【图像处理】MATLAB简单人脸检测
1.人脸检测原理框图
整体思路是寻找图片中最大的连通域，将其认定为人脸。
第一个环节均值滤波，是为了减弱图像的相关细节部分，以免毛刺影响后期连通域的形成，二值化方便形态学处理，减少运算量。考虑到人脸有黑人和白人黄种人，黑人肤色较深，在二值化之后面部区域不容易形成较大的连通域，如果采取形态学边界提取的办法，就可以避免这个问题，形态学边界提取，只要结构元素够大，也可以形成较大的封闭连通域。
然后就是纵向闭合操作，这一步我选择采用竖向长条状的结构元素进行闭合运算，因为人的脸部和颈部以及头发和衣物等等都是纵向分布的，在进行形态学边界提取的时候，容易将这些靠近的成分割裂开来，这对连通域的判断极为不利，所以用竖向长条状的结构元素在在纵向进行闭合运算，将脸部上下部的区域重新连接起来。
紧接着我又用横向长条状结构元素进行横向腐蚀运算，这是因为，人的头部以下的身体部分存在有大量连通域的时候，容易对最大连通域的判决产生干扰，又因为下半部分，多半呈纵向分布，通过横向腐蚀可以将这些大块的连通域割裂开来，但是要注意的是，割裂程度不应太大，否则会使得上一步闭合操作丧失意义。
接着，由于背景杂物等因素，同样也会产生 ...
