Java + opencv 实现人脸识别，图片人脸识别、视频人脸识别、摄像头实时人脸识别

小灰灰 2021-10-13 01:47 1850阅读 0赞

## 搭建环境 ##

opencv官网下载windows安装包 https://opencv.org/releases/  
选择最新版4.1.1 下载完成后是一个opencv-4.1.1-vc14\_vc15.exe，双击安装。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZhbmdjaGFvMjAxMQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
**重要：** 把安装路径D:\\Sofeware\\opencv\\build\\bin下面的两个文件复制到 D:\\Sofeware\\opencv\\build\\java\\x64 （为了支持读取视频流）  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZhbmdjaGFvMjAxMQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

## 集成到IDEA中 ##

打开project structure --> modules -->dependencies 引入D:\\Sofeware\\opencv\\build\\java 下的opencv-411.jar包，然后编辑这个包加入D:\\Sofeware\\opencv\\build\\x64 路径里的资源

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZhbmdjaGFvMjAxMQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZhbmdjaGFvMjAxMQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

## pom.xml 相关依赖包 ##

<dependency>
                <groupId>org.bytedeco.javacpp-presets</groupId>
                <artifactId>ffmpeg</artifactId>
                <version>4.1-1.4.4</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.bytedeco</groupId>
                <artifactId>javacv</artifactId>
                <version>1.4.4</version>
            </dependency>
            
            <dependency>
                <groupId>org.bytedeco.javacpp-presets</groupId>
                <artifactId>ffmpeg-platform</artifactId>
                <version>4.1-1.4.4</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>commons-io</groupId>
                <artifactId>commons-io</artifactId>
                <version>2.4</version>
            </dependency>
    
    
            
            
            <dependency>
                <groupId>org.bytedeco</groupId>
                <artifactId>javacv-platform</artifactId>
                <version>1.4.4</version>
            </dependency>
            
            <dependency>
                <groupId>org.bytedeco.javacpp-presets</groupId>
                <artifactId>opencv-platform</artifactId>
                <version>4.0.1-1.4.4</version>
            </dependency>

## 创建FaceVideo.class 主方法类 来进行人脸识别测试 ##

注意修改下面 **faceDetector = new CascadeClassifier(** 中.xml路径改成你的路径。

package com.jack.demo.face;
    
    import org.opencv.core.*;
    import org.opencv.highgui.HighGui;
    import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
    import org.opencv.imgproc.Imgproc;
    import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;
    import org.opencv.videoio.VideoCapture;
    import org.opencv.videoio.VideoWriter;
    import org.opencv.videoio.Videoio;
    
    import java.util.Arrays;
    
    /** * * @Title: Opencv 图片人脸识别、实时摄像头人脸识别、视频文件人脸识别 * @Description: OpenCV-4.1.1 测试文件 * @date: 2019年8月19日 17:17:48 * @version: V-1.0.0 * */
    public class FaceVideo { 
    
        // 初始化人脸探测器
        static CascadeClassifier faceDetector;
    
        static int i=0;
    
        static { 
            System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
            faceDetector = new CascadeClassifier("D:\\Sofeware\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt.xml");
        }
    
        public static void main(String[] args) { 
            // 1- 从摄像头实时人脸识别，识别成功保存图片到本地
            getVideoFromCamera();
    
            // 2- 从本地视频文件中识别人脸
    // getVideoFromFile();
    
            // 3- 本地图片人脸识别，识别成功并保存人脸图片到本地
            face();
    
            // 4- 比对本地2张图的人脸相似度 （越接近1越相似）
            String basePicPath = "D:\\Documents\\Pictures\\";
            double compareHist = compare_image(basePicPath + "fc.jpg", basePicPath + "fc_1.jpg");
            System.out.println(compareHist);
            if (compareHist > 0.72) { 
                System.out.println("人脸匹配");
            } else { 
                System.out.println("人脸不匹配");
            }
        }
    
    
    
