使用matlab机器视觉工具箱实现人脸特征的检测和定位，识别并标注眉毛，眼睛，鼻子，嘴巴

1.算法描述

       机器视觉工具箱(MVTB)提供了许多在机器视觉和基于视觉的控制中有用的功能。这是一个有点折衷的收藏品，反映了作者对光度学、摄影测量学、色度学等领域的个人兴趣。它包括100多个功能，包括图像文件读写、采集、显示、过滤、斑点、点和线特征提取、数学形态学、单应、视觉雅可比、摄像机校准和颜色空间转换等操作。

       机器视觉工具箱（MVT的）规定，在机器视觉和基于视觉的控制有益的多种功能。这是一个有点折衷收集反映作者在光度学，摄影测量，色度学 方面的个人利益。它包括文件的 阅读和写作，采集，显示，过滤，一滴，点和线特征提取，数学形态学，homographies，视觉的Jacobian，摄像机校准和色彩空间转换遍及 90多个业务功能，如图像。工具箱，Matlab与现代计算机工作站相结合，是一个有益的环境和便利的机器视觉算法研究。温和的图像大小处理率可以得到充分的``实时''，以便闭环控制。如焦点动态窗口（未提供），可用于增加处理速度注意方法。

工具箱的优点是：

代码是成熟的，并且为相同算法的其他实现提供了一个比较点；

这些例程通常是以一种简单明了的方式编写的，这样可以方便地理解，可能会以牺牲计算效率为代价。如果你对计算效率有强烈的感觉，那么你可以重写函数以提高效率，使用MATLAB编译器编译M-file，或者创建一个MEX版本；

由于源代码是可用的，因此有利于理解和教学。

2.仿真效果预览

matlab2022a仿真结果如下：

3.MATLAB核心程序

%Returns Bounding Box values based on number of objects
Face = step(Face_Detect,Img);
figure,
imshow(Img); hold on
for i = 1:size(Face,1)
    rectangle('Position',Face(i,:),'LineWidth',5,'LineStyle','-','EdgeColor','r');
end
title('Face Detection');
hold off;
 
%% To detect Nose
Nose_Detect = vision.CascadeObjectDetector('Nose','MergeThreshold',16);
Nose = step(Nose_Detect,Img);
figure,
imshow(Img); hold on
for i = 1:size(Nose,1)
    rectangle('Position',Nose(i,:),'LineWidth',4,'LineStyle','-','EdgeColor','b');
end
title('Nose Detection');
hold off;
 
%% To detect Mouth
Mouth_Detect = vision.CascadeObjectDetector('Mouth','MergeThreshold',16);
 
Mouth = step(Mouth_Detect,Img);
figure,
imshow(Img); hold on
for i = 1:size(Mouth,1)
 rectangle('Position',Mouth(i,:),'LineWidth',4,'LineStyle','-','EdgeColor','r');
end
title('Mouth Detection');
hold off;