资源简介
运用matlab软件用矩形框圈出照片中人脸和五官的大致位置
代码片段和文件信息
% buildDetector: build face parts detector object
%
% detector = buildDetector( thresholdFace thresholdParts stdsize )
%
%Output parameter:
% detector: built detector object
%
%
%Input parameters:
% thresholdFace (optional): MergeThreshold for face detector (Default: 1)
% thresholdParts (optional): MergeThreshold for face parts detector (Default: 1)
% stdsize (optional): size of normalized face (Default: 176)
%
%
%Example:
% detector = buildDetector();
% img = imread(‘img.jpg‘);
% [bbbox bbimg] = detectFaceParts(detectorimg);
%
%
%Version: 20120529
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% Face Parts Detection: %
% %
% Copyright (C) 2012 Masayuki Tanaka. All rights reserved. %
% mtanaka@ctrl.titech.ac.jp %
% %
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
function detector = buildDetector( thresholdFace thresholdParts stdsize )
if( nargin < 1 )
thresholdFace = 1;
end
if( nargin < 2 )
thresholdParts = 1;
end
if( nargin < 3 )
stdsize = 176;
end
nameDetector = {‘LeftEye‘; ‘RightEye‘; ‘Mouth‘; ‘Nose‘; };
mins = [[12 18]; [12 18]; [15 25]; [15 18]; ];
detector.stdsize = stdsize;
detector.detector = cell(51);
for k=1:4
minSize = int32([stdsize/5 stdsize/5]);
minSize = [max(minSize(1)mins(k1)) max(minSize(2)mins(k2))];
detector.detector{k} = vision.CascadeobjectDetector(char(nameDetector(k)) ‘MergeThreshold‘ thresholdParts ‘MinSize‘ minSize);
end
detector.detector{5} = vision.CascadeobjectDetector(‘FrontalFaceCART‘ ‘MergeThreshold‘ thresholdFace);
属性 大小 日期 时间 名称
----------- --------- ---------- ----- ----
目录 0 2014-04-15 16:50 shibie\
文件 1767 2012-05-30 18:35 shibie\buildDetector.m
文件 357 2013-03-16 10:45 shibie\checkToolboxes.m
文件 753 2014-03-14 19:48 shibie\demo.m
文件 4281 2014-01-14 02:52 shibie\detectFaceParts.m
文件 4282 2012-05-30 18:49 shibie\detectRotFaceParts.m
文件 1861 2012-06-01 08:35 shibie\drawFourPoints.m
文件 476215 2012-05-24 04:48 shibie\lena.png
文件 1315 2014-02-12 14:44 shibie\license.txt
文件 1580 2012-06-01 08:35 shibie\mergeFourPoints.m
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