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這篇文章主要介紹了java+opencv如何實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別功能，具有一定借鑒價(jià)值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。
Java的特點(diǎn)有哪些 1.Java語(yǔ)言作為靜態(tài)面向?qū)ο缶幊陶Z(yǔ)言的代表，實(shí)現(xiàn)了面向?qū)ο罄碚?，允許程序員以優(yōu)雅的思維方式進(jìn)行復(fù)雜的編程。 2.Java具有簡(jiǎn)單性、面向?qū)ο?、分布式、安全性、平臺(tái)獨(dú)立與可移植性、動(dòng)態(tài)性等特點(diǎn)。 3.使用Java可以編寫桌面應(yīng)用程序、Web應(yīng)用程序、分布式系統(tǒng)和嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用程序等。
背景：最近需要用到人臉識(shí)別，但又不花錢使用現(xiàn)有的第三方人臉識(shí)別接口，為此使用opencv結(jié)合java進(jìn)行人臉識(shí)別（ps:opencv是開(kāi)源的，使用它來(lái)做人臉識(shí)別存在一定的誤差，效果一般）。
1.安裝opencv
官網(wǎng)地址：https://opencv.org/ , 由于官網(wǎng)下載速度是真的慢
百度網(wǎng)盤：
鏈接: https://pan.baidu.com/s/1RpsP-I7v8pP2dkqALDw7FQ
提取碼: pq7v
如果是官網(wǎng)下載，就無(wú)腦安裝就行了，安裝完畢后。
將圖一的兩個(gè)文件復(fù)制到圖二中。
從我網(wǎng)盤下載的，忽略這些。
2.在項(xiàng)目中引入pom依賴
<!-- opencv + javacv + ffmpeg--> <dependency> <groupId>org.bytedeco.javacpp-presets</groupId> <artifactId>ffmpeg</artifactId> <version>4.1-1.4.4</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.bytedeco</groupId> <artifactId>javacv</artifactId> <version>1.4.4</version> </dependency> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.bytedeco.javacpp-presets/ffmpeg-platform --> <dependency> <groupId>org.bytedeco.javacpp-presets</groupId> <artifactId>ffmpeg-platform</artifactId> <version>4.1-1.4.4</version> </dependency> <!-- 視頻攝像頭 --> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.bytedeco/javacv-platform --> <dependency> <groupId>org.bytedeco</groupId> <artifactId>javacv-platform</artifactId> <version>1.4.4</version> </dependency> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.bytedeco.javacpp-presets/opencv-platform --> <dependency> <groupId>org.bytedeco.javacpp-presets</groupId> <artifactId>opencv-platform</artifactId> <version>4.0.1-1.4.4</version> </dependency>
1.導(dǎo)入庫(kù)依賴
File --> Project Structure，點(diǎn)擊Modules，選擇需要使用opencv.jar的項(xiàng)目。
選擇直接opencv安裝路徑
2.java代碼demo
package org.Litluecat.utils;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.opencv.core.*;
import org.opencv.highgui.HighGui;
import org.opencv.highgui.ImageWindow;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;
import org.opencv.videoio.VideoCapture;
import org.opencv.videoio.VideoWriter;
import org.opencv.videoio.Videoio;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import java.util.Arrays;
/**
* 人臉比對(duì)工具類
* @author Litluecat
* @Title: Opencv 圖片人臉識(shí)別、實(shí)時(shí)攝像頭人臉識(shí)別
**/
public class FaceVideo {
private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(FaceVideo.class);
private static final String endImgUrl = "C:\\Users\\lenovo\\Desktop\\";
/**
* opencv的人臉識(shí)別xml文件路徑
*/
private static final String faceDetectorXML2URL = "D:\\Sofeware\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt.xml";
/**
* opencv的人眼識(shí)別xml文件路徑
*/
