OpenCV — Распознавание лиц на картинке

Класс VideoCapture пакета org.opencv.videoio содержит классы и методы для захвата видео с помощью системной камеры. Давайте пойдем шаг за шагом и узнаем, как это сделать.

Шаг 1: Загрузите собственную библиотеку OpenCV

При написании кода Java с использованием библиотеки OpenCV первый шаг, который вам нужно сделать, это загрузить собственную библиотеку OpenCV с помощью loadLibrary () . Загрузите собственную библиотеку OpenCV, как показано ниже.

// Loading the core library 
System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);

Шаг 2: создание класса CascadeClassifier

Класс CascadeClassifier пакета org.opencv.objdetect используется для загрузки файла классификатора. Создайте экземпляр этого класса, передав XML- файл lbpcascade_frontalface.xml, как показано ниже.

// Instantiating the CascadeClassifier 
String xmlFile = "E:/OpenCV/facedetect/lbpcascade_frontalface.xml"; 
CascadeClassifier classifier = new CascadeClassifier(xmlFile);

Шаг 3: Определить лица

Вы можете обнаружить лица на изображении, используя метод detectMultiScale () класса с именем CascadeClassifier . Этот метод принимает объект класса Mat, содержащий входное изображение, и объект класса MatOfRect для хранения обнаруженных лиц.

// Detecting the face in the snap 
MatOfRect faceDetections = new MatOfRect(); 
classifier.detectMultiScale(src, faceDetections);

пример

Следующая программа демонстрирует, как обнаружить лица на изображении.

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.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;
  
public class FaceDetectionImage {
   public static void main (String[] args) {
      // Loading the OpenCV core library
      System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME );

      // Reading the Image from the file and storing it in to a Matrix object
      String file ="E:/OpenCV/chap23/facedetection_input.jpg";
      Mat src = Imgcodecs.imread(file);

      // Instantiating the CascadeClassifier
      String xmlFile = "E:/OpenCV/facedetect/lbpcascade_frontalface.xml";
      CascadeClassifier classifier = new CascadeClassifier(xmlFile);

      // Detecting the face in the snap
      MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
      classifier.detectMultiScale(src, faceDetections);
      System.out.println(String.format("Detected %s faces", 
         faceDetections.toArray().length));

      // Drawing boxes
      for (Rect rect : faceDetections.toArray()) {
         Imgproc.rectangle(
            src,                                               // where to draw the box
            new Point(rect.x, rect.y),                            // bottom left
            new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height), // top right
            new Scalar(0, 0, 255),
            3                                                     // RGB colour
         );
      }

      // Writing the image
      Imgcodecs.imwrite("E:/OpenCV/chap23/facedetect_output1.jpg", src);

      System.out.println("Image Processed");
   }
}

Предположим, что следующим является входное изображение facedetection_input.jpg, указанное в вышеуказанной программе.

Выход

При выполнении программы вы получите следующий вывод:

Detected 3 faces 
Image Processed

Если вы откроете указанный путь, вы можете наблюдать выходное изображение следующим образом —