javacv 人脸检测

这篇文章是Andrew Davison博士发布的有关自然用户界面（NUI）系列的一部分，内容涉及使用JavaCV从网络摄像头视频提要中检测手。

注意：本章的所有源代码都可以从http://fivedots.coe.psu.ac.th/~ad/jg/nui055/下载。

第5章的彩色斑点检测代码（可从http://fivedots.coe.psu.ac.th/~ad/jg/nui05/获得 ）可以用作其他形状分析器的基础，我将在此处进行说明。通过扩展它来检测手和手指。 在图1中，我的左手戴着黑手套。 我的Handy应用程序尝试查找并标记拇指，食指，中指，无名指和小指。 在指尖和手的重心（COG）之间绘制黄线。

图1.检测左手和手指。

我使用了第5章的HSVSelector应用程序来确定黑手套的合适HSV范围。 在执行图2所示的步骤之前，Handy会加载这些范围，以获取手部的轮廓，其COG和相对于水平面的方向。

图2。找到手轮廓。

图2中的各个阶段几乎与第5章第4.1节中的ColorRectDetector.findRect（）方法执行的阶段相同。但是，Handy继续进行处理，使用凸包和凸缺陷来定位并标记手中的指尖轮廓。 这些附加步骤如图3所示。

图3.查找和标记指尖。

外壳和缺陷是使用标准OpenCV操作从轮廓获得的，我将在下面进行解释。 但是，命名手指的最后一步采用了一种颇为怪异的策略，该策略假定轮廓的缺陷是针对伸出的左手。 拇指和食指基于它们相对于COG的角度位置来定位，而其他手指则根据它们相对于那些手指的位置来标识。 这个过程非常脆弱，并且很容易混淆，如图4所示。

图4.一个错误的中指。

尽管如此，该技术还是相当可靠的，通常至少可以识别拇指和食指，而与手的方向无关，这对于基本的手势处理来说应该足够了。 但是，该应用程序无法识别手势，希望它将成为下一章的主题。

Handy的类图如图5所示，其中仅列出了公共方法。

图5.方便的类图。

Handy的顶级与第5章中的BlobsDrumming应用程序的顶级并行（例如，参见第5章的图11​​），其中Handy类管理JFrame和HandPanel，显示带注释的摄像头图像。 图2和3总结的图像分析由HandDetector类执行，该类通过调用update（）传递给当前的网络摄像头快照。 当HandPanel调用HandDetector.draw（）时，它将绘制当前标记的指尖，COG和连接线。

1.分析网络摄像头图像

update（）方法实际上是实现图2和图3的一系列调用。

// globals
private static final int IMG_SCALE = 2; // scaling applied to webcam image// HSV ranges defining the glove color
private int hueLower, hueUpper, satLower, satUpper,briLower, briUpper;// OpenCV elements
private IplImage hsvImg;  // HSV version of webcam image
private IplImage imgThreshed;  // threshold for HSV settings// hand details
private Point cogPt;       // center of gravity (COG) of contour
private int contourAxisAngle;     // contour's main axis angle relative to the horiz (in degrees)
private ArrayList fingerTips;public void update(BufferedImage im)
{BufferedImage scaleIm = scaleImage(im, IMG_SCALE);   // reduce the size of the image to make processing faster// convert image format to HSVcvCvtColor(IplImage.createFrom(scaleIm), hsvImg, CV_BGR2HSV);// threshold image using loaded HSV settings for user's glovecvInRangeS(hsvImg, cvScalar(hueLower, satLower, briLower, 0),cvScalar(hueUpper, satUpper, briUpper, 0),imgThreshed);cvMorphologyEx(imgThreshed, imgThreshed, null, null,CV_MOP_OPEN, 1);// erosion followed by dilation on the image to remove// specks of white while retaining the image sizeCvSeq bigContour = findBiggestContour(imgThreshed);if (bigContour == null)return;extractContourInfo(bigContour, IMG_SCALE);// find the COG and angle to horizontal of the contourfindFingerTips(bigContour, IMG_SCALE);// detect the fingertips positions in the contournameFingers(cogPt, contourAxisAngle, fingerTips);
}  // end of update()

update（）首先缩放提供的网络摄像头图像以提高处理速度。 然后，它将图片转换为HSV格式，以便可以使用黑手套的HSV范围生成阈值图像。 这对应于图2的第一行，尽管实际上将阈值渲染为黑色背景上的白色像素。

