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Java + opencv 实现视频人脸检测

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张音乐
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发布于: 2021 年 03 月 29 日
Java + opencv实现视频人脸检测

一、实现思路

调用电脑的摄像头,把摄像的信息逐帧分解成图片,基于图片检测标识出人脸的位置,把处理的图片逐帧绘制给用户,用户看到的效果就是视频的人脸检测。

效果预览:


二、实现步骤

使用 OpenCV 调用摄像头并展示。

(1)、获取摄像头
        VideoCapture camera = new VideoCapture();        // 参数0表示,获取第一个摄像头。        camera.open(0);
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参数 0 表示,获取此设备的第一个摄像头。

(2)、显示摄像头采集到的视频帧 

逐帧显示,代码如下:

        // 图像帧        Mat frame = new Mat();        for(;;) {            camera.read(frame);            draw(frame);            // 等待用户按esc停止检测            if(HighGui.waitKey(100) == 27) {                break;            }        }        // 释放摄像头        camera.release();        // 释放窗口资源        HighGui.destroyAllWindows();
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HighGui.waitKey(100) == 27,含义是获取用户输入 ESC,则跳出循环。


(3)、视频的人脸识别
    /**     * 逐帧处理     * @param frame     */    private static void draw(Mat frame) {        Mat grayFrame = new Mat();        Imgproc.cvtColor(frame, grayFrame, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);        // OpenCv人脸识别分类器        CascadeClassifier classifier = new CascadeClassifier("/usr/local/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml");        // 用来存放人脸矩形        MatOfRect faceRect = new MatOfRect();        // 特征检测点的最小尺寸        Size minSize = new Size(32, 32);        // 图像缩放比例,可以理解为相机的X倍镜        double scaleFactor = 1.2;        // 对特征检测点周边多少有效检测点同时检测,这样可以避免选取的特征检测点大小而导致遗漏        int minNeighbors = 3;        // 执行人脸检测        classifier.detectMultiScale(grayFrame, faceRect, scaleFactor, minNeighbors, CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING, minSize);        Scalar color = new Scalar(0, 0, 255);        for(Rect rect: faceRect.toArray()) {            int x = rect.x;            int y = rect.y;            int w = rect.width;            int h = rect.height;            // 框出人脸            Imgproc.rectangle(frame, new Point(x, y), new Point(x + h, y + w), color, 2);        }        HighGui.imshow("预览", frame);    }
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三、完整的代码如下

package com.biubiu.example; import org.opencv.core.*;import org.opencv.highgui.HighGui;import org.opencv.imgproc.Imgproc;import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;import org.opencv.videoio.VideoCapture; import static org.bytedeco.javacpp.opencv_objdetect.CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING; /** * 视频人脸检测 */public class VideoDetect {     static {        // 加载 动态链接库        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);    }     public static void main(String[] args) {        VideoCapture camera = new VideoCapture();        // 参数0表示,获取第一个摄像头。        camera.open(0);        // 图像帧        Mat frame = new Mat();        for(;;) {            camera.read(frame);            draw(frame);            // 等待用户按esc停止检测            if(HighGui.waitKey(100) == 100) {                break;            }        }        // 释放摄像头        camera.release();        // 释放窗口资源        HighGui.destroyAllWindows();    }     /**     * 逐帧处理     * @param frame     */    private static void draw(Mat frame) {        Mat grayFrame = new Mat();        Imgproc.cvtColor(frame, grayFrame, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);        // OpenCv人脸识别分类器        CascadeClassifier classifier = new CascadeClassifier("/usr/local/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml");        // 用来存放人脸矩形        MatOfRect faceRect = new MatOfRect();        // 特征检测点的最小尺寸        Size minSize = new Size(32, 32);        // 图像缩放比例,可以理解为相机的X倍镜        double scaleFactor = 1.2;        // 对特征检测点周边多少有效检测点同时检测,这样可以避免选取的特征检测点大小而导致遗漏        int minNeighbors = 3;        // 执行人脸检测        classifier.detectMultiScale(grayFrame, faceRect, scaleFactor, minNeighbors, CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING, minSize);        Scalar color = new Scalar(0, 0, 255);        for(Rect rect: faceRect.toArray()) {            int x = rect.x;            int y = rect.y;            int w = rect.width;            int h = rect.height;            // 框出人脸            Imgproc.rectangle(frame, new Point(x, y), new Point(x + h, y + w), color, 2);        }        HighGui.imshow("预览", frame);    }}
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四、关于引用和依赖

请参考上一篇文章


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求你关注我,别不识抬举.别逼我跪下来求你. 2021.03.28 加入

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