MATLAB 图像处理 简单人脸检测(详细，你上你也行)
1.人脸检测原理框图
整体思路是寻找图片中最大的连通域，将其认定为人脸。
第一个环节均值滤波，是为了减弱图像的相关细节部分，以免毛刺影响后期连通域的形成，二值化方便形态学处理，减少运算量。考虑到人脸有黑人和白人黄种人，黑人肤色较深，在二值化之后面部区域不容易形成较大的连通域，如果采取形态学边界提取的办法，就可以避免这个问题，形态学边界提取，只要结构元素够大，也可以形成较大的封闭连通域。
然后就是纵向闭合操作，这一步我选择采用竖向长条状的结构元素进行闭合运算，因为人的脸部和颈部以及头发和衣物等等都是纵向分布的，在进行形态学边界提取的时候，容易将这些靠近的成分割裂开来，这对连通域的判断极为不利，所以用竖向长条状的结构元素在在纵向进行闭合运算，将脸部上下部的区域重新连接起来。
紧接着我又用横向长条状结构元素进行横向腐蚀运算，这是因为，人的头部以下的身体部分存在有大量连通域的时候，容易对最大连通域的判决产生干扰，又因为下半部分，多半呈纵向分布，通过横向腐蚀可以将这些大块的连通域割裂开来，但是要注意的是，割裂程度不应太大，否则会使得上一步闭合操作丧失意义。
接着，由于背景杂物等因素，同样也会产生大量连通域，这会对最后结果的判决产生干扰，因此要予以剔除。
进行了层层筛选之后，在剩下的连通域里面挑一个最大的连通域，并且尺寸形状满足要求的用矩形框框起来作为人脸检测结果。
2 步骤
2.1 均值滤波
h = ones(9)/81;
I = uint8(conv2(I,h));
figure,imshow(I),title('线性均值滤波')采用9x9模板进行线性均值滤波，因为后面调用gpuArray()函数转换对输入数据有要求，所以在进行了二维卷积之后重新将数据格式转换成8位无符号整形数据。
2.2 二值化
BW = imbinarize(I);
figure,imshow(BW),title('二值化')2.3.形态学边界提取
B = ones(21);%结构元素
BW = -imerode(BW,B) + BW;
figure,imshow(BW),title('形态学边界提取')
BW = bwmorph(BW,'thicken');
figure,imshow(BW),title('加粗边界')
BW = not(bwareaopen(not(BW), 300));
figure,imshow(BW),title('把空洞填了')2.4 纵向闭合与横向腐蚀
%进行形态学运算
B = strel('line',50,90);
BW = imdilate(BW,B);
BW = imerode(BW,B);
figure,imshow(BW),title('再闭操作之后')
B = strel('line',10,0);
BW = imerode(BW,B);
figure,imshow(BW),title('闭操作之后再腐蚀')
BW = gpuArray(BW);最后为了循环过程中提升运算速度，将数据类型更改为gpuArray()，可以在GPU上进行计算，节省时间。
2.5 消除边界多余连通域
%最小化背景
%细分
div = 10;
r = floor(n1/div);%分成10块 行
c = floor(n2/div);%分成10块 列
x1 = 1;x2 = r;%对应行初始化
s = r*c;%块面积
%判断人脸是否处于图片四周，如果不是就全部弄黑
%figure
for i=1:divy1 = 1;y2 = c;%对应列初始化for j=1:divloc = find(BW(x1:x2,y1:y2)==0);%统计这一块黑色像素的位置num = length(loc);rate = num*100/s;%统计黑色像素占比if (y2<=0.2*div*c||y2>=0.8*div*c)||(x1<=r||x2>=r*div)if rate <=100BW(x1:x2,y1:y2) = 0;end%imshow(BW)elseif rate <=25BW(x1:x2,y1:y2) = 1;end%imshow(BW)end%下一列y1 = y1 + c;y2 = y2 + c;end%下一行x1 = x1 + r;x2 = x2 + r;
end
2.6 寻找最大连通域并画框
figure
subplot(1,2,1)
imshow(BW)
title('最终处理')
L = bwlabel(BW,8);%利用belabel函数对8连通域区间进行标号
BB = regionprops(L,'BoundingBox');%得到矩形框，框柱每一个连通域
BB = cell2mat(struct2cell(BB));
[s1,s2] = size(BB);
BB = reshape(BB,4,s1*s2/4)';
pickshape = BB(:,3)./BB(:,4);%
shapeind = BB(0.3<pickshape&pickshape<3,:);%筛选掉尺寸比例不合格
[~,arealind] = max(shapeind(:,3).*shapeind(:,4));
subplot(1,2,2)
imshow(rgb)
hold on
