基于MATLAB的口罩检测项目

介绍了一项毕业设计项目，基于MATLAB开发，具备用户友好的GUI界面，功能完美运行，适合大学生及初学者参与。该设计可作为省级比赛的优秀参赛作品，支持二次开发，适用于课程设计需求。

这个程序设计充分考虑了MATLAB环境下口罩识别的需求，适合初学者学习和专业人士进阶使用。可以基于此扩展各种算法实现，特别适用于大学生的课程设计、大作业和毕业设计。支持答疑，促进学习和技术进步。

该程序设计稳定可靠，适合初学者学习和进阶使用。除了基础功能外，还可以扩展多种算法实现。对于大学生而言，可直接用于课程设计、大作业和毕业设计等项目，同时提供答疑支持，促进共同学习和进步。

这个程序设计经过优化，操作简便适合初学者学习，可作为算法实现的良好起点。特别适合大学生的课设、大作业及毕设使用，同时提供答疑支持，促进学习与进步。

介绍如何利用Matlab实现对视频中车辆的检测，采用高斯混合模型（GMM）方法。

该程序使用Matlab读取视频文件中的图像帧，并对每帧图像进行运动目标检测，实现对视频中运动目标的持续追踪。

基于非线性色调映射的方法，Matlab开发了一种高效的动态阴影检测算法。这种算法在识别运动阴影时表现出色，为图像处理领域带来了新的技术突破。

libsvm matlab代码支持道路和物体检测，依赖于dpm、libsvm和spsstereo（CV工具箱可选）。Matlab计算机视觉工具箱用于处理Kitti数据结构：./data_road_right/[training|testing]、./data_road/[training|testing]、./data_car_left/[training|testing]。运行format_calib.sh（设置CALIB_DIR为data_x/.../calib）、filter_car_data.sh（设置LABEL_DIR为data_x/.../label_2）、spsstereo_process.sh（左右图像目录设置）。数据格式化代码使用全局变量设置。p2main.m脚本生成带有3D边界框的3D点云，输出带有2D框表示的3D框的2D图像，以及道路分类器的分割结果。fitPlanePipe.m用于道路表面的平面拟合。

这段MATLAB代码基于分层分割进行协同显着性检测，适用于以下论文：[1] Z. Liu, W. Zou, L. Li, L. Shen 和 O. Le Meur，“基于分层分段的共显着性检测”，IEEE信号处理。Lett。，第一卷21号1，第88-92页，2014年1月。代码仅限非商业用途。如需使用，请引用论文[1]。此代码依赖于[2] P. Arbelaez, M. Maire, C. Fowlkes, J. Malik，“轮廓检测和分层图像分割”，IEEE模式分析和机器智能交易，第1卷33，不。5卷，第898-916页，2011年5月。源代码包含在“ lib”文件夹中，也可以从以下位置下载。我们已在Ubuntu 12.04下测试通过。运行Demo.m在MATLAB中，您将获得一个示例。