Java + opencv 实现人脸识别，图片人脸识别、视频人脸识别、摄像头实时人脸识别

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Java + opencv 实现人脸识别，图片人脸识别、视频人脸识别、摄像头实时人脸识别

2024-05-20 22:55| 来源: 网络整理| 查看: 265

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

搭建环境

opencv官网下载windows安装包 https://opencv.org/releases/ 选择最新版4.1.1 下载完成后是一个opencv-4.1.1-vc14_vc15.exe，双击安装。

在这里插入图片描述

重要：把安装路径D:\Sofeware\opencv\build\bin下面的两个文件复制到 D:\Sofeware\opencv\build\java\x64 （为了支持读取视频流）

在这里插入图片描述集成到IDEA中

打开project structure –> modules –>dependencies 引入D:\Sofeware\opencv\build\java 下的opencv-411.jar包，然后编辑这个包加入D:\Sofeware\opencv\build\x64 路径里的资源

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述pom.xml 相关依赖包代码语言：javascript复制 org.bytedeco.javacpp-presets ffmpeg 4.1-1.4.4 org.bytedeco javacv 1.4.4 org.bytedeco.javacpp-presets ffmpeg-platform 4.1-1.4.4 commons-io commons-io 2.4 org.bytedeco javacv-platform 1.4.4 org.bytedeco.javacpp-presets opencv-platform 4.0.1-1.4.4 创建FaceVideo.class 主方法类来进行人脸识别测试

注意修改下面 faceDetector = new CascadeClassifier( 中.xml路径改成你的路径。

代码语言：javascript复制package com.jack.demo.face; import org.opencv.core.*; import org.opencv.highgui.HighGui; 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 java.util.Arrays; /** * * @Title: Opencv 图片人脸识别、实时摄像头人脸识别、视频文件人脸识别 * @Description: OpenCV-4.1.1 测试文件 * @date: 2019年8月19日 17:17:48 * @version: V-1.0.0 * */ public class FaceVideo { // 初始化人脸探测器 static CascadeClassifier faceDetector; static int i=0; static { System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); faceDetector = new CascadeClassifier("D:\\Sofeware\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt.xml"); } public static void main(String[] args) { // 1- 从摄像头实时人脸识别，识别成功保存图片到本地 getVideoFromCamera(); // 2- 从本地视频文件中识别人脸 // getVideoFromFile(); // 3- 本地图片人脸识别，识别成功并保存人脸图片到本地 face(); // 4- 比对本地2张图的人脸相似度（越接近1越相似） String basePicPath = "D:\\Documents\\Pictures\\"; double compareHist = compare_image(basePicPath + "fc.jpg", basePicPath + "fc_1.jpg"); System.out.println(compareHist); if (compareHist > 0.72) { System.out.println("人脸匹配"); } else { System.out.println("人脸不匹配"); } } /** * OpenCV-4.1.1 从摄像头实时读取 * @return: void * @date: 2019年8月19日 17:20:13 */ public static void getVideoFromCamera() { //1 如果要从摄像头获取视频则要在 VideoCapture 的构造方法写 0 VideoCapture capture=new VideoCapture(0); Mat video=new Mat(); int index=0; if (capture.isOpened()) { while(i= 1) { // 4 为每张识别到的人脸画一个圈 for (int i = 0; i < rects.length; i++) { Imgproc.rectangle(image, new Point(rects[i].x, rects[i].y), new Point(rects[i].x + rects[i].width, rects[i].y + rects[i].height), new Scalar(0, 255, 0)); Imgproc.putText(image, "Human", new Point(rects[i].x, rects[i].y), Imgproc.FONT_HERSHEY_SCRIPT_SIMPLEX, 1.0, new Scalar(0, 255, 0), 1, Imgproc.LINE_AA, false); //Mat dst=image.clone(); //Imgproc.resize(image, image, new Size(300,300)); } i++; if(i==3) { // 获取匹配成功第10次的照片 Imgcodecs.imwrite("D:\\Documents\\Pictures\\" + "face.png", image); } } return image; } /** * OpenCV-4.1.1 图片人脸识别 * @return: void * @date: 2019年5月7日12:16:55 */ public static void face() { // 1 读取OpenCV自带的人脸识别特征XML文件 //OpenCV 图像识别库一般位于 opencv\sources\data 下面 // CascadeClassifier facebook=new CascadeClassifier("D:\\Sofeware\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt.xml"); // 2 读取测试图片 String imgPath = "D:\\Documents\\Pictures\\he.png"; Mat image=Imgcodecs.imread(imgPath); if(image.empty()){ System.out.println("image 内容不存在！"); return; } // 3 特征匹配 MatOfRect face = new MatOfRect(); faceDetector.detectMultiScale(image, face); // 4 匹配 Rect 矩阵数组 Rect[] rects=face.toArray(); System.out.println("匹配到 "+rects.length+" 个人脸"); // 5 为每张识别到的人脸画一个圈 int i =1 ; for (Rect rect : face.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(imgPath, "D:\\Documents\\Pictures\\"+i+".jpg", rect.x, rect.y, rect.width, rect.height);// 进行图片裁剪 i++; } // 6 展示图片 HighGui.imshow("人脸识别", image); HighGui.waitKey(0); } /** * 裁剪人脸 * @param imagePath * @param outFile * @param posX * @param posY * @param width * @param height */ 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)); } /** * 人脸比对 * @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(); //颜色范围 MatOfFloat ranges = new MatOfFloat(0f, 256f); //直方图大小，越大匹配越精确 (越慢) MatOfInt histSize = new MatOfInt(1000); 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 相关系数 double res = Imgproc.compareHist(hist_1, hist_2, Imgproc.CV_COMP_CORREL); return res; } /** * 灰度化人脸 * @param img * @return */ public static Mat conv_Mat(String img) { Mat image0 = Imgcodecs.imread(img); Mat image1 = new Mat(); // 灰度化 Imgproc.cvtColor(image0, image1, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY); // 探测人脸 MatOfRect faceDetections = new MatOfRect(); faceDetector.detectMultiScale(image1, faceDetections); // rect中人脸图片的范围 for (Rect rect : faceDetections.toArray()) { Mat face = new Mat(image1, rect); return face; } return null; } /** * OpenCV-4.1.1 将摄像头拍摄的视频写入本地 * @return: void * @date: 2019年8月19日 17:20:48 */ public static void writeVideo() { //1 如果要从摄像头获取视频则要在 VideoCapture 的构造方法写 0 VideoCapture capture=new VideoCapture(0); Mat video=new Mat(); int index=0; Size size=new Size(capture.get(Videoio.CAP_PROP_FRAME_WIDTH),capture.get(Videoio.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)); VideoWriter writer=new VideoWriter("D:/a.mp4",VideoWriter.fourcc('D', 'I', 'V', 'X'), 15.0,size, true); while(capture.isOpened()) { capture.read(video);//2 将摄像头的视频写入 Mat video 中 writer.write(video); HighGui.imshow("像头获取视频", video);//3 显示图像 index=HighGui.waitKey(100);//4 获取键盘输入 if(index==27) { //5 如果是 Esc 则退出 capture.release(); writer.release(); return; } } } }开始测试>>>右键执行FaceVideo.Class Main()方法

如果出现运行Main方法时报错：java.lang.UnsatisfiedLinkError: no opencv_java411 in java.library.path（需要加一个运行参数）