%%?實例化視頻設(shè)備、人臉檢測器和KLT對象跟蹤器
vidObj?=?webcam;
faceDetector?=?vision.CascadeobjectDetector（）;?%?默認的人臉
tracker?=?MultiobjectTrackerKLT;%KLT對象跟蹤器

%%?為幀大小信息設(shè)置框架
frame?=?snapshot（vidObj）;%獲取單幀的圖像
frameSize?=?size（frame）;

%%?創(chuàng)建一個視頻播放器實例
videoPlayer??=?vision.VideoPlayer（‘Position‘[200?100?fliplr（frameSize（1:2）+30）]）;

%%?迭代直到我們成功地發(fā)現(xiàn)了一張臉
bboxes?=?[];
while?isempty（bboxes）
????framergb?=?snapshot（vidObj）;%獲取單幀的圖像
????frame?=?rgb2gray（framergb）;%轉(zhuǎn)灰度圖
????bboxes?=?faceDetector.step（frame）;
end
tracker.addDetections（frame?bboxes）;

%%?追蹤
frameNumber?=?0;
keepRunning?=?true;
disp（‘Press?Ctrl-C?to?exit...‘）;
while?keepRunning
????
????framergb?=?snapshot（vidObj）;%獲取單幀的圖像
????frame?=?rgb2gray（framergb）;%轉(zhuǎn)灰度圖像
????
????if?mod（frameNumber?10）?==?0
????????%?（Re）detect?faces.檢測人臉
????????%
????????%?NOTE:?face?detection?is?more?expensive?than?imresize;?we?can
????????%?speed?up?the?implementation?by?reacquiring?faces?using?a
????????%?downsampled?frame:
????????%人臉檢測比無大小的人臉檢測更費力?;我們可以通過使用下采樣幀?重新獲取人臉來加快實現(xiàn)加速:
????????%?bboxes?=?faceDetector.step（frame）;
????????bboxes?=?2?*?faceDetector.step（imresize（frame?0.5））;
????????if?~isempty（bboxes）
????????????tracker.addDetections（frame?bboxes）;
????????end
????else
????????%?Track?faces
????????tracker.track（frame）;
????end
????
????%顯示邊界框和跟蹤點。
????displayframe?=?insertobjectAnnotation（framergb?‘rectangle‘...
????????tracker.Bboxes?tracker.BoxIds）;
????displayframe?=?insertMarker（displayframe?tracker.Points）;
????videoPlayer.step（displayframe）;
????
????frameNumber?=?frameNumber?+?1;
end%循環(huán)

%%?清理
release（videoPlayer）;

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????文件????????7966??2018-12-14?16:57??matlab基于筆記本電腦的攝像頭的人臉檢測\TrackerKLT.m
?????文件????????1796??2018-12-14?16:55??matlab基于筆記本電腦的攝像頭的人臉檢測\detectAndTrackFacesTest.m
?????目錄???????????0??2018-12-21?11:10??matlab基于筆記本電腦的攝像頭的人臉檢測\