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JavaCV實現(xiàn)圖片中人臉檢測的示例代碼

 更新時間:2022年11月09日 09:02:47   作者:洛陽泰山  
這篇文章主要介紹了如何利用JavaCV實現(xiàn)圖片中人臉檢測的功能,文中的示例代碼講解詳細(xì),具有一定的借鑒價值,感興趣的可以了解一下

前言

今天微信群里聊天,群友問道有沒有能讓人臉露牙齒的接口,我記得想百度阿里的都應(yīng)該有類似人臉識別,分析、融合的api,但是我百度了一下,確實沒有找到,可能他們提供的都是最基礎(chǔ)的接口,如果想實現(xiàn)自己的想要的某種效果,比如人臉微笑,露牙等,還需要自己開發(fā)。想這樣讓一張沒有露牙的圖片,變成露牙的照片,第一步肯能是先要再圖片上檢測到人臉,其次是嘴巴,然后再用算法合成到圖像嘴邊的位置。于是再網(wǎng)站搜搜,發(fā)現(xiàn)java 有人臉檢測和識別的功能,于是想研究一下,百度很多,發(fā)現(xiàn)用java實現(xiàn)的檢測和識別的代碼都是1-2年前,代碼比較老舊,文字太少,沒說清楚,于是經(jīng)過自己一下午的研究,終于搞出來了,分享給大家。

一、javaCV是什么

javaCV是多種開源計算機視覺庫組成的包裝庫。 JavaCV [1] 是一款基于JavaCPP [2] 調(diào)用方式(JNI的一層封裝),由多種開源計算機視覺庫組成的包裝庫,封裝了包含F(xiàn)Fmpeg、OpenCV、tensorflow、caffe、tesseract、libdc1394、OpenKinect、videoInput和ARToolKitPlus等在內(nèi)的計算機視覺領(lǐng)域的常用庫和實用程序類。 JavaCV基于Apache License Version 2.0協(xié)議和GPLv2兩種協(xié)議 [3] , JavaCV支持Windows、Linux、MacOS,Android、IOS在內(nèi)的Java平臺上調(diào)用這些接口。

二、使用步驟

1.引入庫

maven只引入jar依賴

        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.bytedeco/javacv-platform -->
        <dependency>
            <groupId>org.bytedeco</groupId>
            <artifactId>javacv-platform</artifactId>
            <version>1.5.5</version>
        </dependency>

2.代碼教程

代碼如下:

 
import org.bytedeco.javacv.Frame;
import org.bytedeco.javacv.Java2DFrameConverter;
import org.bytedeco.javacv.OpenCVFrameConverter;
import org.bytedeco.opencv.opencv_core.*;
import org.bytedeco.opencv.opencv_objdetect.CascadeClassifier;
 
import javax.imageio.ImageIO;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
 
import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgproc.*;
 
/**
 * @author tarzan
 */
public class FaceDemo {
 
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        faceDetection("C:\\Users\\Lenovo\\Desktop\\faceImg\\msk.png");
    }
 
