Java+OpenCV實(shí)現(xiàn)圖片中的人臉識(shí)別
經(jīng)過(guò)前三個(gè)教程,我們可以知道了OpenCV的基本使用了。
今天,我們就要講OpenCV中認(rèn)出,這是一個(gè)人臉是怎么做的。
MatOfRect.detectMultiScale函數(shù)
OpenCV用的是detectMultiScale來(lái)認(rèn)出這是一個(gè)臉的。記得,這只是認(rèn)出這是一個(gè)臉,而不是這個(gè)臉是誰(shuí)。
這個(gè)臉是誰(shuí)我們會(huì)逐步展開(kāi),前面勿求夯實(shí)基礎(chǔ)。
detectMultiScale需要兩個(gè)參數(shù)(Mat src, MatOfRect objDetections);
- 第一個(gè)函數(shù),是傳入的圖片,帶有人臉的圖片;
- 第二個(gè)函數(shù),是把所有的這個(gè)圖片里的人臉得到并輸出到MatOfRect對(duì)象里;
實(shí)現(xiàn)代碼
ImageViewer.java
再上一遍
package org.mk.opencv; import org.mk.opencv.util.OpenCVUtil; import org.opencv.core.Mat; import javax.swing.*; import java.awt.*; public class ImageViewer { private JLabel imageView; private Mat image; private String windowName; private JFrame frame = null; public ImageViewer() { frame = createJFrame(windowName, 800, 600); } public ImageViewer(Mat image) { this.image = image; } /** * @param image 要顯示的mat * @param windowName 窗口標(biāo)題 */ public ImageViewer(Mat image, String windowName) { frame = createJFrame(windowName, 1024, 768); this.image = image; this.windowName = windowName; } public void setTitle(String windowName) { this.windowName = windowName; } public void setImage(Mat image) { this.image = image; } /** * 圖片顯示 */ public void imshow() { setSystemLookAndFeel(); frame.pack(); frame.setLocationRelativeTo(null); frame.setVisible(true); frame.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);// 用戶點(diǎn)擊窗口關(guān)閉 if (image != null) { Image loadedImage = OpenCVUtil.matToImage(image); // JFrame frame = createJFrame(windowName, image.width(), image.height()); imageView.setIcon(new ImageIcon(loadedImage)); frame.pack(); // frame.setLocationRelativeTo(null); // frame.setVisible(true); // frame.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);// 用戶點(diǎn)擊窗口關(guān)閉 } } private void setSystemLookAndFeel() { try { UIManager.setLookAndFeel(UIManager.getSystemLookAndFeelClassName()); } catch (ClassNotFoundException e) { e.printStackTrace(); } catch (InstantiationException e) { e.printStackTrace(); } catch (IllegalAccessException e) { e.printStackTrace(); } catch (UnsupportedLookAndFeelException e) { e.printStackTrace(); } } private JFrame createJFrame(String windowName, int width, int height) { JFrame frame = new JFrame(windowName); imageView = new JLabel(); final JScrollPane imageScrollPane = new JScrollPane(imageView); imageScrollPane.setPreferredSize(new Dimension(width, height)); frame.add(imageScrollPane, BorderLayout.CENTER); frame.setDefaultCloseOperation(WindowConstants.EXIT_ON_CLOSE); return frame; } }
DetectFace.java
這個(gè)是主類。
老三樣:
1.加載opencv_java343.dll;
2.加載人臉?lè)謷鳎?/p>
3.創(chuàng)建Mat對(duì)象;
然后我們開(kāi)始把臉識(shí)別出來(lái):
1.使用detectMultiScale把傳入的Mat對(duì)象中含有臉的那些全部識(shí)別出來(lái);
2.識(shí)別出來(lái)后我們可以使用for (Rect rect : objDetections.toArray())把所有的臉枚舉出來(lái);
3.使用Imgproc.rectangle在每個(gè)識(shí)別出來(lái)的臉上用“綠”色把它們一個(gè)個(gè)框出來(lái);
4.使用ImageViewer的.imgShow顯示標(biāo)識(shí)出來(lái)的臉;
package org.mk.opencv; import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.MatOfRect; import org.opencv.core.Point; import org.opencv.core.Rect; import org.opencv.core.Scalar; import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs; import org.opencv.imgproc.Imgproc; import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier; public class DetectFace { public static void main(String[] args) { System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); //Mat src = Imgcodecs.imread("/Users/chrishu123126.com/opt/img/detect-face-4.jpg"); Mat src = Imgcodecs.imread("D:\\opencv-demo\\green-arrow.jpg"); if (src.empty()) { System.out.println("圖片路徑不正確"); return; } Mat dst = dobj(src); ImageViewer imageViewer = new ImageViewer(dst, "識(shí)臉"); imageViewer.imshow(); } private static Mat dobj(Mat src) { Mat dst = src.clone(); CascadeClassifier objDetector = new CascadeClassifier( "D:\\opencvinstall\\build\\install\\etc\\lbpcascades\\lbpcascade_frontalface.xml"); MatOfRect objDetections = new MatOfRect(); objDetector.detectMultiScale(dst, objDetections); if (objDetections.toArray().length <= 0) { return src; } for (Rect rect : objDetections.toArray()) { Imgproc.rectangle(dst, new Point(rect.x, rect.y), new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.width), new Scalar(0, 255, 0), 1); //new Scalar(0, 255, 0), 1)綠 //new Scalar(0, 0, 255), 1)紅 //new Scalar(255, 0, 0), 1)藍(lán) } return dst; } }
把識(shí)別出來(lái)的臉存成文件
我們現(xiàn)在把識(shí)別出來(lái)的5張臉存成5個(gè)jpg圖片。
制作一個(gè)寫(xiě)盤(pán)函數(shù),很簡(jiǎn)單。
private static void outputFace(String outputDir, Mat face) { long millSecs = System.currentTimeMillis(); int temp = (int) (Math.random() * 10000); StringBuffer outputImgName = new StringBuffer(); outputImgName.append(outputDir).append("/").append(millSecs).append(temp).append(".jpg"); if (face != null) { Imgcodecs.imwrite(outputImgName.toString(), face); logger.info(">>>>>>write image into->" + outputDir); } }
然后我們?cè)谖覀兊脑瓉?lái)的代碼中加入這個(gè)函數(shù)
package org.mk.opencv; import org.apache.log4j.Logger; import org.mk.opencv.face.FaceRecogFromFiles; import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.MatOfRect; import org.opencv.core.Point; import org.opencv.core.Rect; import org.opencv.core.Scalar; import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs; import org.opencv.imgproc.Imgproc; import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier; public class DetectFace { private static Logger logger = Logger.getLogger(DetectFace.class); private final static String faceOutPutDir = "d://opencv-demo/face"; public static void main(String[] args) { System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); // Mat src = // Imgcodecs.imread("/Users/chrishu123126.com/opt/img/detect-face-4.jpg"); Mat src = Imgcodecs.imread("D:\\opencv-demo\\green-arrow.jpg"); if (src.empty()) { System.out.println("圖片路徑不正確"); return; } Mat dst = dobj(src); ImageViewer imageViewer = new ImageViewer(dst, "識(shí)臉"); imageViewer.imshow(); } private static Mat dobj(Mat src) { Mat dst = src.clone(); CascadeClassifier objDetector = new CascadeClassifier( "D:\\opencvinstall\\build\\install\\etc\\lbpcascades\\lbpcascade_frontalface.xml"); MatOfRect objDetections = new MatOfRect(); objDetector.detectMultiScale(dst, objDetections); if (objDetections.toArray().length <= 0) { return src; } for (Rect rect : objDetections.toArray()) { Imgproc.rectangle(dst, new Point(rect.x, rect.y), new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.width), new Scalar(0, 255, 0), 1); // new Scalar(0, 255, 0), 1)綠 //new Scalar(0, 0, 255), 1)紅 //new // Scalar(255, 0, 0), 1)藍(lán) outputFace(faceOutPutDir, src.submat(rect)); } return dst; } private static void outputFace(String outputDir, Mat face) { long millSecs = System.currentTimeMillis(); int temp = (int) (Math.random() * 10000); StringBuffer outputImgName = new StringBuffer(); outputImgName.append(outputDir).append("/").append(millSecs).append(temp).append(".jpg"); if (face != null) { Imgcodecs.imwrite(outputImgName.toString(), face); logger.info(">>>>>>write image into->" + outputDir); } } }
運(yùn)行DetectFace.java
到此這篇關(guān)于Java+OpenCV實(shí)現(xiàn)圖片中的人臉識(shí)別的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Java OpenCV人臉識(shí)別內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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