减去小斑点的阈值传递给findBiggestContour（）; 在随后的处理阶段中，假定生成的轮廓是用户的手。 extractContourInfo（）分析轮廓以找到手的重心（COG）及其相对于水平面的方向，并将其存储在cogPt和ContourAxisAngle全局变量中。 extractContourInfo（）的完成对应于图2的末尾。

findFingerTips（）方法将凸包包裹在轮廓周围，以识别形状的缺陷（图3的顶行），我们假设这是手的手指。 经过少量过滤以减少缺陷数量之后，其余缺陷将被视为指尖坐标，并存储在全局fingerTips列表中。

nameFingers（）标记手指（假设拇指和食指在手的左侧），完成图3的阶段。

1.1找到最大的轮廓

findBiggestContour（）使用OpenCV函数cvFindContours（）创建轮廓列表。 对于我的二进制阈值图像，轮廓是白色像素的区域（或斑点）。 每个斑点由一个边界框近似，并且选择并返回与最大框相对应的轮廓。

// globals
private static final float SMALLEST_AREA = 600.0f;// ignore smaller contour areasprivate CvMemStorage contourStorage;private CvSeq findBiggestContour(IplImage imgThreshed)
{CvSeq bigContour = null;// generate all the contours in the threshold image as a listCvSeq contours = new CvSeq(null);cvFindContours(imgThreshed, contourStorage, contours,Loader.sizeof(CvContour.class),CV_RETR_LIST, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);// find the largest contour in the list based on bounded box sizefloat maxArea = SMALLEST_AREA;CvBox2D maxBox = null;while (contours != null && !contours.isNull()) {if (contours.elem_size() > 0) {CvBox2D box = cvMinAreaRect2(contours, contourStorage);if (box != null) {CvSize2D32f size = box.size();float area = size.width() * size.height();if (area > maxArea) {maxArea = area;bigContour = contours;}}}contours = contours.h_next();}return bigContour;
}  // end of findBiggestContour()

cvFindContours（）可以返回不同类型的轮廓，这些轮廓收集在不同类型的数据结构中。 我生成最简单的轮廓，将它们存储在线性列表中，可以使用while循环进行搜索。

经过一些实验后，我在600平方像素的有边界框上放置了一个下限，以滤除围绕图像噪点的小框。 这意味着，如果findBiggestContour（）找不到足够大的框，则可能返回null。

1.2计算COG和水平角

图2所示的下一步是通过调用extractContourInfo（）查找COG和与手部轮廓水平线的夹角。 在此，HandDetector中的代码从ColorRectDetector.findRect（）在第5章中进行的分析开始成为公司的一部分。在该章的4.2节中，轮廓周围的封闭框用于获得中心和方向。 这是足够的，因为基础形状是矩形卡片，因此轮廓和框几乎相同。 但是，手周围的边界框可能很容易与手本身具有不同的COG或角度。 在这种情况下，有必要利用力矩直接分析手部轮廓而不是边界框。

我在第3章中使用了空间矩来查找二进制图像的COG。 可以将相同的技术应用于轮廓以找到其中心（或质心）。 我还可以计算二阶混合矩，它提供了有关质心周围像素散布的信息。 可以组合二阶矩以返回轮廓的主轴相对于x轴的方向（或角度）。

