人脸图像实时检测（摄像头）

Halcom

    运动人图像检测，以第一张背景图像为基准，采用背景差分的方式进行电脑摄像头中的运动物体的检测，该方法简单实用，并且易于上手，基于背景差分的运动人脸检测MATLAB仿真实现，具体程序如下：

1. clc,clear,close all                    % 清屏、清工作区、关闭窗口
   
2. warning off                         % 消除警告
   
3. feature jit off                       % 加速代码执行
   
4. imaqmem(7e08);                             % 申请内存空间
   
5. waitopen;
   
6. feature jit off                               % 加速代码执行，提高运行时间
   
7. vid = videoinput('winvideo',1,'YUY2_320x240');  %摄像头参数
   
8. % Set the properties of the video object
   
9. set(vid, 'FramesPerTrigger', Inf);                            % 帧触发器设置
   
10. set(vid, 'ReturnedColorspace', 'rgb') % RGB颜色空间
    
11. vid.FrameGrabInterval = 5;                            % 帧数间隔
    
12. % 启动摄像头设备
    
13. start(vid)

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启动摄像头后，进入系统循环，进行一定时间的运动人图像检测，具体的MATLAB代码如下：

1. % 采集100帧后，接触循环
   
2. while(vid.FramesAcquired<=100)
   
3. 
   
4. data = getsnapshot(vid);  % 拍摄图像
   
5. diff_im = imsubtract(data(:,:,1), rgb2gray(data));     % 做差
   
6. diff_im = medfilt2(diff_im, [3 3]);                   % 中值滤波
   
7. diff_im = imadjust(diff_im);                        % 图像增强--灰度级直接变换
   
8. level = graythresh(diff_im);                       % 求全局阈值
   
9. bw = im2bw(diff_im,level);                        % 二值化处理
   
10. BW5 = imfill(bw,'holes');                          % 填充空洞
    
11. bw6 = bwlabel(BW5, 8);                          % 标记二值化图
    
12. stats = regionprops(bw6,['basic']);                 % 连通域处理basic mohem nist
    
13. [N,M]=size(stats);
    
14. if (bw==0)                                                                 % 如果和背景相当，无移动目标
    
15.      break;
    
16. else
    
17.      tmp = stats(1);
    
18. for i = 2 : N
    
19.     if stats(i).Area > tmp.Area                                  % 面积比较
    
20.         tmp = stats(i);
    
21.     end
    
22. end
    
23. bb = tmp.BoundingBox;                                                 % 画识别物体方框
    
24. bc = tmp.Centroid;                                                    % 物体中心

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运行显示检测的运动目标，程序如下：

1. imshow(data)   % 画图
   
2. hold on
   
3. rectangle('Position',bb,'EdgeColor','r','LineWidth',2)
   
4. hold off
   
5. end
   
6. end

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关闭摄像头，释放系统缓存数据，程序如下：

1. stop(vid);               % 停止
   
2. flushdata(vid);          % 清楚缓存数据
   
3. % 清楚所有的变量
   
4. clear all

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    运行等待条框程序如下：

1. function waitopen
   
2. h1=waitbar(0.1,'Please wait, check hardware......');
   
3. pause(0.5)
   
4. h1=waitbar(0.8,h1,'Please wait, initialize the window');
   
5. pause(0.5)
   
6. h1=waitbar(1.0,h1,'Please wait, initialize the window');
   
7. close(h1);

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