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JavaCV开发详解之6：基于 OpenCV 的人脸识别
引入依赖
使用这个程序之前必须先安装配置 OpenCV，并将其 jar 包引入项目 opencv-440.jar
也可下载如下文件，解压后放在项目中和 src 同级的 lib 文件夹下（如没有 lib 文件夹，创建一个即可）
运行程序所需 dll 文件，下载 opencv 并安装，就能获取。
代码实现
package com.java.puwang.opencv;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.opencv.core.*;
import org.opencv.highgui.HighGui;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;
import org.opencv.videoio.VideoCapture;
import java.io.File;
import java.io.InputStream;
import static org.opencv.highgui.HighGui.imshow;
/**
* @author ：created by mmzsblog.cn
* @description：基于openc的人脸识别
* @date ：created at 2020/08/07 16:02
*/
@Slf4j(topic = "【基于openc的人脸识别】")
public class FaceID {
// mac 地址
// public static String LOCAL_PATH = "/Users/pw/gitRepository/springboot-rtmp/lib/libjli.dylib/haarcascades/";
// windows 地址
public static String LOCAL_PATH = "D:\\softwareIT\\opencv4.3.0\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\";
/**
* OpenCV人脸识别
*
* @param rgb
* @param gray
*/
public static void faceRecognition(Mat rgb, Mat gray) {
log.info("加载的人脸特征识别文件是：" + LOCAL_PATH + "haarcascade_frontalface_alt.xml");
// 读取OpenCV的人脸特征识别文件
CascadeClassifier cascade = new CascadeClassifier(LOCAL_PATH + "haarcascade_frontalface_alt.xml");
//在路径上没有找到相关文件返回1
if (cascade.empty()) {
log.info("人脸识别文件读取失败");
//return;
}
MatOfRect rect = new MatOfRect();
//检测人脸
cascade.detectMultiScale(gray, rect);
// 为每张识别到的人脸画一个圈
for (Rect re : rect.toArray()) {
Imgproc.rectangle(rgb, new Point(re.x, re.y), new Point(re.x + re.width, re.y + re.height), new Scalar(0, 0, 255));
}
//图形界面显示
imshow("人脸识别", rgb);
}
/**
* OpenCV人眼识别
*
* @param rgb
* @param gray
*/
public static void eyeRecognition(Mat rgb, Mat gray) {
// 读取OpenCV的人眼特征识别文件
CascadeClassifier cascade = new CascadeClassifier(LOCAL_PATH + "haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml");
if (cascade.empty()) {
log.info("人眼识别文件读取失败");
return;
}
MatOfRect rect = new MatOfRect();
cascade.detectMultiScale(gray, rect);
for (Rect re : rect.toArray()) {
Imgproc.rectangle(rgb, new Point(re.x, re.y), new Point(re.x + re.width, re.y + re.height), new Scalar(255, 0, 0));
}
// HighGui.imshow("人脸识别", rgb);
}
private static void loadLibraries() {
try {
InputStream in = null;
File fileOut = null;
String osName = System.getProperty("os.name");
String opencvpath = System.getProperty("user.dir");
//windows
if (osName.startsWith("Windows")) {
int bitness = Integer.parseInt(System.getProperty("sun.arch.data.model"));
//32位系统
if (bitness == 32) {
opencvpath = opencvpath + "\\lib\\opencv\\x86\\opencv_java440.dll";
} else if (bitness == 64) {
//64位系统
opencvpath = opencvpath + "\\lib\\opencv\\x64\\opencv_videoio_ffmpeg440_64.dll";
} else {
opencvpath = opencvpath + "\\lib\\opencv\\x86\\opencv_java440.dll";
}
} else if (osName.equals("Mac OS X")) {
// mac os
opencvpath = opencvpath + "\\lib\\libjli.dylib";
}
log.info("加载的 opencv 支持文件路径是：" + opencvpath);
System.load(opencvpath);
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException("Failed to load opencv native library", e);
}
}
public static void main(String[] args) {
// no opencv_java430 in java.library.path
// 把..opencv\build\java\x64 下的文件 opencv_videoio_ffmpeg440_64.dll 复制到 Java JDK 安装的 bin 目录下就解决
System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
// loadLibraries();
// 实例化相机
VideoCapture videoCapture = new VideoCapture();
// 如果要从摄像头获取视频 则要在 VideoCapture 的构造方法写 0
if (!videoCapture.open(0,700)) {
log.info("相机打开失败");
return;
}
while (true) {
Mat img = new Mat();
if (!videoCapture.read(img)) {
return;
}
// 灰度化
Mat rgb = new Mat();
Imgproc.cvtColor(img, rgb, Imgproc.COLOR_BGR2RGB);
Mat gray = new Mat();
Imgproc.cvtColor(rgb, gray, Imgproc.COLOR_RGB2GRAY);
faceRecognition(img, gray);
eyeRecognition(img, gray);
HighGui.waitKey(10);
}
}
}
标题：JavaCV开发详解之6：基于 OpenCV 的人脸识别
作者：mmzsblog
地址：https://www.mmzsblog.cn/articles/2020/09/13/1600003352356.html
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