回顾第三章的OpenCV矩符号，m（）矩函数定义为：

该函数带有两个参数p和q，它们用作x和y的幂。 I（）函数是由像素的（x，y）坐标定义的像素的强度。 n是组成形状的像素数。

如果考虑图6中的轮廓，则θ是其主轴线与水平面的角度，+ y轴指向下方。

图6.轮廓线及其主轴线。

就m（）函数而言，可以证明：

如下所示的extractContourInfo（）方法使用空间矩获取轮廓的质心，并使用cvGetCentralMoment（）根据上述公式计算主轴角度； 这些结果存储在全局变量cogPt和ContourAxisAngle中，以备后用。

// globals
private Point cogPt;       // center of gravity (COG) of contour
private int contourAxisAngle;     // contour's main axis angle relative to horizontal (in degrees)private ArrayList fingerTips;private void extractContourInfo(CvSeq bigContour, int scale)
{CvMoments moments = new CvMoments();cvMoments(bigContour, moments, 1);// center of gravitydouble m00 = cvGetSpatialMoment(moments, 0, 0) ;double m10 = cvGetSpatialMoment(moments, 1, 0) ;double m01 = cvGetSpatialMoment(moments, 0, 1);if (m00 != 0) {   // calculate centerint xCenter = (int) Math.round(m10/m00)*scale;int yCenter = (int) Math.round(m01/m00)*scale;cogPt.setLocation(xCenter, yCenter);}double m11 = cvGetCentralMoment(moments, 1, 1);double m20 = cvGetCentralMoment(moments, 2, 0);double m02 = cvGetCentralMoment(moments, 0, 2);contourAxisAngle = calculateTilt(m11, m20, m02);// deal with hand contour pointing downwards/* uses fingertips information generated on the last update ofthe hand, so will be out-of-date */if (fingerTips.size() > 0) {int yTotal = 0;for(Point pt : fingerTips)yTotal += pt.y;int avgYFinger = yTotal/fingerTips.size();if (avgYFinger > cogPt.y)   // fingers below COGcontourAxisAngle += 180;}contourAxisAngle = 180 - contourAxisAngle;  /* this makes the angle relative to a positive y-axis thatruns up the screen */
}  // end of extractContourInfo()private int calculateTilt(double m11, double m20, double m02)
{double diff = m20 - m02;if (diff == 0) {if (m11 == 0)return 0;else if (m11 > 0)return 45;else   // m11 < 0return -45;}double theta = 0.5 * Math.atan2(2*m11, diff);int tilt = (int) Math.round( Math.toDegrees(theta));if ((diff > 0) && (m11 == 0))return 0;else if ((diff < 0) && (m11 == 0))return -90;else if ((diff > 0) && (m11 > 0))  // 0 to 45 degreesreturn tilt;else if ((diff > 0) && (m11 < 0))  // -45 to 0return (180 + tilt);   // change to counter-clockwise angleelse if ((diff < 0) && (m11 > 0))   // 45 to 90return tilt;else if ((diff < 0) && (m11 < 0))   // -90 to -45return (180 + tilt);  // change to counter-clockwise angleSystem.out.println("Error in moments for tilt angle");return 0;
}  // end of calculateTilt()

Johannes Kilian在http://public.cranfield.ac.uk/c5354/teaching/dip/opencv/SimpleImageAnalysisbyMoments.pdf上的 “通过矩的简单图像分析”中对OpenCV的矩进行了详细说明。 calculateTilt（）内的代码基于Kilian论文表1中列出的θ特殊情况。

不幸的是，轴角无法区分手指指向上方的手和手指指向下方的手，因此有必要检查指尖相对于COG的相对位置，以确定是否应调整角度。 问题在于，只有在检查了手部轮廓的凸包是否存在缺陷之后（在extractContourInfo（）完成之后才出现此缺陷），该信息才可用。

我的解决方案是使用在上次调用update（）时计算出的指尖坐标，该指针分析了当前帧之前的摄像头帧。 数据将是过时的，但是在两次捕捉之间的200 ms间隔内指针不会移动太多。

