetector'来加载已训练好的人脸分类器模型。
3. 进行人脸检测:使用加载好的分类器模型,使用'vision.CascadeObjectDetector'函数调用其中的'detect'方法,对待检测图像进行人脸检测。
4. 统计人脸数目:对于每个检测到的人脸,计算其数目。
5. 显示结果:使用MATLAB的图像处理函数,如'insertShape',在原始图像中绘制矩形框来标记检测到的人脸区域。也可以使用文字标注功能显示统计的人脸数目。
总之,MATLAB提供了丰富的函数和工具来实现人脸检测和人脸数目统计。通过加载已训练好的分类器模型并对待检测图像进行处理,可以实现对人脸的高效检测和数目统计。