private static final String eyeDetectorXML2URL = "D:\\Sofeware\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_eye.xml";
/**
* 直方圖大小，越大精度越高，運(yùn)行越慢
*/
private static int Matching_Accuracy = 100000;
/**
* 初始化人臉探測(cè)器
*/
private static CascadeClassifier faceDetector;
/**
* 初始化人眼探測(cè)器
*/
private static CascadeClassifier eyeDetector;
private static int i=0;
static {
System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
faceDetector = new CascadeClassifier(faceDetectorXML2URL);
eyeDetector = new CascadeClassifier(eyeDetectorXML2URL);
}
public static void main(String[] args) {
log.info("開(kāi)始人臉匹配");
long begin = System.currentTimeMillis();
// 1- 從攝像頭實(shí)時(shí)人臉識(shí)別，識(shí)別成功保存圖片到本地
try{
getVideoFromCamera(endImgUrl + "2.jpg");
//僅用于強(qiáng)制拋異常，從而關(guān)閉GUI界面
Thread.sleep(1000);
int err = 1/0;
// 2- 比對(duì)本地2張圖的人臉相似度 （越接近1越相似）
// double compareHist = FaceVideo.compare_image(endImgUrl + "test1.jpg" , endImgUrl + "face.jpg");
// log.info("匹配度：{}",compareHist);
// if (compareHist > 0.72) {
// log.info("人臉匹配");
// } else {
// log.info("人臉不匹配");
// }
}catch (Exception e){
log.info("開(kāi)始強(qiáng)制關(guān)閉");
log.info("人臉匹配結(jié)束，總耗時(shí)：{}ms",(System.currentTimeMillis()-begin));
System.exit(0);
}
}
/**
* OpenCV-4.1.1 從攝像頭實(shí)時(shí)讀取
* @param targetImgUrl 比對(duì)身份證圖片
* @return: void
* @date: 2019年8月19日 17:20:13
*/
public static void getVideoFromCamera(String targetImgUrl) {
//1 如果要從攝像頭獲取視頻 則要在 VideoCapture 的構(gòu)造方法寫 0
VideoCapture capture = new VideoCapture(0);
Mat video = new Mat();
int index = 0;
if (capture.isOpened()) {
while(i<3) {
// 匹配成功3次退出
capture.read(video);
HighGui.imshow("實(shí)時(shí)人臉識(shí)別", getFace(video, targetImgUrl));
//窗口延遲等待100ms，返回退出按鍵
index = HighGui.waitKey(100);
//當(dāng)退出按鍵為Esc時(shí)，退出窗口
if (index == 27) {
break;
}
}
}else{
log.info("攝像頭未開(kāi)啟");
}
//該窗口銷毀不生效，該方法存在問(wèn)題
HighGui.destroyAllWindows();
capture.release();
return;
}
/**
* OpenCV-4.1.0 人臉識(shí)別
* @param image 待處理Mat圖片(視頻中的某一幀)
* @param targetImgUrl 匹配身份證照片地址
* @return 處理后的圖片
*/
public static Mat getFace(Mat image, String targetImgUrl) {
MatOfRect face = new MatOfRect();
faceDetector.detectMultiScale(image, face);
Rect[] rects=face.toArray();
log.info("匹配到 "+rects.length+" 個(gè)人臉");
if(rects != null && rects.length >= 1) {
i++;
if(i==3) {
// 獲取匹配成功第3次的照片
Imgcodecs.imwrite(endImgUrl + "face.jpg", image);
FaceVideoThread faceVideoThread = new FaceVideoThread(targetImgUrl , endImgUrl + "face.jpg");
new Thread(faceVideoThread,"人臉比對(duì)線程").start();
}
}
return image;
}
/**
* 人臉截圖
* @param img
* @return
*/
public static String face2Img(String img) {
String faceImg = null;
Mat image0 = Imgcodecs.imread(img);
Mat image1 = new Mat();
// 灰度化
Imgproc.cvtColor(image0, image1, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
// 探測(cè)人臉
MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
faceDetector.detectMultiScale(image1, faceDetections);
// rect中人臉圖片的范圍
for (Rect rect : faceDetections.toArray()) {
