基于OpenCV AdaBoost的MATLAB人脸检测仿真系统

资 源 简 介

本项目实现了在MATLAB环境中调用OpenCV的AdaBoost算法，通过C/C++接口进行实时人脸检测仿真。系统支持图像及视频流输入，可准确识别和定位人脸区域，展示MATLAB与外部库的高效集成能力。适用于计算机视觉教学与算法验证。

详 情 说 明

基于OpenCV AdaBoost的MATLAB人脸检测仿真系统

项目介绍

本项目实现了在MATLAB环境中调用OpenCV的AdaBoost算法进行实时人脸检测的仿真系统。系统通过MATLAB的MEX接口调用C/C++编写的检测器核心功能，能够对静态图像和实时视频流进行高效的人脸检测与定位。该项目不仅提供了完整的人脸检测解决方案，还展示了MATLAB与C/C++混合编程的技术实现，为研究者学习计算机视觉和混合编程技术提供了实践案例。

功能特性

• 多源输入支持：兼容常见图像格式（JPEG、PNG、BMP等）和实时视频流（摄像头或视频文件）
• 可配置检测参数：支持调整缩放比例、最小检测窗口大小等关键参数
• 实时检测能力：基于优化的AdaBoost算法实现快速人脸检测
• 多样化输出：

- 带有人脸检测框的可视化结果显示 - 人脸位置坐标信息输出（矩形框x、y坐标及宽高） - 可选的检测置信度评分 - 检测过程分析报告（包含检测耗时、人脸数量统计等）

使用方法

1. 环境配置：确保MATLAB和OpenCV库正确安装并配置环境变量
2. 检测器初始化：加载训练好的AdaBoost分类器模型
3. 输入源设置：选择图像文件、视频文件或摄像头作为输入源
4. 参数调整：根据需求设置合适的检测参数
5. 执行检测：运行主程序开始人脸检测过程
6. 结果查看：实时查看检测结果和统计分析报告

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2016b或更高版本
• 依赖库：OpenCV 3.0及以上版本
• 操作系统：Windows 7/10/11，Linux或macOS
• 硬件建议：支持摄像头设备（用于实时检测），推荐4GB以上内存

文件说明

主程序文件承担着系统核心调度与控制功能，实现了用户界面交互、检测参数配置、输入源管理、OpenCV检测器调用协调、实时视频处理流水线、结果可视化渲染以及检测统计分析报告生成等关键能力。该文件作为整个系统的中枢，确保各模块间的高效协作与数据流转。