    /**
     * 人臉檢測
     *
     * @param filePath 圖片路徑
     */
    public static void faceDetection(String filePath) throws IOException {
        // 讀取opencv人臉檢測器
        CascadeClassifier cascade = new CascadeClassifier("E:\\work_space\\reptile\\src\\main\\resources\\lbpcascade_frontalface.xml");
        File file=new File(filePath);
        BufferedImage image = ImageIO.read(file);
        Java2DFrameConverter imageConverter = new Java2DFrameConverter();
        Frame frame = imageConverter.convert(image);
        //類型轉(zhuǎn)換
        OpenCVFrameConverter.ToMat converter = new OpenCVFrameConverter.ToMat();
        Mat original = converter.convertToMat(frame);
        //存放灰度圖
        Mat grayImg = new Mat();
        //模式設(shè)置成ImageMode.Gray下不需要再做灰度 攝像頭獲取的是彩色圖像,所以先灰度化下
        cvtColor(original, grayImg, COLOR_BGRA2GRAY);
        // 均衡化直方圖
        equalizeHist(grayImg, grayImg);
        // 檢測到的人臉
        RectVector faces = new RectVector();
        //多人臉檢測
        cascade.detectMultiScale(grayImg, faces);
        // 遍歷人臉
        for (int i = 0; i < faces.size(); i++) {
            Rect face_i = faces.get(i);
            //繪制人臉矩形區(qū)域,scalar色彩順序:BGR(藍綠紅)
            rectangle(original, face_i, new Scalar(0, 255, 0, 1));
            int pos_x = Math.max(face_i.tl().x() - 10, 0);
            int pos_y = Math.max(face_i.tl().y() - 10, 0);
            // 在人臉矩形上方繪制提示文字(中文會亂碼)
            putText(original, "people face", new Point(pos_x, pos_y), FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1.0, new Scalar(0, 0, 255, 2.0));
        }
        frame = converter.convert(original);
        image = imageConverter.convert(frame);
        String fileName=file.getName();
        String extension=fileName.substring(fileName.lastIndexOf(".")+1);
        String newFileName=fileName.substring(0,fileName.lastIndexOf("."))+"_result."+extension;
        ImageIO.write(image, extension, new File(file.getParent()+File.separator+newFileName));
    }
 