    
        /** * OpenCV-4.1.1 从摄像头实时读取 * @return: void * @date: 2019年8月19日 17:20:13 */
        public static void getVideoFromCamera() { 
            //1 如果要从摄像头获取视频 则要在 VideoCapture 的构造方法写 0
            VideoCapture capture=new VideoCapture(0);
            Mat video=new Mat();
            int index=0;
            if (capture.isOpened()) { 
                while(i<3) { // 匹配成功3次退出
                    capture.read(video);
                    HighGui.imshow("实时人脸识别", getFace(video));
                    index=HighGui.waitKey(100);
                    if (index==27) { 
                        capture.release();
                        break;
                    }
                }
            }else{ 
                System.out.println("摄像头未开启");
            }
            try { 
                capture.release();
                Thread.sleep(1000);
                System.exit(0);
            } catch (InterruptedException e) { 
                e.printStackTrace();
            }
            return;
        }
    
        /** * OpenCV-4.1.1 从视频文件中读取 * @return: void * @date: 2019年8月19日 17:20:20 */
        public static void getVideoFromFile() { 
            VideoCapture capture=new VideoCapture();
            capture.open("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\1.avi");//1 读取视频文件的路径
    
            if(!capture.isOpened()){ 
                System.out.println("读取视频文件失败！");
                return;
            }
            Mat video=new Mat();
            int index=0;
            while(capture.isOpened()) { 
                capture.read(video);//2 视频文件的视频写入 Mat video 中
                HighGui.imshow("本地视频识别人脸", getFace(video));//3 显示图像
                index=HighGui.waitKey(100);//4 获取键盘输入
                if(index==27) { //5 如果是 Esc 则退出
                    capture.release();
                    return;
                }
            }
        }
    
        /** * OpenCV-4.1.1 人脸识别 * @date: 2019年8月19日 17:19:36 * @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(faceDetector)
    // CascadeClassifier facebook=new CascadeClassifier("D:\\Sofeware\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt.xml");
            // 2 特征匹配类
            MatOfRect face = new MatOfRect();
            // 3 特征匹配
            faceDetector.detectMultiScale(image, face);
            Rect[] rects=face.toArray();
            System.out.println("匹配到 "+rects.length+" 个人脸");
            if(rects != null && rects.length >= 1) { 
    
                // 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));
                }
                i++;
                if(i==3) { // 获取匹配成功第10次的照片
                    Imgcodecs.imwrite("D:\\Documents\\Pictures\\" + "face.png", image);
                }
            }
            return image;
        }
    
    
    
        /** * OpenCV-4.1.1 图片人脸识别 * @return: void * @date: 2019年5月7日12:16:55 */
        public static void face() { 
            // 1 读取OpenCV自带的人脸识别特征XML文件
            //OpenCV 图像识别库一般位于 opencv\sources\data 下面
    // CascadeClassifier facebook=new CascadeClassifier("D:\\Sofeware\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt.xml");
            // 2 读取测试图片
            String imgPath = "D:\\Documents\\Pictures\\he.png";
            Mat image=Imgcodecs.imread(imgPath);
            if(image.empty()){ 
                System.out.println("image 内容不存在！");
                return;
            }
            // 3 特征匹配
            MatOfRect face = new MatOfRect();
            faceDetector.detectMultiScale(image, face);
            // 4 匹配 Rect 矩阵 数组
            Rect[] rects=face.toArray();
            System.out.println("匹配到 "+rects.length+" 个人脸");
            // 5 为每张识别到的人脸画一个圈
            int i =1 ;
            for (Rect rect : face.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), 3);
                imageCut(imgPath, "D:\\Documents\\Pictures\\"+i+".jpg", rect.x, rect.y, rect.width, rect.height);// 进行图片裁剪
                i++;
            }
            // 6 展示图片
            HighGui.imshow("人脸识别", image);
            HighGui.waitKey(0);
        }
    
        /** * 裁剪人脸 * @param imagePath * @param outFile * @param posX * @param posY * @param width * @param height */
        public static void imageCut(String imagePath, String outFile, int posX, int posY, int width, int height) { 
            // 原始图像
            Mat image = Imgcodecs.imread(imagePath);
            // 截取的区域：参数,坐标X,坐标Y,截图宽度,截图长度
            Rect rect = new Rect(posX, posY, width, height);
            // 两句效果一样
            Mat sub = image.submat(rect); // Mat sub = new Mat(image,rect);
            Mat mat = new Mat();
            Size size = new Size(width, height);
            Imgproc.resize(sub, mat, size);// 将人脸进行截图并保存
            Imgcodecs.imwrite(outFile, mat);
            System.out.println(String.format("图片裁切成功，裁切后图片文件为： %s", outFile));
    
