matlab代码实现haar特征的提取

下面是一个简单的 MATLAB 源码示例，用于提取 Haar 特征。在这个示例中，我们将使用 MATLAB 内置的 integralImage 函数来计算积分图像，然后利用积分图像计算 Haar 特征。

% 读取图像
img = imread('lena.png');
img = rgb2gray(img);

% 计算积分图像
intImg = integralImage(img);

% 定义 Haar 特征模板
haarFeatures = [1 -1; -1 1];

% 计算 Haar 特征
featureValue = computeHaarFeature(intImg, haarFeatures, [1 1], 100, 100);

% 显示 Haar 特征值
disp(featureValue);

function value = computeHaarFeature(intImg, haarFeatures, topLeft, width, height)
    bottomRight = [topLeft(1)+height-1, topLeft(2)+width-1];
    
    % 计算 Haar 特征值
    whiteArea = intImg(bottomRight(1), bottomRight(2)) + intImg(topLeft(1), topLeft(2));
    blackArea = intImg(topLeft(1), bottomRight(2)) + intImg(bottomRight(1), topLeft(2));
    
    value = sum(sum(haarFeatures .* (whiteArea - blackArea)));
end

在这个示例中，我们首先读取了一张灰度图像，并计算了其积分图像。然后我们定义了一个简单的 Haar 特征模板，并使用 computeHaarFeature 函数来计算 Haar 特征值。最后，我们显示了计算得到的 Haar 特征值。

这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的 Haar 特征模板和更多的处理步骤。你可以根据实际需求对这段代码进行扩展和优化。