BP神经网络人脸朝向识别_BP神经网络_包含数据集_matlab

%%采集图像时，要有一个面部标准框架，以克服眼睛定位不准的困难。 function p = eyelocation_train() clear;clc; p=1; for m=1:8 for n=1:5 str=strcat('F:\2014年本科毕业设计论文\Images\',num2str(m),'_',num2str(n),'.bmp'); a=imread(str); %将图转变为灰度值矩阵 b=1000; e=1000; %%从灰度值矩阵中找出最小的灰度值b。 for j=40:380 for i=60:150 if a(i,j)<b b=a(i,j); end end end %%得到灰度值为b的坐标，并将以其为中心长宽各30单位的矩阵的灰度赋值为一个较大的数255，得到修改后的灰度值矩阵 for i=60:150 for j=40:380 if a(i,j)==b; c(1,1)=i; c(2,1)=j; for i1=i-30:i+30 for j1=j-30:j+30 a(i1,j1)=255; end end end end end %%从修改后的灰度值矩阵中找出最小的灰度值e。 for i=60:150 for j=40:380 if a(i,j)<e&&a(i,j)~=b % ~=不等 e=a(i,j); end end end %%得到灰度值为e对应的坐标 for j=40:380 for i=60:150 if a(i,j)==e; d(1,1)=i; d(2,1)=j; end end end %所以c(1,1)c(2,1)和d(1,1)d(2,1)分别为两只眼睛的纵横坐标。 if c(2,1)>d(2,1) h=c(2,1); c(2,1)=d(2,1); d(2,1)=h; h=c(1,1); c(1,1)=d(1,1); d(1,1)=h; end f(1,p)=c(1,1); f(2,p)=c(2,1); f(3,p)=d(1,1); f(4,p)=d(2,1); p=p+1; end end p=f; xlswrite('F:\test\train1.xls',f,'Sheet1','A1:AN4');%xlswrite(FileName,Output, SheetName, Range)