}

lbpcascade_frontalface.xml 文件內(nèi)容

<?xml version="1.0"?>
<!--
number of positive samples 3000
number of negative samples 1500
-->
<opencv_storage>
<cascade type_id="opencv-cascade-classifier">
  <stageType>BOOST</stageType>
  <featureType>LBP</featureType>
  <height>24</height>
  <width>24</width>
  <stageParams>
    <boostType>GAB</boostType>
    <minHitRate>0.9950000047683716</minHitRate>
    <maxFalseAlarm>0.5000000000000000</maxFalseAlarm>
    <weightTrimRate>0.9500000000000000</weightTrimRate>
    <maxDepth>1</maxDepth>
    <maxWeakCount>100</maxWeakCount></stageParams>
  <featureParams>
    <maxCatCount>256</maxCatCount></featureParams>
  <stageNum>20</stageNum>
  <stages>
    <!-- stage 0 -->
    <_>
      <maxWeakCount>3</maxWeakCount>
      <stageThreshold>-0.7520892024040222</stageThreshold>
      <weakClassifiers>
        <!-- tree 0 -->
        <_>
          <internalNodes>
            0 -1 46 -67130709 -21569 -1426120013 -1275125205 -21585
            -16385 587145899 -24005</internalNodes>
          <leafValues>
            -0.6543210148811340 0.8888888955116272</leafValues></_>
        <!-- tree 1 -->
        <_>
          <internalNodes>
            0 -1 13 -163512766 -769593758 -10027009 -262145 -514457854
            -193593353 -524289 -1</internalNodes>
          <leafValues>
            -0.7739216089248657 0.7278633713722229</leafValues></_>
        <!-- tree 2 -->
        <_>
          <internalNodes>
            0 -1 2 -363936790 -893203669 -1337948010 -136907894
            1088782736 -134217726 -741544961 -1590337</internalNodes>
          <leafValues>
            -0.7068563103675842 0.6761534214019775</leafValues></_></weakClassifiers></_>
    <!-- stage 1 -->
    <_>
      <maxWeakCount>4</maxWeakCount>
      <stageThreshold>-0.4872078299522400</stageThreshold>
      <weakClassifiers>
        <!-- tree 0 -->
        <_>
          <internalNodes>
            0 -1 84 2147483647 1946124287 -536870913 2147450879
            738132490 1061101567 243204619 2147446655</internalNodes>
          <leafValues>
            -0.8083735704421997 0.7685696482658386</leafValues></_>
        <!-- tree 1 -->
        <_>
          <internalNodes>
            0 -1 21 2147483647 263176079 1879048191 254749487 1879048191
            -134252545 -268435457 801111999</internalNodes>
          <leafValues>
            -0.7698410153388977 0.6592915654182434</leafValues></_>
        <!-- tree 2 -->
        <_>
          <internalNodes>
            0 -1 106 -98110272 1610939566 -285484400 -850010381
            -189334372 -1671954433 -571026695 -262145</internalNodes>
          <leafValues>
            -0.7506558895111084 0.5444605946540833</leafValues></_>
        <!-- tree 3 -->
        <_>
          <internalNodes>
            0 -1 48 -798690576 -131075 1095771153 -237144073 -65569 -1
            -216727745 -69206049</internalNodes>
          <leafValues>
            -0.7775990366935730 0.5465461611747742</leafValues></_></weakClassifiers></_>
    <!-- stage 2 -->
    <_>
      <maxWeakCount>4</maxWeakCount>
      <stageThreshold>-1.1592328548431396</stageThreshold>
      <weakClassifiers>
        <!-- tree 0 -->
        <_>
          <internalNodes>
            0 -1 47 -21585 -20549 -100818262 -738254174 -20561 -36865
            -151016790 -134238549</internalNodes>
          <leafValues>
            -0.5601882934570313 0.7743113040924072</leafValues></_>
        <!-- tree 1 -->
        <_>
          <internalNodes>
            0 -1 12 -286003217 183435247 -268994614 -421330945
            -402686081 1090387966 -286785545 -402653185</internalNodes>
          <leafValues>
            -0.6124526262283325 0.6978127956390381</leafValues></_>
        <!-- tree 2 -->
        <_>
          <internalNodes>
            0 -1 26 -50347012 970882927 -50463492 -1253377 -134218251
            -50364513 -33619992 -172490753</internalNodes>
          <leafValues>
            -0.6114496588706970 0.6537628173828125</leafValues></_>
        <!-- tree 3 -->
        <_>
          <internalNodes>
            0 -1 8 -273 -135266321 1877977738 -2088243418 -134217987
            2146926575 -18910642 1095231247</internalNodes>
          <leafValues>
            -0.6854077577590942 0.5403239130973816</leafValues></_></weakClassifiers></_>
    <!-- stage 3 -->
    <_>
      <maxWeakCount>5</maxWeakCount>
      <stageThreshold>-0.7562355995178223</stageThreshold>
      <weakClassifiers>
        <!-- tree 0 -->
        <_>
          <internalNodes>
            0 -1 96 -1273 1870659519 -20971602 -67633153 -134250731
            2004875127 -250 -150995969</internalNodes>
          <leafValues>
            -0.4051094949245453 0.7584033608436585</leafValues></_>
        <!-- tree 1 -->
        <_>
          <internalNodes>
            0 -1 33 -868162224 -76810262 -4262145 -257 1465211989
            -268959873 -2656269 -524289</internalNodes>
          <leafValues>
            -0.7388162612915039 0.5340843200683594</leafValues></_>
        <!-- tree 2 -->
        <_>
          <internalNodes>
            0 -1 57 -12817 -49 -541103378 -152950 -38993 -20481 -1153876
            -72478976</internalNodes>
          <leafValues>
            -0.6582943797111511 0.5339496731758118</leafValues></_>
        <!-- tree 3 -->
        <_>
          <internalNodes>
            0 -1 125 -269484161 -452984961 -319816180 -1594032130 -2111
            -990117891 -488975296 -520947741</internalNodes>
          <leafValues>
            -0.5981323719024658 0.5323504805564880</leafValues></_>
        <!-- tree 4 -->
        <_>
          <internalNodes>
            0 -1 53 557787431 670265215 -1342193665 -1075892225
