3D AdaBoost人脸检测Matlab程序实现

该程序是基于Vienna开发，完整实现了3GPP TR36.873协议中的3D信道模型matlab代码。

体素体积的三维特征提取，用3D Voxel HOG搞定挺方便的。它是从 Dalal 和 Triggs 那个经典的 HOG 算法演变来的，不过用的是体素，不是像素。换句话说，二维 HOG 进化到三维了，适合体数据，比如医学影像或者 3D 建模。 3D VHOG的亮点是对局部结构的能力比较强，检测人脸、边缘、尖点这些特征还挺准。你可以拿它做风险，比如检测那些看起来伤人的部位，也可以用在立体图像的人脸识别上，灵活得。 实现方式比较纯粹，Matlab写的，结构清晰，适合拿来做二次开发或者改造。你要是搞过HOG，上手也不难，基本套路都差不多。 顺手推荐几个相关的资源，比如3D 体素邻域索引、体素光传播模

以imshow3D开头的图像展示工具，还挺适合想搞点 3D 花活的你。它跟imshow()差不多用法，但可以把图像贴到球体、圆柱体或者你自己定义的形状上。嗯，是那种真的贴上去，不是 PPT 上的“拟物效果”。默认是贴在一个圆柱体上，但你也可以自己传x, y, z坐标或者一个半径函数，来生成像圆锥、球体这种自定义表面。代码也不复杂，响应还快，配合colormap还能调出各种风格，热力图那种效果也有。举个例子：I = peaks(); imshow3D(I,'shape','sphere','colmap',hot(256)); 这样图像就能包裹在一个热热的球体上了，视觉效果直接。你也可以自己写个

votebar函数用于绘制“类似选举”的3D条形图。函数输入包括：高（条的绝对高度，单个值），val（绘制的N值向量），colo（N x RGB颜色三元组的二维矩阵），randomVote（设置随机性以模拟选举结果）。输出为补丁的句柄，表示N列的条形图，包含灰色骨灰盒和底部及顶部的彩色列。示例：绘制10列阶梯图，使用随机颜色：hp=votebar(7,1:7,[],0)。

3D 人数统计的检测调优写得还挺细的，适合想折腾模型精度的同学。文档里不仅讲了检测层的结构怎么调，还讲了多调参时候的坑，比如阈值怎么设，层数怎么搭，嗯，思路还蛮清晰的。 检测层的结构拆解直白，每一层做什么、输出什么都讲得清清楚楚。你不用满脑子猜逻辑，直接跟着它讲的图层顺序就行，省事不少。 比较实用的地方是调优建议那块，比如讲confidence threshold太高会漏人，太低又容易误报，怎么折中讲得蛮细的。而且还有实际的数据对比图，看的时候你就知道自己该往哪调了。 如果你用过像YOLO、OpenCV这类框架，文中提到的anchor size、feature pyramid这些概念应该不陌生

三维曲线图 plot3 基本的三维图形指令: plot3(X,Y,Z)- X,Y,Z 是长度相同的向量，绘制一条分别以向量 X,Y,Z 为 x,y,z 轴坐标值的空间曲线。 plot3(X,Y,Z): X,Y,Z 均是 mxn 的矩阵，绘制 m 条曲线，第 i 条曲线分别以 X,Y,Z 矩阵的第 i 列分量为 x,y,z 轴坐标值的空间曲线。 plot3(x,y,z,s): 带开关量 plot3(x1,y1,z1,'s1', x2,y2,z2,'s2', …) 使用 plot3 可以方便地创建三维空间中的曲线，为数据可视化提供强有力的支持。

利用图像导数分割密集3D组织中的细胞核。输入为一系列时间成像的z切片，格式为tiff或lsm。基于图像导数进行初级分割后，计算3D属性，并推断分割对象的图像统计数据。聚类方法解析融合的原子核为单个原子核（计算时间较长）。详情见已发表研究文章《3D胚胎成像中的对象分割和地面真相》。

本代码实现了基于AdaBoost算法的人脸检测。包含了Harr特征的训练数据。经测试可正常运行。

该函数使用3D直方图可视化多个变量之间的成对相关性，并绘制单变量直方图。所有轴限制和色标在子图中都是同步的，消除任何重复的轴标签/刻度。