gusucode.com > 精通Matlab数字图像处理与识别源码程序 > 精通Matlab数字图像处理与识别源码程序/chapter15/code/FaceRec/FR_GUI.m

    % FR_GUI.m

global h_axes1;
global h_axes2;
h_f = figure('name', '基于PCA和SVM的人脸识别系统');

h_textC = uicontrol(h_f, 'style', 'text', 'unit', 'normalized', 'string', 'C=', 'position',...
    [0.05 0.7 0.1 0.06]);
h_editC = uicontrol(h_f, 'style', 'edit', 'unit', 'normalized', 'position', [0.05 0.6 0.1 0.06],...
    'callback', 'C = str2num(get(h_editC, ''string''))');
h_textGamma = uicontrol(h_f, 'style', 'text', 'unit', 'normalized', 'string', 'gamma=', 'position',...
    [0.05 0.5 0.1 0.06]);
h_editGamma = uicontrol(h_f, 'style', 'edit', 'unit', 'normalized', 'position', [0.05 0.4 0.1 0.06],...
    'callback', 'gamma = str2num(get(h_editGamma, ''string''))');


% 取得参数 C 和 gamma 的当前值，即最近一次训练所使用的值
t = dir('Mat/params.mat');
if length(t) == 0
    % 没有找到参数文件
    C = Inf;
    gamma = 1
else
    load Mat/params.mat;
end

set(h_editC, 'string', num2str(C));
set(h_editGamma, 'string', num2str(gamma));

h_axes1 = axes('parent', h_f, 'position', [0.25 0.23 0.32 0.6], 'visible', 'off');
h_axes2 = axes('parent', h_f, 'position', [0.62 0.23 0.32 0.6], 'visible', 'off');
h_btnOpen = uicontrol(h_f, 'style', 'push', 'string', '打开', 'unit', 'normalized',...
    'position', [0.32 0.1 0.18 0.1], 'callback', 'GUIOpenFaceImage');
h_btnRecg = uicontrol(h_f, 'style', 'push', 'string', '识别', 'unit', 'normalized',...
    'position', [0.67 0.1 0.18 0.1], 'callback', 'GUIRecgFaceImage');
h_btnRecg = uicontrol(h_f, 'style', 'push', 'string', '训练', 'unit', 'normalized',...
    'position', [0.32 0.83 0.18 0.1], 'callback', 'train(C, gamma)');
h_btnRecg = uicontrol(h_f, 'style', 'push', 'string', '测试', 'unit', 'normalized',...
    'position', [0.67 0.83 0.18 0.1], 'callback', 'test');