Java中利用OpenCV进行人脸识别

淩亂°似流年 2024-02-17 08:52 23阅读 0赞

##### OpenCV #####

###### 概述 ######

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源计算机视觉库，它提供了丰富的工具和算法，用于处理图像和视频数据。该库由一系列高效的计算机视觉算法组成，涵盖了许多领域，包括目标识别、图像处理、机器学习、三维重建等。

以下是OpenCV的一些关键特点和功能：

1.  **跨平台性：** OpenCV是一个跨平台的计算机视觉库，支持Windows、Linux、macOS、iOS等多个操作系统。
2.  **图像处理：** OpenCV提供了丰富的图像处理功能，包括图像滤波、边缘检测、形态学操作、颜色空间转换等。
3.  **特征检测与描述符：** OpenCV包括多种特征检测和描述符算法，如SIFT、SURF、ORB等，用于在图像中寻找关键点并生成描述符。
4.  **目标检测：** OpenCV支持多种目标检测算法，其中包括Haar级联分类器、HOG（Histogram of Oriented Gradients）等。
5.  **图像分割：** OpenCV包括图像分割算法，用于将图像分成不同的区域或对象。
6.  **计算机视觉：** OpenCV涉及计算机视觉的多个领域，如立体视觉、相机标定、运动估计等。
7.  **机器学习：** OpenCV集成了一些机器学习算法，包括支持向量机、k近邻、决策树等。
8.  **深度学习：** OpenCV对深度学习模型的支持不断增强，包括对常见深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）模型的集成。
9.  **多媒体处理：** OpenCV支持对视频流和音频数据的处理，包括捕捉、录制、播放等。
10. **开源和社区：** OpenCV是一个开源项目，拥有庞大的用户社区。这意味着你可以从社区获取支持，分享代码和经验。

使用OpenCV可以在计算机视觉和图像处理项目中加速开发过程。无论是学术研究还是商业应用，OpenCV都提供了丰富的工具和资源，帮助开发者处理图像和视频数据。

其他学习方式：

官网文档地址：`https://docs.opencv.org/4.6.0/df/d65/tutorial_table_of_content_introduction.html`

教程参考：`https://www.w3cschool.cn/opencv/`

教程参考：`https://www.yiibai.com/opencv/opencv_adding_text.html`

###### 下载与安装 ######

1、你可以从OpenCV的GitHub仓库下载Haar级联分类器的XML文件，该文件用于人脸检测。以下是官方的GitHub仓库地址：

https://github.com/opencv/opencv

在该仓库中，Haar级联分类器的XML文件通常位于 `data/haarcascades` 目录下。具体来说，用于人脸检测的文件是 `haarcascade_frontalface_default.xml`。

你可以通过直接访问GitHub页面下载该文件，或者使用Git工具将整个仓库克隆到本地。以下是通过Git克隆仓库的命令：

git clone https://github.com/opencv/opencv.git

然后，你可以在 `opencv/data/haarcascades` 目录下找到 `haarcascade_frontalface_default.xml` 文件。

请注意，OpenCV的GitHub仓库可能会有更新，因此你可能需要查看最新的版本。  
![在这里插入图片描述][311e8504c8d64e0284df3fcfa75d77d0.png_pic_center]

2、下载地址：`https://opencv.org/releases/`

![在这里插入图片描述][60137a86d29d4a789d6f93bab152fa12.png_pic_center]

下载到本地后，双击进行安装即可

![在这里插入图片描述][3a6c045dc1704be087f0167ed005aab4.png_pic_center]

###### 目录说明 ######

1、安装目录如下：

![在这里插入图片描述][cfb4b261f5f045a092149d709b07ca9b.png_pic_center]

**build** ：基于window构建

**sources**：开源，提供源码

2、这里是Java开发关注java目录即可：

![在这里插入图片描述][367c7a6bd53a44a983f15dd63e38108c.png_pic_center]

**x64与x86**：代表给不同的系统使用

**opencv-452.jar**：给java操作openvc的程序包

3、由于是64位系统，所以关注x64目录：  
![在这里插入图片描述][b2d43a03a85346ca8c6e1c4a91bd8d0f.png_pic_center]

