使用 HTML5, javascript, webrtc, websockets, Jetty 和 OpenCV 实现基于 Web 的人脸识别

这是一篇国外的文章，介绍如何通过 WebRTC、OpenCV 和 WebSocket 技术实现在 Web 浏览器上的人脸识别，架构在 Jetty 之上。

实现的效果包括：

还能识别眼睛

人脸识别的核心代码：

页面：

<div>

<video id="live" width="320" height="240" autoplay style="display: inline;"></video>

<canvas width="320" id="canvas" height="240" style="display: inline;"></canvas>

</div>

<script type="text/javascript">

var video = $("#live").get()[0];

var canvas = $("#canvas");

var ctx = canvas.get()[0].getContext('2d');

navigator.webkitGetUserMedia("video",

function(stream) {

video.src = webkitURL.createObjectURL(stream);

},

function(err) {

console.log("Unable to get video stream!")

}

)

timer = setInterval(

function () {

ctx.drawImage(video, 0, 0, 320, 240);

}, 250);

</script>

后台：

public class FaceDetection {

private static final String CASCADE_FILE = "resources/haarcascade_frontalface_alt.xml";

private int minsize = 20;

private int group = 0;

private double scale = 1.1;

/**

* Based on FaceDetection example from JavaCV.

*/

public byte[] convert(byte[] imageData) throws IOException {

// create image from supplied bytearray

IplImage originalImage = cvDecodeImage(cvMat(1, imageData.length,CV_8UC1, new BytePointer(imageData)));

// Convert to grayscale for recognition

IplImage grayImage = IplImage.create(originalImage.width(), originalImage.height(), IPL_DEPTH_8U, 1);

cvCvtColor(originalImage, grayImage, CV_BGR2GRAY);

// storage is needed to store information during detection

CvMemStorage storage = CvMemStorage.create();

// Configuration to use in analysis

CvHaarClassifierCascade cascade = new CvHaarClassifierCascade(cvLoad(CASCADE_FILE));

// We detect the faces.

CvSeq faces = cvHaarDetectObjects(grayImage, cascade, storage, scale, group, minsize);

// We iterate over the discovered faces and draw yellow rectangles around them.

for (int i = 0; i < faces.total(); i++) {

CvRect r = new CvRect(cvGetSeqElem(faces, i));

cvRectangle(originalImage, cvPoint(r.x(), r.y()),

cvPoint(r.x() + r.width(), r.y() + r.height()),

CvScalar.YELLOW, 1, CV_AA, 0);

}

// convert the resulting image back to an array

ByteArrayOutputStream bout = new ByteArrayOutputStream();

BufferedImage imgb = originalImage.getBufferedImage();

ImageIO.write(imgb, "png", bout);

return bout.toByteArray();

}

详细的实现细节请阅读英文原文：

http://www.smartjava.org/content/face-detection-using-html5-javascript-webrtc-websockets-jetty-and-javacvopencv

转载于:https://www.cnblogs.com/meetrice/p/4967783.html

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