MATLAB-AdaBoost人脸检测仿真项目

资 源 简 介

本MATLAB项目基于OpenCV集成AdaBoost算法，实现实时人脸检测与训练功能。支持图像数据加载预处理、弱分类器训练和强分类器构建，提供便捷的仿真测试环境。

详 情 说 明

基于MATLAB-OpenCV集成的Adaboost人脸检测仿真系统

项目介绍

本项目实现了一个集成MATLAB与OpenCV的Adaboost人脸检测仿真系统，通过MATLAB环境调用OpenCV的Adaboost分类器，完成从数据预处理、特征提取、分类器训练到实时检测与性能评估的全流程。系统结合了MATLAB在算法开发与数据分析上的便捷性，以及OpenCV在计算机视觉领域的高效计算能力，为Adaboost算法在人脸检测任务中的应用提供了完整的仿真平台。

功能特性

• 混合编程架构：支持MATLAB直接调用C/C++编写的OpenCV库函数，实现高效图像处理与模型推断
• 完整Adaboost流程：集成Haar-like特征提取、弱分类器训练、强分类器构建与级联分类器设计
• 多模态输入支持：支持单张图片、图片批量处理、实时摄像头视频流等多种输入方式
• 可视化与评估：提供检测结果实时标注显示，并包含准确率、召回率等性能指标计算模块
• 预训练模型兼容：可直接加载OpenCV官方提供的Haar级联分类器XML文件进行快速部署

使用方法

训练模式

1. 准备人脸与非人脸训练数据集（JPEG/PNG格式）
2. 配置训练参数（迭代次数、学习率、特征类型等）
3. 运行训练脚本，系统将自动完成特征提取和分类器训练
4. 查看训练日志和生成的分类器模型文件

检测模式

1. 选择输入源（图像文件/摄像头）
2. 加载预训练分类器模型（XML格式）
3. 启动检测程序，系统实时显示检测结果和置信度
4. 可保存标注结果图像和检测数据统计报告

接口调用示例

% MATLAB调用OpenCV分类器示例 detector = cv.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface.xml'); faces = detector.detect(img, 'ScaleFactor', 1.1, 'MinNeighbors', 3);

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本，OpenCV 3.4以上
• 操作系统：Windows 10/11，Linux Ubuntu 16.04+，macOS 10.14+
• 硬件建议：4GB以上内存，支持摄像头实时采集
• 依赖库：MATLAB Image Processing Toolbox，OpenCV contrib模块

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度功能，包含训练模式与检测模式的双重入口，负责完成图像数据加载、参数初始化、OpenCV接口调用、结果可视化展示以及性能评估报告生成等关键任务。该文件通过模块化设计整合了数据预处理、分类器训练、实时检测与评估分析四大功能单元，用户可通过修改配置文件参数快速切换不同运行模式。