        }
    
        /** * 人脸比对 * @param img_1 * @param img_2 * @return */
        public static double compare_image(String img_1, String img_2) { 
            Mat mat_1 = conv_Mat(img_1);
            Mat mat_2 = conv_Mat(img_2);
            Mat hist_1 = new Mat();
            Mat hist_2 = new Mat();
    
            //颜色范围
            MatOfFloat ranges = new MatOfFloat(0f, 256f);
            //直方图大小， 越大匹配越精确 (越慢)
            MatOfInt histSize = new MatOfInt(1000);
    
            Imgproc.calcHist(Arrays.asList(mat_1), new MatOfInt(0), new Mat(), hist_1, histSize, ranges);
            Imgproc.calcHist(Arrays.asList(mat_2), new MatOfInt(0), new Mat(), hist_2, histSize, ranges);
    
            // CORREL 相关系数
            double res = Imgproc.compareHist(hist_1, hist_2, Imgproc.CV_COMP_CORREL);
            return res;
        }
    
        /** * 灰度化人脸 * @param img * @return */
        public static Mat conv_Mat(String img) { 
            Mat image0 = Imgcodecs.imread(img);
    
            Mat image1 = new Mat();
            // 灰度化
            Imgproc.cvtColor(image0, image1, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
            // 探测人脸
            MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
            faceDetector.detectMultiScale(image1, faceDetections);
            // rect中人脸图片的范围
            for (Rect rect : faceDetections.toArray()) { 
                Mat face = new Mat(image1, rect);
                return face;
            }
            return null;
        }
    
        /** * OpenCV-4.1.1 将摄像头拍摄的视频写入本地 * @return: void * @date: 2019年8月19日 17:20:48 */
        public static void writeVideo() { 
            //1 如果要从摄像头获取视频 则要在 VideoCapture 的构造方法写 0
            VideoCapture capture=new VideoCapture(0);
            Mat video=new Mat();
            int index=0;
            Size size=new Size(capture.get(Videoio.CAP_PROP_FRAME_WIDTH),capture.get(Videoio.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT));
            VideoWriter writer=new VideoWriter("D:/a.mp4",VideoWriter.fourcc('D', 'I', 'V', 'X'), 15.0,size, true);
            while(capture.isOpened()) { 
                capture.read(video);//2 将摄像头的视频写入 Mat video 中
                writer.write(video);
                HighGui.imshow("像头获取视频", video);//3 显示图像
                index=HighGui.waitKey(100);//4 获取键盘输入
                if(index==27) { //5 如果是 Esc 则退出
                    capture.release();
                    writer.release();
                    return;
                }
            }
        }
    
    }

# 开始测试>>> #

## 右键执行FaceVideo.Class Main()方法 ##

如果出现运行Main方法时报错：`java.lang.UnsatisfiedLinkError: no opencv_java411 in java.library.path`（需要加一个运行参数）  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZhbmdjaGFvMjAxMQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

**编辑启动类：Edit Configuration** VM options：-Djava.library.path=D:\\Sofeware\\opencv\\build\\java\\x64;  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZhbmdjaGFvMjAxMQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]

## 1- 测试摄像头实时识别人脸： ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZhbmdjaGFvMjAxMQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]

## 2- 测试本地视频识别人脸 ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZhbmdjaGFvMjAxMQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]

## 3- 测试本地图片人脸识别 ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZhbmdjaGFvMjAxMQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]

## 4- 测试本地2张图片人脸的相似度 ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZhbmdjaGFvMjAxMQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]

# 完结。 #

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZhbmdjaGFvMjAxMQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20211013/4ff6683883de41a4b9447b90eaf7c691.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZhbmdjaGFvMjAxMQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20211013/d67ff08631c5402ab14848360b123bc8.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZhbmdjaGFvMjAxMQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20211013/49fd5b0a936548059c93792e5cac95ca.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZhbmdjaGFvMjAxMQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20211013/12d5b64458c74b5aa8f876709c22c816.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZhbmdjaGFvMjAxMQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20211013/3c79ed711dfe438d905e5df1c6e553c2.png
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