MATLAB+opencv人脸疲劳检测
我们可以通过多种方式从现实世界中获取数字图像，比如：数码相机、扫描仪、计算机扫描和磁共振成像等等。在这些情况中，虽然我们肉眼看到的是图像，但是当需要将图像在数字设备中变换传输时，图像的每个像素则对应一个数值。
例如,上述图像你可以看到一个汽车的后视镜，它可以用包含像素点强度值的矩阵来表示。虽然获取并存储像素点强度值的方法各不相同，但是图像在计算机中最终是以数值矩阵的形式来存储和处理的。OpenCV是一个计算机视觉库，主要用于处理和操作图像像素矩阵信息。因此，你首先需要熟悉OpenCV是如何存储和处理图像的。
Mat
OpenCV诞生于2001年。当时的库均是C语言接口创建，图像以C 语言的数据结构IplImage形式存储。在以往的教程和培训材料中均可以看到这一点，而这同时也反映出了C语言的优缺点。最大的挑战来自于手动的内存管理，它假设由用户来负责内存的分配和释放。对于代码量比较小的程序,手动分配内存没有问题。但是当代码量剧增时,处理起来的难度会急速增大。
幸运的是，C ++引入了类的概念，使得用户更容易实现自动内存管理。同时，C ++与C完全兼容，所以不存在兼容性问题，这也使代码迁移更加容易。OpenCV 2.0引入了一种新的C++接口，无需考虑内存管理问题，使得代码更加简洁，即利用更少的代码量，能够实现更多的功能。C ++接口的主要缺点是：目前许多嵌入式开发系统只支持C。因此，除非是针对嵌入式平台，否则没有必要使用的以往的老方法（除非你是受虐狂程序员，在自找麻烦）。
在使用Mat 时，需要知道的第一件事情是：无需手动分配内存。对于不再使用的内存，无需进行释放。大多数OpenCV函数会自动分配其输出数据。更为便捷的是，如果需要传递Mat 对象，则已经给它分配好了内存空间，可以被重用。换句话说，在任何时候都只用到执行任务所需要的内存，而无需进行额外的操作。
Mat基础类包含两部分数据：矩阵头（包括矩阵大小，存储方法，矩阵存储地址等信息）和包含像素矩阵值的指针（根据所选定的不同存储方法而有不同的维度）。矩阵头大小是一个常量，不同大小的图像的矩阵大小各不相同，通常矩阵大小要比图像大小大几个数量级。
OpenCV是一个图像处理库，其中包含大量图像处理函数。为了解决计算难题，多数情况下选用库中的多个函数来实现计算功能，常见的做法是将图像传递给函数。而图像处理算法的计算量往往非常大，所以要通过避免不必要的图像复制来进一步提升程序的运行速度。
为了解决上述问题, OpenCV采用了一种引用计数系统。具体做法是，每个Mat 对象有其各自的头，两个Mat 对象可以通过将矩阵指针指向同一地址来共享一个矩阵，复制操作只复制Mat 头和指向矩阵的指针，而不是复制数据本身。
上述所有的对象均指向同一个数据矩阵，对矩阵的任何变动均会影响所有的对象。在实际示例中，不同的对象只是对同一数据的不同的访问方式，尽管如此，不同MAT 对象的头各不相同。真正有趣的是，可以创建仅指向部分数据分段的MAT 对象头。例如，为了创建一个图像的感兴趣区域（ROI），你只需要创建一个具有行列边界的新MAT 对象头：
那么问题来了 - 如果像素矩阵可以属于多个MAT 对象, 那么当它不需要再次被使用时,由谁来负责清空？答案是：采用引用计数机制来进行处理, 由最后一个使用它的对象来清空。每次拷贝MAT 对象头时，计数器便会加一;当对MAT 对象头进行清空时，此计数器会减一。当计数器的值为零时，矩阵会被释放。当需要对矩阵自身进行复制时， OpenCV提供cv::Mat::clone() 和cv::Mat::copyTo() 函数。
修改F或者G不会影响指向A MAT 对象头的矩阵，需要记住以下几点：
- 自动为OpenCV函数分配输出图像（除非另行规定）;
- 无需考虑OpenCV中C ++接口的内存管理;
- 赋值操作符和拷贝构造函数仅复制MAT 对象头;
- 图像的基本矩阵可以利用cv::Mat::clone() 和cv::Mat::copyTo()两个函数进行复制。
存储方法
本小节的内容是关于如何存储像素值的。首先要做的是选择色彩空间和使用的数据类型。色彩空间是指为给定的颜色编码的色彩分量组合，最简单的色彩空间是灰度，它的颜色空间只有黑色和白色，这两种颜色可以组合出多种灰度。
