基于MATLAB的Gentle Boost物体检测系统

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现了一套基于Gentle Boost算法的物体检测框架，支持多类别物体识别与定位，允许用户训练自定义模型并提供实时检测接口。适用于监控、自动驾驶及工业质检等场景，兼具高效性与灵活性。

详 情 说 明

基于Gentel Boost算法的物体检测系统

项目介绍

本项目实现了一个基于Gentel Boost算法的物体检测框架，能够对输入的图像数据进行多类别物体识别和定位。系统采用Haar-like特征提取和滑动窗口检测技术，支持训练自定义检测模型，并提供实时检测接口。可广泛应用于监控安防、自动驾驶、工业质检等多个计算机视觉场景。

功能特性

• 多类别物体检测：支持对图像中的多个物体类别进行识别和定位
• 自定义模型训练：允许用户使用标注数据集训练专属检测模型
• 实时检测能力：支持摄像头视频流的实时物体检测
• 多样化输入支持：训练阶段支持JPEG/PNG图像和XML标注文件；检测阶段支持单张图像或实时视频流
• 丰富输出结果：生成带检测框的结果图像和详细的文本检测报告
• 性能监控：实时检测时可显示帧率和统计信息

使用方法

训练阶段

准备标注好的图像数据集（JPEG/PNG格式）和对应的XML标注文件（包含边界框坐标和类别标签），运行训练脚本构建自定义检测模型。

检测阶段

• 单张图像检测：输入RGB图像（支持常见格式），系统输出检测结果图像和文本报告
• 实时视频检测：连接摄像头进行实时检测，可选择显示检测帧率和统计信息

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Computer Vision Toolbox
• 支持CUDA的GPU（可选，用于加速计算）
• 内存：至少8GB RAM
• 存储空间：1GB可用空间

文件说明

main.m文件作为项目的主入口程序，实现了系统的核心控制逻辑，主要包括模型训练流程的初始化与执行、检测模式的选择与参数配置、图像与视频数据的输入输出处理、实时检测过程中的性能监控与结果显示等关键功能。该文件协调各个功能模块的工作流程，确保整个物体检测系统的稳定运行。