1.3找到指尖

指尖的识别在图3的第一行中进行； 在代码中，通过OpenCV的cvConvexHull2（）将凸包包裹在轮廓上，并通过cvConvexityDefects（）将多边形与轮廓进行比较以查找其缺陷。

利用轮廓的低多边形近似值而不是原始值，可以加快船体创建和缺陷分析的速度。

这些阶段在findFingerTips（）方法的前半部分执行：

// globals
private static final int MAX_POINTS = 20;  // max number of points stored in an array// OpenCV elements
private CvMemStorage contourStorage, approxStorage,hullStorage, defectsStorage;// defects data for the hand contour
private Point[] tipPts, foldPts;
private float[] depths;private void findFingerTips(CvSeq bigContour, int scale)
{CvSeq approxContour = cvApproxPoly(bigContour,Loader.sizeof(CvContour.class),approxStorage, CV_POLY_APPROX_DP, 3, 1);// reduce number of points in the contourCvSeq hullSeq = cvConvexHull2(approxContour,hullStorage, CV_COUNTER_CLOCKWISE, 0);// find the convex hull around the contourCvSeq defects = cvConvexityDefects(approxContour,hullSeq, defectsStorage);// find the defect differences between the contour and hullint defectsTotal = defects.total();if (defectsTotal > MAX_POINTS) {System.out.println("Processing " + MAX_POINTS + " defect pts");defectsTotal = MAX_POINTS;}// copy defect information from defects sequence into arraysfor (int i = 0; i < defectsTotal; i++) {Pointer pntr = cvGetSeqElem(defects, i);CvConvexityDefect cdf = new CvConvexityDefect(pntr);CvPoint startPt = cdf.start();tipPts[i] = new Point( (int)Math.round(startPt.x()*scale),(int)Math.round(startPt.y()*scale));// array contains coords of the fingertipsCvPoint endPt = cdf.end();CvPoint depthPt = cdf.depth_point();foldPts[i] = new Point( (int)Math.round(depthPt.x()*scale),(int)Math.round(depthPt.y()*scale));//array contains coords of the skin fold between fingersdepths[i] = cdf.depth()*scale;// array contains distances from tips to folds}reduceTips(defectsTotal, tipPts, foldPts, depths);
}  // end of findFingerTips()

findFingerTips（）的后半部分从缺陷序列中提取尖端和褶皱坐标以及深度。 先前使用CV_COUNTER_CLOCKWISE参数调用凸包方法cvConvexHull2（）意味着将以逆时针顺序存储坐标，如图7所示。

图7.指尖，褶皱和深度。

指尖存储在tipPts []数组中，手指在foldPts []中折叠（手指之间的凹痕），深度在depths []中。

如图7所示，分析通常会产生太多缺陷，因此在findFingerTips（）的末尾会调用reduceTips（）。 它应用了两个简单的测试来滤除不太可能是指尖的缺陷-丢弃缺陷深度较浅的点，并在其相邻折叠点之间以太大的角度进行坐标。 两者的示例如图8所示。

图8.浅深度和广角。

reduceTips（）将其余的提示点存储在全局fingerTips列表中：

// globals
private static final int MIN_FINGER_DEPTH = 20;
private static final int MAX_FINGER_ANGLE = 60;   // degreesprivate ArrayList fingerTips;private void reduceTips(int numPoints, Point[] tipPts,Point[] foldPts, float[] depths)
{fingerTips.clear();for (int i=0; i < numPoints; i++) {if (depths[i] < MIN_FINGER_DEPTH)    // defect too shallowcontinue;// look at fold points on either side of a tipint pdx = (i == 0) ? (numPoints-1) : (i - 1); // predecessor of iint sdx = (i == numPoints-1) ? 0 : (i + 1);   // successor of iint angle = angleBetween(tipPts[i], foldPts[pdx], foldPts[sdx]);if (angle >= MAX_FINGER_ANGLE)    continue;      // angle between finger and folds too wide// this point is probably a fingertip, so add to listfingerTips.add(tipPts[i]);}
}  // end of reduceTips()private int angleBetween(Point tip, Point next, Point prev)
// calculate the angle between the tip and its neighboring folds
// (in integer degrees)
{return Math.abs( (int)Math.round(Math.toDegrees(Math.atan2(next.x - tip.x, next.y - tip.y) -Math.atan2(prev.x - tip.x, prev.y - tip.y)) ));
}