为了使图像色彩更加丰富，色彩空间可以有更多的选择。每个色彩空间均可将其分解为三到四个基本颜色，利用这三到四个基本颜色的组合来生成其它颜色。主流的色彩空间是RGB，人类的眼睛正是利用RGB构建出多种色彩。其基本的颜色是红色、绿色和蓝色，为了对透明度进行编码，添加了第四个元素：α（A）。
除了RGB外，还有多种其它的色彩空间，它们各有优势：
- RGB是与人眼类似的最为常见的色彩空间，但需要切记的是：OpenCV标准显示系统使用的色彩空间是BGR（互换了红色和蓝色通道）；
- HSV和HLS将色彩分解为色调、饱和度和亮度分量，利用这些分量，可以更加自然地对色彩进行描述。例如，去除最后一个分量之后，算法便对输入图像的光照条件不太敏感了；
- JPEG图像格式使用的是YCrCb色彩空间；
- CIE L * A * B *是一个感知均匀的色彩空间，可以用它来测量给定的颜色到另一种颜色之间的距离。
在OpenCV中，每个组件都有其各自的有效域，即采用何种数据类型。组件的存储方式定义了对其有效域的控制方式。最小的数据类型是char，即一个字节或8比特位，char可以是无符号的（值从0到255）或带符号的（值从-127到+127）。在三元组色彩空间（如RGB 色彩空间），可以表示出1600万种颜色。此外，还可以通过使用float数据类型（4字节= 32比特位）或double数据类型（8字节= 64比特位），对色彩实现更为精细的控制和表达。但是，增加组件数据类型长度的同时也会增加整个图片占用的内存大小。
创建Mat对象
在调用、修改和保存图像教程中，你已经学会了如何利用cv::imwrite()函数 将矩阵写入图像文件之中。然而，出于调试的目的，为了更加方便地看到矩阵的实际值，可以直接使用<<运算符。注意，这仅适用于二维矩阵。
作为图像的容器，Mat 的表现相当不错，它同时也是一个通用矩阵类。为此，它还可以创建和操作多维矩阵。你可以用多种方式来创建Mat对象：
- cv::Mat::Mat 构造器
对于二维和多通道图像，首先定义出大小：按行和列计数。
然后指定用于存储元素的数据类型和每个矩阵点的通道数。按照以下约定，构造出多个定义：
例如，CV_8UC3是指：使用的是8位长的unsigned char数据类型，每个像素具有三个通道，可以预定义多达四个通道。cv::Scalar是一个包含四个元素的短矢量。可以通过指定cv::Scalar，将所有的矩阵点初始化为自定义的值。如果需要创建更多的图像矩阵，还可以利用宏来创建，按照下述方式，设置括号中的通道数目：
- 构造C / C ++数组，并对其进行初始化
上述例子说明了如何创建一个维数大于2维的矩阵。首先指定其维数大小，然后传递一个包含每个维度大小的指针，其余部分保持不变。
- cv::Mat::create函数:
不能用这种结构初始化矩阵值，如果新的矩阵大小与先前的矩阵大小不一致，会对矩阵数据的存储重新进行分配。
- MATLAB风格初始化： cv::Mat::zeros , cv::Mat::ones , cv::Mat::eye 。指定矩阵大小和数据类型：
- 对于比较小的矩阵，可以使用逗号分隔初始化值或初始化值列表（支持C++ 11）：
- 为现有的Mat对象创建一个新的Mat对象头：cv::Mat::clone or cv::Mat::copyTo。
注
可以利用CV :: RANDU（）函数，为矩阵写入随机值，此时需要给定随机值的下限和上限：
输出格式化
在上面的例子中，可以看到默认的格式设置选项。OpenCV允许对矩阵输出进行格式化：
- 默认
MATLAB
逗号分隔值 (CSV)
NumPy
C
其他常见的输出
OpenCV中提供了通过<<操作输出常见的OpenCV数据结构：
二维Point
三维Point
cv::Mat的std::vector文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-772426.html
std::vector Point文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-772426.html
到了这里，关于MATLAB+opencv人脸疲劳检测的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
