java调用本地摄像头，实现人脸识别

最新推荐文章于 2025-06-25 11:06:42 发布

原创

最新推荐文章于 2025-06-25 11:06:42 发布 · 1.2w 阅读

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CC 4.0 BY-SA版权

该博客演示了如何使用Java调用本地摄像头并实现人脸识别。通过加载预训练的人脸识别模型，对捕获的视频帧进行处理，检测并标记出画面中的人脸。程序加载了`haarcascade_frontalface_alt.xml`配置文件来实现人脸检测，并在检测到人脸后在图像上画出矩形框。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

package com.lw.test;

import java.awt.Graphics;
import java.awt.event.MouseAdapter;
import java.awt.event.MouseEvent;
import java.awt.image.BufferedImage;

import javax.swing.JFrame;
import javax.swing.JPanel;
import javax.swing.WindowConstants;

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfDouble;
import org.opencv.core.MatOfRect;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Rect;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import org.opencv.ml.SVM;
import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;
import org.opencv.objdetect.HOGDescriptor;
import org.opencv.videoio.VideoCapture;
import org.opencv.videoio.Videoio;

public class CaptureBasic extends JPanel {

    private BufferedImage mImg;

    private BufferedImage mat2BI(Mat mat){
        int dataSize =mat.cols()*mat.rows()*(int)mat.elemSize();
        byte[] data=new byte[dataSize];
        mat.get(0, 0,data);
        int type=mat.channels()==1?
                BufferedImage.TYPE_BYTE_GRAY:BufferedImage.TYPE_3BYTE_BGR;

        if(type==BufferedImage.TYPE_3BYTE_BGR){
            for(int i=0;i<dataSize;i+=3){
                byte blue=data[i+0];
                data[i+0]=data[i+2];
                data[i+2]=blue;
            }
        }
        BufferedImage image=new BufferedImage(mat.cols(),mat.rows(),type);
        image.getRaster().setDataElements(0, 0, mat.cols(), mat.rows(), data);

        return image;
    }

    public void paintComponent(Graphics g){
        if(mImg!=null){
            g.drawImage(mImg, 0, 0, mImg.getWidth(),mImg.getHeight