rectangle('Position',[shapeind(arealind,1),shapeind(arealind,2),shapeind(arealind,3),shapeind(arealind,3)],...'EdgeColor','g','Linewidth',2)
title('人脸检测')经过消除边界多余连通域后得到的BW中剩下的连通域内存在着我们需要的那个对应人脸的连通域。一般情况下，对应人脸的那个连通域会是最大的连通域。
调用bwlabel(BW,8)函数给所有连通域标记，其中邻域规则采用8邻域，返回一个被标记过连通域的图像，第k个被标记的连通域所有像素值为k。
第一行计算长宽比，得到的pickshape向量的每一行对应每个方框的长宽比。由于有的方框明显过于扁平或者过于狭长，这种方框应该是要扔掉的。
所以第二行，通过逻辑表达式从BB内筛选出尺寸比例合格的方框，存在shapeind里面。
剩下的尺寸符合要求的方框里面要选出面积最大的那个，最后一行，得到面积最大的方框对应的索引。
3 检测结果
以看到边界被成功提取了出来，在人脸部形成了一个比较大的连通域
可以看到，进行边界加粗和空洞添补之后，眼睛部分的黑块被消除了，这使得脸部连通域更大了
注意观察图片左边的相分离的白块，在纵向闭操作之后连在了一起，同时脸部连通域进一步扩大，然后横向腐蚀在尽量维持脸部连通域大小的情况下减小了图片下方连通域。
---%%%完整代码
rgb = imread('f.jpg');
I = rgb2gray(rgb);
[n1,n2] = size(I);
%灰度图
figure,imshow(I),title('灰度图')
tic
h = ones(9)/81;
I = uint8(conv2(I,h));
figure,imshow(I),title('线性均值滤波')
BW = imbinarize(I);
figure,imshow(BW),title('二值化')
B = ones(21);%结构元素
BW = -imerode(BW,B) + BW;
figure,imshow(BW),title('形态学边界提取')
BW = bwmorph(BW,'thicken');
figure,imshow(BW),title('加粗边界')
BW = not(bwareaopen(not(BW), 300));
figure,imshow(BW),title('把空洞填了')
%进行形态学运算
B = strel('line',50,90);
BW = imdilate(BW,B);
BW = imerode(BW,B);
figure,imshow(BW),title('再闭操作之后')
B = strel('line',10,0);
BW = imerode(BW,B);
figure,imshow(BW),title('闭操作之后再腐蚀')
%%BW = gpuArray(BW);%%将数据载入gpu可以加速，电脑不一定支持%最小化背景
%细分
div = 10;
r = floor(n1/div);%分成10块 行
c = floor(n2/div);%分成10块 列
x1 = 1;x2 = r;%对应行初始化
s = r*c;%块面积
%判断人脸是否处于图片四周，如果不是就全部弄黑
%figure
for i=1:divy1 = 1;y2 = c;%对应列初始化for j=1:divloc = find(BW(x1:x2,y1:y2)==0);%统计这一块黑色像素的位置num = length(loc);rate = num*100/s;%统计黑色像素占比if (y2<=0.2*div*c||y2>=0.8*div*c)||(x1<=r||x2>=r*div)if rate <=100BW(x1:x2,y1:y2) = 0;end%imshow(BW)elseif rate <=25BW(x1:x2,y1:y2) = 1;end%imshow(BW)end%下一列y1 = y1 + c;y2 = y2 + c;end%下一行x1 = x1 + r;x2 = x2 + r;
endfigure
subplot(1,2,1)
imshow(BW)
title('最终处理')
L = bwlabel(BW,8);%利用belabel函数对8连通域区间进行标号
BB = regionprops(L,'BoundingBox');%得到矩形框，框柱每一个连通域
BB = cell2mat(struct2cell(BB));
[s1,s2] = size(BB);
BB = reshape(BB,4,s1*s2/4)';
pickshape = BB(:,3)./BB(:,4);%
shapeind = BB(0.3<pickshape&pickshape<3,:);%筛选掉尺寸比例不合格
[~,arealind] = max(shapeind(:,3).*shapeind(:,4));
subplot(1,2,2)
imshow(rgb)
hold on
rectangle('Position',[shapeind(arealind,1),shapeind(arealind,2),shapeind(arealind,3),shapeind(arealind,3)],...'EdgeColor','g','Linewidth',2)
title('人脸检测')
toc
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