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这篇文章将为大家详细讲解有关OpenCV Java如何实现人脸识别和裁剪功能,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
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安装及配置
1.首先安装OpenCV,地址
这里我下载的是Windows版的3.4.5
然后安装即可……
2.Eclipse配置OpenCV
Window->Preferences->Java->User Libraries
New输入你的Libraries名
这里我的安装目录是D:\OpenCV,所以是:
然后引入dll,我是64位机子,所以是:
Ok,下面创建Java项目做Java与OpenCV的人脸识别。
人脸识别
创建项目后首先右击选择Properties
然后引入即可。
引入haarcascade_frontalface_alt.xml这个xml文件:
我的pom文件如下:
org.springframework.boot spring-boot-starter-web org.bytedeco.javacpp-presets ffmpeg 3.1.2-1.2 org.bytedeco javacv 1.4.1 org.bytedeco.javacpp-presets ffmpeg-platform 3.4.2-1.4.1 commons-io commons-io 2.4 org.bytedeco javacv-platform 1.4.1 org.bytedeco.javacpp-presets opencv-platform 3.4.1-1.4.1 junit junit 4.12 test org.springframework.boot spring-boot-starter-test test
修改我的端口号:
server.port=8889
最后代码如下:
import java.io.BufferedInputStream; import java.io.ByteArrayOutputStream; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.IOException; import javax.servlet.http.HttpServletResponse; import org.apache.commons.io.FileUtils; 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.core.Size; import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs; import org.opencv.imgproc.Imgproc; import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier; import org.springframework.beans.factory.annotation.Value; import org.springframework.core.io.Resource; import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import org.springframework.web.multipart.MultipartFile; /* * @author zzf * @date 2019年1月17日 下午12:04:45 */ @RestController public class OpenCVController { @Value("classpath:haarcascade_frontalface_alt.xml") private Resource xml; @PostMapping("/face") public void FaceDetector(HttpServletResponse response, MultipartFile file) throws IOException { // D:\workspace-sts-3.9.2.RELEASE\OpenCV\src\main\resources // String opencvpath = System.getProperty("user.dir") + // "\\src\\main\\resources\\"; // String opencvDllName = opencvpath + Core.NATIVE_LIBRARY_NAME + ".dll"; // System.load(opencvDllName); System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); System.out.println("人脸检测开始……"); // 创建临时文件,因为boot打包后无法读取文件内的内容 File targetXmlFile = new File("src/" + xml.getFilename() + ""); FileUtils.copyInputStreamToFile(xml.getInputStream(), targetXmlFile); CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(targetXmlFile.toString()); if (faceDetector.empty()) { System.out.println("请引入文件……"); return; } // 创建图片tempFile File tempFile = new File("src/" + file.getOriginalFilename() + ""); FileUtils.copyInputStreamToFile(file.getInputStream(), tempFile); // 读取创建的图片tempFile Mat image = Imgcodecs.imread(tempFile.toString()); MatOfRect faceDetections = new MatOfRect(); // 进行人脸检测 faceDetector.detectMultiScale(image, faceDetections); System.out.println(String.format("检测到人脸: %s", faceDetections.toArray().length)); Integer i = 1; // 制图将图填充到image中 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), 3); imageCut(tempFile.toString(), i+".jpg", rect.x, rect.y, rect.width, rect.height);// 进行图片裁剪 i++; } // 下面部分是返回给页面 String filename = file.getOriginalFilename(); Imgcodecs.imwrite(filename, image); File imgFile = new File(filename); if (imgFile.exists()) { response.getOutputStream().write(toByteArray(imgFile)); response.getOutputStream().close(); } // 删除临时文件 if (targetXmlFile.exists() && targetXmlFile.isFile()) { if (targetXmlFile.delete()) { System.out.println("删除临时文件" + targetXmlFile + "成功!"); } } if (imgFile.exists() && imgFile.isFile()) { if (imgFile.delete()) { System.out.println("删除临时文件" + imgFile + "成功!"); } } if (tempFile.exists() && tempFile.isFile()) { if (tempFile.delete()) { System.out.println("删除临时文件" + tempFile + "成功!"); } } } public static void imageCut(String imagePath, String outFile, int posX, int posY, int width, int height) { // 原始图像 Mat image = Imgcodecs.imread(imagePath); // 截取的区域:参数,坐标X,坐标Y,截图宽度,截图长度 Rect rect = new Rect(posX, posY, width, height); // 两句效果一样 Mat sub = image.submat(rect); // Mat sub = new Mat(image,rect); Mat mat = new Mat(); Size size = new Size(width, height); Imgproc.resize(sub, mat, size);// 将人脸进行截图并保存 Imgcodecs.imwrite(outFile, mat); System.out.println(String.format("图片裁切成功,裁切后图片文件为: %s", outFile)); } public static byte[] toByteArray(File file) throws IOException { File f = file; if (!f.exists()) { throw new FileNotFoundException("file not exists"); } ByteArrayOutputStream bos = new ByteArrayOutputStream((int) f.length()); BufferedInputStream in = null; try { in = new BufferedInputStream(new FileInputStream(f)); int buf_size = 1024; byte[] buffer = new byte[buf_size]; int len = 0; while (-1 != (len = in.read(buffer, 0, buf_size))) { bos.write(buffer, 0, len); } return bos.toByteArray(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); throw e; } finally { try { in.close(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } bos.close(); } } }
下面来一张我男神们的合照
关于“OpenCV Java如何实现人脸识别和裁剪功能”这篇文章就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,使各位可以学到更多知识,如果觉得文章不错,请把它分享出去让更多的人看到。
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