            1998528318 1056964607 -33570977 -1</internalNodes>
          <leafValues>
            -0.6498787999153137 0.4913350641727448</leafValues></_></weakClassifiers></_>
    <!-- stage 4 -->
    <_>
      <maxWeakCount>5</maxWeakCount>
      <stageThreshold>-0.8085358142852783</stageThreshold>
      <weakClassifiers>
        <!-- tree 0 -->
        <_>
          <internalNodes>
            0 -1 60 -536873708 880195381 -16842788 -20971521 -176687276
            -168427659 -16777260 -33554626</internalNodes>
          <leafValues>
            -0.5278195738792419 0.6946372389793396</leafValues></_>
        <!-- tree 1 -->
        <_>
          <internalNodes>
            0 -1 7 -1 -62981529 -1090591130 805330978 -8388827 -41945787
            -39577 -531118985</internalNodes>
          <leafValues>
            -0.5206505060195923 0.6329920291900635</leafValues></_>
        <!-- tree 2 -->
        <_>
          <internalNodes>
            0 -1 98 -725287348 1347747543 -852489 -16809993 1489881036
            -167903241 -1 -1</internalNodes>
          <leafValues>
            -0.7516061067581177 0.4232024252414703</leafValues></_>
        <!-- tree 3 -->
        <_>
          <internalNodes>
            0 -1 44 -32777 1006582562 -65 935312171 -8388609 -1078198273
            -1 733886267</internalNodes>
          <leafValues>
            -0.7639313936233521 0.4123568832874298</leafValues></_>
        <!-- tree 4 -->
        <_>
          <internalNodes>
            0 -1 24 -85474705 2138828511 -1036436754 817625855
            1123369029 -58796809 -1013468481 -194513409</internalNodes>
          <leafValues>
            -0.5123769044876099 0.5791834592819214</leafValues></_></weakClassifiers></_>
    <!-- stage 5 -->
    <_>
      <maxWeakCount>5</maxWeakCount>
      <stageThreshold>-0.5549971461296082</stageThreshold>
      <weakClassifiers>
        <!-- tree 0 -->
        <_>
          <internalNodes>
            0 -1 42 -17409 -20481 -268457797 -134239493 -17473 -1 -21829
            -21846</internalNodes>
          <leafValues>
            -0.3763174116611481 0.7298233509063721</leafValues></_>
        <!-- tree 1 -->
        <_>
          <internalNodes>
            0 -1 6 -805310737 -2098262358 -269504725 682502698
            2147483519 1740574719 -1090519233 -268472385</internalNodes>
          <leafValues>
            -0.5352765917778015 0.5659480094909668</leafValues></_>
        <!-- tree 2 -->
        <_>
          <internalNodes>
            0 -1 61 -67109678 -6145 -8 -87884584 -20481 -1073762305
            -50856216 -16849696</internalNodes>
          <leafValues>
            -0.5678374171257019 0.4961479902267456</leafValues></_>
        <!-- tree 3 -->
        <_>
          <internalNodes>
            0 -1 123 -138428633 1002418167 -1359008245 -1908670465
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        <!-- tree 4 -->
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    <!-- stage 6 -->
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        <!-- tree 1 -->
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        <!-- tree 2 -->
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        <!-- tree 4 -->
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    <!-- stage 7 -->
    <_>
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        <!-- tree 1 -->
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        <!-- tree 2 -->
        <_>
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        <!-- tree 3 -->
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        <_>
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    <!-- stage 8 -->
    <_>
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        <!-- tree 1 -->
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        <!-- tree 2 -->
        <_>
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        <!-- tree 3 -->
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        <_>
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        <_>
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    <!-- stage 9 -->
    <_>
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        <!-- tree 1 -->
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        <!-- tree 6 -->
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        <!-- tree 1 -->
        <_>
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          <leafValues>
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        <!-- tree 2 -->
        <_>
          <internalNodes>
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        <!-- tree 3 -->
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        <!-- tree 4 -->
        <_>
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        <!-- tree 5 -->
        <_>
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        <!-- tree 6 -->
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          <leafValues>
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    <!-- stage 11 -->
    <_>
      <maxWeakCount>7</maxWeakCount>
      <stageThreshold>-0.7161560654640198</stageThreshold>
      <weakClassifiers>
        <!-- tree 0 -->
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        <!-- tree 6 -->
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        <!-- tree 5 -->
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總結(jié)

javaCV功能實在是太強大了,這些只是其中的很小一部分功能,還有很多好用的功能,等待被你使用

以上就是JavaCV實現(xiàn)圖片中人臉檢測的示例代碼的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于JavaCV圖片人臉檢測的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!

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