如何在Java 中利用OpenCV實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別

這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)如何在Java 中利用OpenCV實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別，文章內(nèi)容質(zhì)量較高，因此小編分享給大家做個(gè)參考，希望大家閱讀完這篇文章后對(duì)相關(guān)知識(shí)有一定的了解。

代碼實(shí)現(xiàn) :

package test;
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.objdetect.CascadeClassifier;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
public class Test {
    //引入訓(xùn)練好的人臉識(shí)別XML文件
	static String PAHT = "E:/GOF/OpenCV/bin/test/haarcascade_frontalface_alt.xml";
	static String IMAGE_PATH = "E:/GOF/OpenCV/src/test/a.jpg";
	static String productPath = "E:/GOF/OpenCV";

	public static void main(String[] args) {

		System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
		String Path = Test.class.getResource("haarcascade_frontalface_alt.xml").getPath();
		System.out.println(Path);
		CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(PAHT);
		Mat image = Imgcodecs.imread(IMAGE_PATH);
		MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
		faceDetector.detectMultiScale(image, faceDetections);

		System.out.println(String.format("Detected %s faces", faceDetections.toArray().length));
		for (Rect rect : faceDetections.toArray()) {
			Imgproc.rectangle(image, new Point(rect.x, rect.y), new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height),
					new Scalar(0, 255, 0));
		}

		String filename = "ouput.png";
		System.out.println(String.format("Writing %s", filename));
		boolean flag = Imgcodecs.imwrite(filename, image);
	}

	
}

關(guān)于如何在Java 中利用OpenCV實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助，可以學(xué)到更多知識(shí)。如果覺(jué)得文章不錯(cuò)，可以把它分享出去讓更多的人看到。