数字图像处理人体摔倒姿态识别代码matlab

以下是一个基于 Matlab 的人体摔倒姿态识别示例代码，使用了支持向量机（SVM）分类器：

% 加载训练数据和标签
load('training_data.mat');
load('training_labels.mat');

% 提取特征
features = extract_features(training_data);

% 训练支持向量机分类器
svm_model = fitcsvm(features, training_labels);

% 加载测试图像
img_path = 'test_image.jpg';
img = imread(img_path);

% 提取测试图像特征
test_features = extract_features(img);

% 预测
prediction = predict(svm_model, test_features);

% 显示结果
if prediction == 1
    result = 'fall';
else
    result = 'not fall';
end

imshow(img);
text(10, 10, result, 'Color', 'red', 'FontSize', 20);

这段代码假设你已经准备好了训练数据和标签，并保存为`training_data.mat`和`training_labels.mat`文件。代码首先提取训练数据的特征，然后使用支持向量机分类器进行训练。在测试时，代码读取测试图像`test_image.jpg`，提取测试图像的特征，使用训练好的分类器进行预测，并将结果显示在图像上。如果预测结果为1，则表示人体摔倒，否则表示未摔倒。其中，`extract_features`是一个自定义函数，用于提取图像的特征。