1.4命名手指

nameFingers（）使用指尖坐标列表以及轮廓的COG和轴角来分两步标记手指。 首先，它会基于它们相对于COG的可能角度调用labelThumbIndex（）来标记拇指和食指，假设它们位于手的左侧。 nameFingers（）会根据相对于拇指和食指的已知顺序，尝试在labelUnknowns（）中标记其他手指。

// globals
private ArrayList namedFingers;private void nameFingers(Point cogPt, int contourAxisAngle,ArrayList fingerTips)
{ // reset all named fingers to unknownnamedFingers.clear();for (int i=0; i < fingerTips.size(); i++)namedFingers.add(FingerName.UNKNOWN);labelThumbIndex(fingerTips, namedFingers);labelUnknowns(namedFingers);
}  // end of nameFingers()

Finger ID及其相对顺序在FingerName枚举中维护：

public enum FingerName {LITTLE, RING, MIDDLE, INDEX, THUMB, UNKNOWN;public FingerName getNext(){ int nextIdx = ordinal()+1;if (nextIdx == (values().length))nextIdx = 0;return values()[nextIdx]; }  // end of getNext()public FingerName getPrev(){ int prevIdx = ordinal()-1;if (prevIdx < 0)prevIdx = values().length-1;return values()[prevIdx]; }  // end of getPrev()}  // end of FingerName enum

可能的手指名称之一是UNKNOWN，该名称用于在调用命名方法之前标记所有指尖。

labelThumbIndex（）尝试根据图9中所示的角度范围来标记拇指和食指。

图9.拇指和食指的角度范围。

食指可以围绕COG旋转60至120度，而拇指可以在120至200度之间移动。 我通过反复试验得出了这些角度，他们认为手是笔直向上的。

labelThumbIndex（）还假定拇指和食指最有可能存储在fingerTips列表的末尾，因为轮廓船体是按逆时针顺序构建的。 因此，通过向后遍历列表，可以增加与正确缺陷匹配的机会。

// globals
private static final int MIN_THUMB = 120;  // angle ranges
private static final int MAX_THUMB = 200;private static final int MIN_INDEX = 60;
private static final int MAX_INDEX = 120;// hand details
private Point cogPt
private int contourAxisAngle;     private void labelThumbIndex(ArrayList fingerTips,ArrayList nms)
{boolean foundThumb = false;boolean foundIndex = false;int i = fingerTips.size()-1;while ((i >= 0)) {int angle = angleToCOG(fingerTips.get(i),cogPt, contourAxisAngle);// check for thumbif ((angle <= MAX_THUMB) && (angle>MIN_THUMB) && !foundThumb) {nms.set(i, FingerName.THUMB);foundThumb = true;}// check for indexif ((angle <= MAX_INDEX) && (angle > MIN_INDEX) && !foundIndex) {nms.set(i, FingerName.INDEX);foundIndex = true;}i--;}
}  // end of labelThumbIndex()

angleToCOG（）计算指尖相对于COG的角度，记住要记住轮廓轴角度，以便使手笔直向上。

private int angleToCOG(Point tipPt, Point cogPt,int contourAxisAngle)
{int yOffset = cogPt.y - tipPt.y;    // make y positive up screenint xOffset = tipPt.x - cogPt.x;double theta = Math.atan2(yOffset, xOffset);int angleTip = (int) Math.round( Math.toDegrees(theta));return angleTip + (90 - contourAxisAngle);// this ensures that the hand is orientated straight up
}  // end of angleToCOG()

