java opencv人脸识别_[java Opencv]之人脸识别 0.2

该博客介绍了使用Java和OpenCV进行实时人脸识别的问题,当头部正对摄像头时能成功识别,但稍微偏斜就无法识别。代码示例展示了如何加载特征文件、检测人脸并画出识别框。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

正对着摄像头效果可以,但是头歪着就识别不到了

OpenCV-4

package com.pingpang.ImageTest;

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.highgui.HighGui;

import org.opencv.imgproc.Imgproc;

import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;

import org.opencv.videoio.VideoCapture;

public class TestFace {

static {

// 在使用OpenCV前必须加载Core.NATIVE_LIBRARY_NAME类,否则会报错

System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);

}

public static void main(String[] args) {

videoFace();

}

/**

* OpenCV-4.0.0 实时人脸识别

*

* @return: void

* @date: 2019年5月7日12:16:55

*/

public static void videoFace() {

VideoCapture capture = new VideoCapture(0);

Mat image = new Mat();

int index = 0;

if (capture.isOpened()) {

while (true) {

capture.read(image);

HighGui.imshow("实时人脸识别", getFace(image));

index = HighGui.waitKey(1);

if (index == 27) {

break;

}

}

}

return;

}

/**

* OpenCV-4.0.0 人脸识别

*

* @date: 2019年5月7日12:16:55

* @param image 待处理Mat图片(视频中的某一帧)

* @return 处理后的图片

*

*/

public static Mat getFace(Mat image) {

// 1 读取OpenCV自带的人脸识别特征XML文件

CascadeClassifier facebook = new CascadeClassifier(

"E:\\opencv\\opencv\\sources\\data\\haarcascades_cuda\\haarcascade_frontalface_alt.xml");

// 2 特征匹配类

MatOfRect face = new MatOfRect();

// 3 特征匹配

facebook.detectMultiScale(image, face);

Rect[] rects = face.toArray();

System.out.println("匹配到 " + rects.length + " 个人脸");

// 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));

}

return image;

}

}

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