Matlab-ディープラーニングツールボックスに基づいて、事前トレーニングモデルを呼び出して、単純なディープラーニングCVタスクを実現します

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1.ツールボックスの準備

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USBカメラツールボックス：OS Generic Video Interface
ディープラーニングツールボックス
事前トレーニング済みの深層学習モデル（モデルの実行時にダウンロードするプロンプトに従ってください）

コードを直接実行して、エラーメッセージに従ってダウンロードできます

2.カメラの使用

（1）カメラを呼び出し、写真を撮って表示します

clear
close all
clc
vid = videoinput('winvideo',1);
preview(vid);
frame = getsnapshot(vid); % 拍照
figure;imshow(frame);

（2）カメラを呼び出し、複雑なパラメータを設定します

clc; 
clear all;
close all;
vid = videoinput('winvideo', 2, 'YUY2_640x480'); % 设置摄像头尺寸
set(vid,'ReturnedColorSpace','rgb'); % 
vidRes=get(vid,'VideoResolution');
width=vidRes(1);
height=vidRes(2);
nBands=get(vid,'NumberOfBands');
figure('Name', 'Matlab调用摄像头', 'NumberTitle', 'Off', 'ToolBar', 'None', 'MenuBar', 'None');
hImage=image(zeros(vidRes(2),vidRes(1),nBands));
preview(vid,hImage);

3.軽量コードは、事前にトレーニングされたモデルを呼び出して、CVタスクを実行します

（1）画像分類タスク

clear
close all
clc
%% 初始变量定义
vid = videoinput('winvideo', 2, 'YUY2_640x480'); % Connect to the camera
set(vid,'ReturnedColorSpace','rgb'); % 设置为RGB格式，否则会默认为BGR格式

net = alexnet;   % 定义网络结构
%% 主程序
while true
    im = getsnapshot(vid); % 取当前帧
    image(im);            % 显示照片
    im = imresize(im,[227 227]); % 缩减图像尺寸至模型输入要求
    
    label = classify(net,im);    % 输入模型进行推理预测
    title(char(label));          % 展示预测的label
    drawnow
end

認識結果を説明するのは少し難しいです。。。。とにかく、あなたはただ写真を使って幸せになることができます。
ここに画像の説明を挿入

（2）ターゲット検出タスク

小さな顔認識を行います：

clear
close all
clc
%% 初始变量定义
vid = videoinput('winvideo', 2, 'YUY2_640x480'); % 定义摄像头参数
set(vid,'ReturnedColorSpace','rgb'); % 设置为RGB格式，否则会默认为BGR格式

faceDetector = vision.CascadeObjectDetector(); % 定义人脸识别工具
%% 主程序
while true
    im = getsnapshot(vid); % 取当前帧
    im = imresize(im,[227 227]); % 缩减图像尺寸
    
    bbox = step(faceDetector, im); % 将图片输入人脸检测器，返回识别结果的bounding box信息
    imgOut = insertObjectAnnotation(im,'rectangle',bbox,'Face'); % 给原图识别结果画框
    
    imgOut = imresize(imgOut,[640 480]); % 重新放回原尺寸，便于观察效果
    image(imgOut);            % 显示照片
end

ここに画像の説明を挿入