函数autoLabels = exampleAutomationAlgorithmFunction (I) %的一次性初始化探测器。一次性初始化后续运行节约了%的时间。持续的探测器如果isempty(探测器)探测器= peopleDetectorACF ();结束%运行输入图像上的探测器,即bboxes =检测(探测器,I);%创建和填充autoLabels结构预测的边界框%的位置。返回的名称和类型的ROI自动化函数%必须匹配的一个标签中定义的标签应用autoLabels =结构({}“名称”,“类型”,{},“位置”,{});i = 1:尺寸(bboxes, 1) autoLabels(我)。Name = "人";autoLabels(我)。类型= labelType.Rectangle; autoLabels(i).Position = bboxes(i,:); end

函数autoLabels = myAutomationFunction (I) %你的自动化功能调用每个图像,我选择%贴标签机的自动化应用程序。实现自动化算法低于%和返回autoLabels自动标签。autoLabels必须为自动化%分类矩阵像素标签。否则,autoLabels %必须是一个结构或表字段类型、名称、位置和选择%属性。%的属性字段是有效的只有当标签属性中定义应用程序。% % autoLabels结构体数组的字段如下所述:% % A型labelType枚举定义标签的类型。%值类型可以有矩形、线、多边形,预计%长方体或场景。% %名称特征向量指定一个标签名称。只有% %贴标签机应用程序中定义的现有的标签名称之前都可以使用。% %位置标签的位置。标签的类型决定了%的位置数据的格式。有关更多信息,% vision.labeler.AutomationAlgorithmFunction看到文档页面。 % % Attributes An array of structs representing the attributes % contained by the automated labels. Each attribute % is specified as a field of the struct, with the % name of the field representing the name of the % attribute and the value of the field representing % the value of the attribute. % % Below is an example of how to specify an autoLabels structure for an % algorithm that detects a car, finds a lane, and classifies the % scene as sunny. % % % Rectangle labeled 'Car' positioned with top-left at (20,20) % % with width and height equal to 50. % autoLabels(1).Name = 'Car'; % autoLabels(1).Type = labelType('Rectangle'); % autoLabels(1).Position = [20 20 50 50]; % % % Line labeled 'LaneMarker' with 3 points. % autoLabels(2).Name = 'LaneMarker'; % autoLabels(2).Type = labelType('Line'); % autoLabels(2).Position = [100 100; 100 110; 110 120]; % % % Scene labeled 'Sunny' % autoLabels(3).Name = 'Sunny'; % autoLabels(3).Type = labelType('Scene'); % autoLabels(3).Position = true; %-------------------------------------------------------- % Place your algorithm code here %--------------------------------------------------------