**DLL**：(Dynamic Link Library)文件为动态链接库文件，又称“应用程序拓展”，是软件文件类型。DLL文件，放置于系统中。当执行某一个程序时，相应的DLL文件就会被调用

##### 实现操作集成依赖 #####

###### 方式一： ######

这里使用IDEA进行开发，导入opencv-460.jar库，使用快捷键 Ctrl+Shift+Alt+S打开，选择库项，导入Java库：

![在这里插入图片描述][8850750fc2204ec4878ab84ff339a834.png_pic_center]

###### 方式二： ######

创建一个maven项目（springboot也行），并引入依赖，在`pom.xml`文件中添加：

<dependency>
        <groupId>org.openpnp</groupId>
        <artifactId>opencv</artifactId>
        <version>4.5.1-1</version> 
    </dependency>

##### Java代码示例 #####

###### 方式一： ######

以下是一个简单的Java代码示例，演示如何使用OpenCV进行人脸识别。这个示例使用了OpenCV的Haar级联分类器来检测图像中的人脸。确保你已经将OpenCV的JAR文件添加到你的Java项目中。

import nu.pattern.OpenCV;
    import org.opencv.core.*;
    import org.opencv.highgui.HighGui;
    import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
    import org.opencv.imgproc.Imgproc;
    import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;
    
    /**
     * 描述：Java中利用OpenCV进行人脸识别
     *
     * @author 为一道彩虹
     */
    public class FaceRecognition
    {
        
        public static void main(String[] args)
        {
        
            // 加载 OpenCV 库
            OpenCV.loadShared();
    
            // 读取图像
            String imagePath = "D://Test/1553247564696949.jpg";
            Mat image = Imgcodecs.imread(imagePath);
    
            // 加载人脸分类器
            String xmlFile = "D://haarcascade_frontalface_alt.xml";
            CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(xmlFile);
    
            // 人脸检测
            MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
            faceDetector.detectMultiScale(image, faceDetections);
    
            // 绘制人脸框
            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));
            }
    
            // 显示结果
            HighGui.imshow("Detected Face", image);
            HighGui.waitKey();
    
            // 释放资源
            image.release();
        }
    }

确保替换 `imagePath` 和 `xmlFile` 为你实际的图像文件路径和Haar级联分类器的XML文件路径。

原图：

![在这里插入图片描述][e24cd13d0b884f3198843b84d3047647.jpeg_pic_center]

利用 `OpenCV`进行人脸检测的结果：

![在这里插入图片描述][47f75b91fa444ebaa6918f6f0c8dcf4f.png_pic_center]

###### 方式二： ######

除了上述方式，还可以将`opencv-452.jar`安装到本地仓库或私有仓库，然后在pom.xml中引入依赖。

![在这里插入图片描述][6b7448874cbb4cbc908d2b0407f3f9f7.png_pic_center]

在`pom.xml`文件中，通过坐标的形式引入

<dependency>
        <groupId>org.opencv</groupId>
        <artifactId>opencv</artifactId>
        <version>4.5.2</version>
        <scope>system</scope>
        <systemPath>${basedir}/lib/opencv-460.jar</systemPath>
    </dependency>

###### 验证 ######

public class MyTest 
    {
        
    	// 调用OpenCV库文件
        static 
        {
        
            System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
        }
    
        public static void main(String args[])
        {
        
            // 创建一个3X3的对角矩阵
            Mat a = Mat.eye(3, 3, CvType.CV_8UC1);
            System.out.println(a.dump());
        }
    }

执行上述代码，不出意外将出现如下异常：

Exception in thread "main" java.lang.UnsatisfiedLinkError: no opencv_java460 in java.library.path
    	at java.lang.ClassLoader.loadLibrary(ClassLoader.java:1860)
    	at java.lang.Runtime.loadLibrary0(Runtime.java:871)
    	at java.lang.System.loadLibrary(System.java:1122)

**解决方案有2种：**

1.将`D:\Java\opencv\build\java\x64\opencv_java452.dll`文件拷贝至下面2个目录，任选其一即可。

![在这里插入图片描述][dcd8b111b9ce40a2b8b43aec711c2b3e.png_pic_center]

![在这里插入图片描述][de728a6a4f484ed0ab86bc993c1a8db8.png_pic_center]

2.通过指定虚拟机参数解决：

try
    {
        
        String openCVDllName = "D:\\Java\\opencv\\build\\java\\x64\\opencv_java452.dll";
        // 本文使用 openCV4.5.2
        System.load(openCVDllName);
    }
    catch (SecurityException e)
    {
        