labelUnknowns（）传递了一个手指名称列表，该列表希望在某些位置包含THUMB和INDEX，而在其他位置包含UNKNOWN。 使用命名的手指作为起点，根据手指在FingerName枚举中的顺序，将UNKNOWN更改为手指名称。

private void labelUnknowns(ArrayList nms)
{// find first named fingerint i = 0;while ((i < nms.size()) && (nms.get(i) == FingerName.UNKNOWN))i++;if (i == nms.size())   // no named fingers found, so give upreturn;FingerName name = nms.get(i);labelPrev(nms, i, name);    // fill-in backwardslabelFwd(nms, i, name);     // fill-in forwards
}  // end of labelUnknowns()

labelPrev（）和labelFwd（）的区别仅在于它们在名称列表中移动的方向。 labelPrev（）向后移动以尝试将UNKNOWNS更改为已命名的手指，但前提是尚未将名称分配给列表。

2.画出手指

由update（）执行的分析将得到指尖点列表（在fingertips全局中），关联的已命名手指列表（在namedFingers中）以及轮廓COG和轴角度。 除角度外，所有这些都由draw（）用来将命名的手指标签添加到网络摄像头图像中，如下图1和图10所示。

图10.命名的手指和未知的手指。

未知的手指“尖端”（在namedFingers中标记为UNKNOWN）被绘制为红色圆圈。

// globals
private Point cogPt;
private ArrayList fingerTips;
private ArrayList namedFingers;public void draw(Graphics2D g2d)
{if (fingerTips.size() == 0)return;g2d.setRenderingHint(RenderingHints.KEY_ANTIALIASING,RenderingHints.VALUE_ANTIALIAS_ON);  // line smoothingg2d.setPaint(Color.YELLOW);g2d.setStroke(new BasicStroke(4));  // thick yellow pen// label tips in red or green, and draw lines to named tipsg2d.setFont(msgFont);for (int i=0; i < fingerTips.size(); i++) {Point pt = fingerTips.get(i);if (namedFingers.get(i) == FingerName.UNKNOWN) {g2d.setPaint(Color.RED);   // unnamed fingertip is redg2d.drawOval(pt.x-8, pt.y-8, 16, 16);g2d.drawString("" + i, pt.x, pt.y-10);   // label with a digit}else {   // draw yellow line to the named fingertip from COGg2d.setPaint(Color.YELLOW);g2d.drawLine(cogPt.x, cogPt.y, pt.x, pt.y);g2d.setPaint(Color.GREEN);   // named fingertip is greeng2d.drawOval(pt.x-8, pt.y-8, 16, 16);g2d.drawString(namedFingers.get(i).toString().toLowerCase(),pt.x, pt.y-10);}}// draw COGg2d.setPaint(Color.GREEN);g2d.fillOval(cogPt.x-8, cogPt.y-8, 16, 16);
}  // end of draw()

3.手势检测

Handy应用程序会尽力将已命名的指尖转换为手势，这需要分析手指随着时间在空间中的移动方式。

初步测试表明，Handy仅在涉及伸出的拇指和/或食指（也许与其他手指结合在一起）时，才能可靠地识别手势。 这种手势包括图11中所示的“胜利”，“波浪”，“良好”，“指向”和“枪支”。

图11.适用于便捷式检测的手势。

Handy无法检测到的常见手势是“ ok”（参见图12），因为它需要将手指放在一起，而这不能仅根据轮廓缺陷来检测到。

图12.不合适的“确定”手势。

参考： Java Advent Calendar博客上的JCG合作伙伴 Attila-Mihaly Balazs 使用JavaCV进行的手和手指检测 。

翻译自: https://www.javacodegeeks.com/2012/12/hand-and-finger-detection-using-javacv.html

javacv 人脸检测