faceImg = img+"_.jpg";
// 進(jìn)行圖片裁剪
imageCut(img, faceImg, rect.x, rect.y, rect.width, rect.height);
}
if(null == faceImg){
log.info("face2Img未識(shí)別出該圖像中的人臉，img={}",img);
}
return faceImg;
}
/**
* 人臉比對(duì)
* @param img_1
* @param img_2
* @return
*/
public static double compare_image(String img_1, String img_2) {
Mat mat_1 = conv_Mat(img_1);
Mat mat_2 = conv_Mat(img_2);
Mat hist_1 = new Mat();
Mat hist_2 = new Mat();
//顏色范圍
MatOfFloat ranges = new MatOfFloat(0f, 256f);
//直方圖大小， 越大匹配越精確 (越慢)
MatOfInt histSize = new MatOfInt(Matching_Accuracy);
Imgproc.calcHist(Arrays.asList(mat_1), new MatOfInt(0), new Mat(), hist_1, histSize, ranges);
Imgproc.calcHist(Arrays.asList(mat_2), new MatOfInt(0), new Mat(), hist_2, histSize, ranges);
// CORREL 相關(guān)系數(shù)
double res = Imgproc.compareHist(hist_1, hist_2, Imgproc.CV_COMP_CORREL);
return res;
}
/**
* 灰度化人臉
* @param img
* @return
*/
public static Mat conv_Mat(String img) {
if(StringUtils.isBlank(img)){
return null;
}
Mat image0 = Imgcodecs.imread(img);
Mat image1 = new Mat();
//Mat image2 = new Mat();
// 灰度化
Imgproc.cvtColor(image0, image1, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
//直方均勻
//Imgproc.equalizeHist(image1, image2);
// 探測(cè)人臉
MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
faceDetector.detectMultiScale(image1, faceDetections);
//探測(cè)人眼
// MatOfRect eyeDetections = new MatOfRect();
// eyeDetector.detectMultiScale(image1, eyeDetections);
// rect中人臉圖片的范圍
Mat face = null;
for (Rect rect : faceDetections.toArray()) {
//給圖片上畫框框 參數(shù)1是圖片 參數(shù)2是矩形 參數(shù)3是顏色 參數(shù)四是畫出來(lái)的線條大小
//Imgproc.rectangle(image0,rect,new Scalar(0,0,255),2);
//輸出圖片
//Imgcodecs.imwrite(img+"_.jpg",image0);
face = new Mat(image1, rect);
}
if(null == face){
log.info("conv_Mat未識(shí)別出該圖像中的人臉，img={}",img);
}
return face;
}
}這邊的人臉識(shí)別是另外其線程進(jìn)行比對(duì)，代碼如下。
package org.Litluecat.utils;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
public class FaceVideoThread implements Runnable{
private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(FaceVideoThread.class);
private String oneImgUrl = null;
private String otherImgUrl = null;
public FaceVideoThread(String oneImgUrl, String otherImgUrl){
this.oneImgUrl = oneImgUrl;
this.otherImgUrl = otherImgUrl;
}
@Override
public void run() {
try {
double compareHist = FaceVideo.compare_image(oneImgUrl , otherImgUrl);
log.info("匹配度：{}",compareHist);
if (compareHist > 0.72) {
log.info("人臉匹配");
} else {
log.info("人臉不匹配");
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}提醒：如果運(yùn)行異常，請(qǐng)?zhí)砑幽鉶pencv的安裝地址-Djava.library.path=D:\Sofeware\opencv\build\java\x64;
感謝你能夠認(rèn)真閱讀完這篇文章，希望小編分享的“java+opencv如何實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別功能”這篇文章對(duì)大家有幫助，同時(shí)也希望大家多多支持億速云，關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道，更多相關(guān)知識(shí)等著你來(lái)學(xué)習(xí)!
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