        System.out.println(e.toString());
        System.exit(-1);
    }
    catch (UnsatisfiedLinkError e)
    {
        
        System.out.println(e.toString());
        System.exit(-1);
    }

import org.opencv.core.*;
    import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
    import org.opencv.imgproc.Imgproc;
    import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;
    
    /**
     * 描述：描述：Java中利用OpenCV进行人脸识别
     *
     * @author 为一道彩虹
     */
    public class DetectFaceDemo
    {
        
        public static void detectFace(String imagePath, String outFile) throws Exception
        {
        
            System.out.println("开始人脸检测...");
    
            // 加载人脸分类器
            String xmlFile = "D://haarcascade_frontalface_alt.xml";
            CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(xmlFile);
    
            Mat image = Imgcodecs.imread(imagePath);
            // 在图片中检测人脸
            MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
            faceDetector.detectMultiScale(image, faceDetections);
            System.out.println(String.format("检测到 %s个人脸", faceDetections.toArray().length));
    
            // 绘制人脸框
            Rect[] rects = faceDetections.toArray();
            if (rects != null && rects.length > 1)
            {
        
                for (Rect rect : rects)
                {
        
                    // 在每一个识别出来的人脸周围画出一个方框
                    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);
                }
            }
    
            // 存储
            Imgcodecs.imwrite(outFile, image);
            System.out.println(String.format("人脸检测结果，人脸检测图片文件为：%s", outFile));
        }
    
        public static void main(String[] args) throws Exception
        {
        
            try
            {
        
                String openCVDllName = "D:\\Java\\opencv\\build\\java\\x64\\opencv_java452.dll";
                // 本文使用 openCV4.5.2
                System.load(openCVDllName);
            }
            catch (SecurityException e)
            {
        
                System.out.println(e.toString());
                System.exit(-1);
            }
            catch (UnsatisfiedLinkError e)
            {
        
                System.out.println(e.toString());
                System.exit(-1);
            }
            // 人脸测试
            String imagePath = "D:\\Test\\1553247564696949.jpg";
            detectFace(imagePath, "D:\\face2.png");
        }
    }

利用 `OpenCV`进行人脸检测的结果：

![在这里插入图片描述][ec15e68bcb1a4644a8ac9758eb524cf8.png_pic_center]

![在这里插入图片描述][3c7dcbde3f324c549ea60a1266696c1e.png_pic_center]

###### 总结： ######

在Java中使用OpenCV进行人脸识别通常涉及以下步骤：

1.  **安装 OpenCV：** 首先，确保你已经在你的Java项目中安装了OpenCV库。你可以通过Maven或手动下载并添加OpenCV的JAR文件到你的项目中。
2.  **加载 OpenCV 库：** 在你的Java代码中，你需要加载OpenCV库。这可以通过以下方式之一完成：

System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);

或者，如果你使用的是OpenCV的Java wrapper，你可以使用：

nu.pattern.OpenCV.loadShared();

1.  **读取图像：** 使用OpenCV的 `Mat` 类来加载图像。这是OpenCV中表示图像的数据结构。

Mat image = Imgcodecs.imread("path/to/your/image.jpg");

1.  **加载人脸分类器：** 为了进行人脸检测，你需要使用Haar级联分类器。OpenCV提供了训练好的人脸检测器，你可以从OpenCV官方网站下载。

String xmlFile = "path/to/haarcascade_frontalface_default.xml";
    CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(xmlFile);

1.  **人脸检测：** 使用加载的分类器对图像进行人脸检测。

MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
    faceDetector.detectMultiScale(image, faceDetections);

1.  **绘制人脸框：** 遍历检测到的人脸并在图像上绘制矩形框。

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));
    }

1.  **显示结果：** 可以使用OpenCV的窗口显示图像。

HighGui.imshow("Detected Face", image);
    HighGui.waitKey();

1.  **释放资源：** 当你完成所有操作后，确保释放OpenCV对象。

image.release();

请注意，以上代码只是一个简单的示例。在实际应用中，你可能需要处理图像的各种情况，例如图像预处理、性能优化等。此外，你还可以使用深度学习模型进行人脸识别，OpenCV也提供了对深度学习模型的支持。

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