----------------------------边学边写边学习-------------------------------------
版本：2014a
调用摄像头
a = imaqhwinfo
如果出现下面的警告说明你没安装扩展工具。
警告: No Image Acquisition adaptors found. Image acquisition adaptors may be available as downloadable support packages. Open Support Package Installer to install additional vendors.
这时候Support Package Installer在MATLAB里面有下划线，然后你点开它，MATLAB会提供大概13个软件包，这时候选择OS Generic Video Interface下载安装就OK了 (要求注册账号，随便用个邮箱注册下就可以了，不需要付费)。
下面就是调用笔记本电脑摄像头并打开图像
(%如果使用USB摄像头，一般为2，笔记本自带摄像头为1)
vidDevice = imaq.VideoDevice(&＃39;winvideo&＃39;, 1, &＃39;YUY2_640x480&＃39;, ...
&＃39;ROI&＃39;, [1 1 640 480], ...
&＃39;ReturnedColorSpace&＃39;, &＃39;rgb&＃39; );
preview(vidDevice);
人脸检测我们用的是matlab的机器视觉工具箱(瞬间觉得matlab真心强大)
VJ算法的目的是检测人脸，但是其思想同样可以用于检测其他物体，只需进行训练即可。
VJ算法在Matlab里面实现的时候，已经训练好了正脸、侧脸、上半身、眼睛、嘴、鼻子，这些都是可以直接检测，不需训练，直接调用CascadeObjectDetector函数即可。
下面是检测人脸和上半身的例子
% Example 1: Face detection
% ----------------------------
faceDetector = vision.CascadeObjectDetector; % Default: finds faces
I = imread(&＃39;visionteam.jpg&＃39;);
bboxes = step(faceDetector, I); % Detect faces
% Annotate detected faces
IFaces = insertObjectAnnotation(I, &＃39;rectangle&＃39;, bboxes, &＃39;Face&＃39;);
figure, imshow(IFaces), title(&＃39;Detected faces&＃39;);
% Example 2: Upper body detection
% --------------------------------------
bodyDetector = vision.CascadeObjectDetector(&＃39;UpperBody&＃39;);
bodyDetector.MinSize = [60 60];
bodyDetector.MergeThreshold = 10;
I2 = imread(&＃39;visionteam.jpg&＃39;);
bboxBody = step(bodyDetector, I2); % Detect upper bodies
% Annotate detected upper bodies
IBody = insertObjectAnnotation(I2, &＃39;rectangle&＃39;, ...
bboxBody, &＃39;Upper Body&＃39;);
figure, imshow(IBody), title(&＃39;Detected upper bodies&＃39;);
至于调用摄像头进行人脸识别，肯定是 调用摄像头的过程中对每一帧图像分别进行识别，然后再在图像中框出来。
这就要求 速度 要足够快。所以检测的时候就要压缩你图像的像素了。
下面放代码
faceDetector = vision.CascadeObjectDetector(); %enable viola jones algorithm
bbox = [100 100 100 100];
vidDevice = imaq.VideoDevice(&＃39;winvideo&＃39;, 1, &＃39;YUY2_640x480&＃39;, ...
&＃39;ROI&＃39;, [1 1 640 480], ...
&＃39;ReturnedColorSpace&＃39;, &＃39;rgb&＃39; );
%set(vidDevice.DeviceProperties, &＃39;FrameRate&＃39;, &＃39;30&＃39;);
boxInserter = vision.ShapeInserter(&＃39;BorderColor&＃39;,&＃39;Custom&＃39;,...
&＃39;CustomBorderColor&＃39;,[255 255 0]);
textInserter = vision.TextInserter(&＃39;%d&＃39;,&＃39;LocationSource&＃39;,&＃39;Input port&＃39;,&＃39;Color&＃39;,[255,255, 0],&＃39;FontSize&＃39;,12);
nFrame =300;
vidInfo = imaqhwinfo(vidDevice);
vidHeight = vidInfo.MaxHeight;
vidWidth = vidInfo.MaxWidth;
videoPlayer = vision.VideoPlayer(&＃39;Position&＃39;,[300 100 640+30 480+30]);
for k = 1:nFrame % start recording with 300 frames
%tic; % timer start
videoFrame = step(vidDevice); % enable the image capture by webcam
bbox = 4 * faceDetector.step(imresize(videoFrame, 1/4)); % boost video&＃39;s fps
videoOut = step(boxInserter, videoFrame, bbox); % highlight the boxes of face at video
%release(boxInserter);
step(videoPlayer, videoOut); % display the video live in video player
end
一共执行了300帧，下面放图。
![]()
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