笑脸检测通过Simulink中使用OpenCV的代码 - MATLAB＆Sim金宝appulink的 - MathWorks的英国

笑脸检测通过使用OpenCV的代码金宝app

这个例子显示了如何使用建立一个笑脸检测OpenCV的进口商。该检测器估计的面部图像上的微笑的强度。基于所估计的强度，所述检测器从它的数据库中识别一个适当的表情符号，然后放置在笑脸表情符号。

首先导入一个OpenCV的功能到Simulink使用金宝appOpenCV的代码导入向导。该向导将创建一个Simulink的金宝app^®库包含子系统和为指定的OpenCV的功能是C主叫块。该子系统然后在预先配置Simulink模型用于接受用于微笑检测面部图像。金宝app您可以从模型中生成C ++代码，然后将其部署在目标硬件上的代码。

您将学习如何：

导入OpenCV的功能到Simulink库。金宝app
使用从生成库块在Simulink模型。金宝app
产生从Simulink模型C ++代码。金宝app
部署在树莓派的硬件模型。

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计算机视觉工具箱™的OpenCV接口的Simulink金宝app
计算机视觉工具箱
嵌入式编码^®（部署）

设置你的C ++编译器

要构建OpenCV的库，识别兼容的C ++编译器为您的操作系统，如在编译器使用构建的OpenCV库。通过配置确定编译MEX -setup C ++命令。欲了解更多信息，请参阅选择C ++编译器。

型号说明

在这个例子中，一个微笑检测器是通过使用仿真模型实现金宝appsmileDetect.slx。

在这个模型中，subsystem_slwrap_detectAndDraw子系统驻留在Smile_Detect_Lib图书馆。您创建subsystem_slwrap_detectAndDraw通过使用该子系统OpenCV的进口商。该子系统接受来自面部图像图片从工作区块，并提供这些输出值。

输出端口	描述
出	有圆圈的面部图像
强度	微笑的强度
X	x中的圆的中心坐标
ÿ	该圆的中心的y坐标
RD	圆弧半径

该MATLAB功能块接受来自输入subsystem_slwrap_detectAndDraw子系统块。该MATLAB功能块具有一组表情符号图像。在这些图像中的表情符号的微笑强度范围从低到高。从表情符号图像，块识别为所估计的强度和它的面部图像上的地方最合适的表情符号。然后输出被提供给视频查看器块。

复制示例文件夹可写位置

的示例文件夹位于MATLAB \工具箱\ SI金宝appMULI金宝appNK \ supportpackages \ simulinkopencv \示例。每个子文件夹包含所有运行示例所需的支持文件。金宝app

与之前执行这些步骤，确保您的示例文件夹复制到可写文件夹位置，改变当前的工作文件夹例如\ SmileDetector。您的所有输出文件被保存到这个文件夹。

第1步：导入的OpenCV函数来创建金宝app图书馆

要启动OpenCV的进口商应用程序，请单击应用在MATLAB^®工具条。在欢迎页面上，指定项目名称如Smile_Detector。确保项目名称不包含任何空格。请点击下一个。
在指定OpenCV库，指定这些文件的位置，然后单击下一个。
- 项目的根文件夹：指定您的示例文件夹的路径。这个路径是到您保存您的示例文件写入项目文件夹。您的所有输出文件被保存到这个文件夹。
- 源文件：指定的路径的.cpp文件位于项目文件夹内为smiledetect.cpp。
- 包含文件：指定的路径.HPP头文件位于您的项目文件夹为内smiledetect.hpp。
分析你的库中查找功能和类型进行导入。一旦分析完成后，单击下一个。选择detectAndDraw功能和点击下一个。
从什么导入，选择I / O类型对于IMG如输入，然后单击下一个。
在创建的Simuli金宝appnk库，验证默认值，然后单击下一个。
Si金宝appmulink的库Smile_Detector_Lib从您的OpenCV的代码中创建到项目的根文件夹。该库包含一个子系统和C来电块。您可以使用这些模块为模型仿真。在该示例中，子系统subsystem_slwrap_detectAndDraw用来。

第2步：使用生成子系统金宝app模型

要使用生成子系统subsystem_slwrap_detectAndDraw与Simulink金宝app模型smileDetect.slx：

在您的MATLAB当前文件夹右键单击模型smileDetect.slx并点击打开从上下文菜单中。在模型中，删除现有的subsystem_slwrap_detectAndDraw然后拖动生成的子系统subsystem_slwrap_detectAndDraw来自Smile_Detector_Lib库模型。连接子系统到MATLAB功能块。

双击子系统，并指定这些参数值。

参数	值	描述
行	512	行的输出图像中的数
列	512	列的输出图像中的数
通道	3	输出图像中的通道数
基本类型	UINT8	底层的OpenCV数据类型`垫`
是图片	上	是否输入是图像或矩阵

请点击应用，然后单击好。

第3步：模拟笑脸检测

在Simuli金宝appnk的工具条，在模拟选项卡，单击模拟模型。经过模拟完成后，视频查看器块显示在脸上的表情符号的图像。通过表情符号表示微笑的强度。

步骤4：从笑脸检测仪型号生成C ++代码

之前从模型中生成的代码，你必须首先确保你有你的当前文件夹的写权限。

为了生成C ++代码：

打开smileDetect_codegen.slx从您的MATLAB模型当前文件夹。
要查看模型设置：
在应用在Simulink的工金宝app具条选项卡，选择嵌入式编码。
在C ++代码选项卡中设置下拉列表中，点击C / C ++代码生成设置打开配置参数对话框，验证这些设置：
- 在里面代码生成窗格中，在目标选择，语言设定为C ++。
- 在里面接口下代码生成，阵列布局在里面数据交换接口类别设置为行主。
连接生成子系统subsystem_slwrap_detectAndDraw到MATLAB功能块。
为了生成C ++代码，下C ++代码选项卡，单击生成代码下拉列表，然后单击建立。模型完成生成代码后，代码生成报表打开。您可以检查生成的代码。构建过程创建一个名为zip文件smileDetect_with_ToOpenCV.zip在当前的MATLAB工作文件夹。

部署笑脸检测的树莓派五金

在部署该模型，树莓派连接到您的计算机。等到PWR在硬件上开始闪烁的LED。

在里面设置下拉列表中，点击硬件实现打开配置参数对话框，验证这些设置：

设置硬板至树莓派。该设备供应商设定为ARM兼容。
在里面代码生成窗格中，在目标选择，语言设定为C ++。下构建过程，Zip文件名设定为smileDetect_with_ToOpenCV.zip。下工具链设置中，工具链被指定为GNU GCC树莓派。