java+opencv实现人脸识别

背景：最近需要用到人脸识别，但又不花钱使用现有的第三方人脸识别接口，为此使用opencv结合java进行人脸识别（ps:opencv是开源的，使用它来做人脸识别存在一定的误差，效果一般）。

安装opencv
官网地址：https://opencv.org/, 由于官网下载速度是真的慢
为此这边是我下的百度云盘，opencv4.1.0，提取码1o36。
如果是官网下载，就无脑安装就行了，安装完毕后。

将图一的两个文件复制到图二中。

从我网盘下载的，忽略这些。

在项目中引入pom依赖

<!-- opencv + javacv + ffmpeg--><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><!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.bytedeco.javacpp-presets/ffmpeg-platform --><dependency><groupId>org.bytedeco.javacpp-presets</groupId><artifactId>ffmpeg-platform</artifactId><version>4.1-1.4.4</version></dependency><!-- 视频摄像头 --><!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.bytedeco/javacv-platform --><dependency><groupId>org.bytedeco</groupId><artifactId>javacv-platform</artifactId><version>1.4.4</version></dependency><!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.bytedeco.javacpp-presets/opencv-platform --><dependency><groupId>org.bytedeco.javacpp-presets</groupId><artifactId>opencv-platform</artifactId><version>4.0.1-1.4.4</version></dependency>

导入库依赖
File --> Project Structure，点击Modules，选择需要使用opencv.jar的项目。

选择直接opencv安装路径
java代码demo

package org.Litluecat.utils;import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.opencv.core.*;
import org.opencv.highgui.HighGui;
import org.opencv.highgui.ImageWindow;
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 org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;import java.util.Arrays;/*** 人脸比对工具类* @author Litluecat* @Title: Opencv 图片人脸识别、实时摄像头人脸识别
**/
public class FaceVideo {private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(FaceVideo.class);private static final String endImgUrl = "C:\\Users\\lenovo\\Desktop\\";/*** opencv的人脸识别xml文件路径*/private static final String faceDetectorXML2URL = "D:\\Sofeware\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt.xml";/*** opencv的人眼识别xml文件路径*/private static final String eyeDetectorXML2URL = "D:\\Sofeware\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_eye.xml";/*** 直方图大小，越大精度越高，运行越慢*/private static int Matching_Accuracy = 100000;/*** 初始化人脸探测器*/private static CascadeClassifier faceDetector;/*** 初始化人眼探测器*/private static CascadeClassifier eyeDetector;private static int i=0;static {System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);faceDetector = new CascadeClassifier(faceDetectorXML2URL);eyeDetector = new CascadeClassifier(eyeDetectorXML2URL);}public static void main(String[] args) {log.info("开始人脸匹配");long begin = System.currentTimeMillis();// 1- 从摄像头实时人脸识别，识别成功保存图片到本地try{getVideoFromCamera(endImgUrl + "2.png");//仅用于强制抛异常，从而关闭GUI界面Thread.sleep(1000);int err = 1/0;// 2- 比对本地2张图的人脸相似度 （越接近1越相似）
//            double compareHist = FaceVideo.compare_image(endImgUrl + "test1.png" , endImgUrl + "face.png");
//            log.info("匹配度：{}",compareHist);
//            if (compareHist > 0.72) {//                log.info("人脸匹配");
//            } else {//                log.info("人脸不匹配");
//            }}catch (Exception e){log.info("开始强制关闭");log.info("人脸匹配结束，总耗时：{}ms",(System.currentTimeMillis()-begin));System.exit(0);}}/*** OpenCV-4.1.1 从摄像头实时读取* @param targetImgUrl 比对身份证图片* @return: void* @date: 2019年8月19日 17:20:13*/public static void getVideoFromCamera(String targetImgUrl) {//1 如果要从摄像头获取视频 则要在 VideoCapture 的构造方法写 0VideoCapture 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, targetImgUrl));//窗口延迟等待100ms，返回退出按键index = HighGui.waitKey(100);//当退出按键为Esc时，退出窗口if (index == 27) {break;}}}else{log.info("摄像头未开启");}//该窗口销毁不生效，该方法存在问题HighGui.destroyAllWindows();capture.release();return;}/*** OpenCV-4.1.0 人脸识别* @param image 待处理Mat图片(视频中的某一帧)* @param targetImgUrl 匹配身份证照片地址* @return 处理后的图片*/public static Mat getFace(Mat image, String targetImgUrl) {MatOfRect face = new MatOfRect();faceDetector.detectMultiScale(image, face);Rect[] rects=face.toArray();log.info("匹配到 "+rects.length+" 个人脸");if(rects != null && rects.length >= 1) {i++;if(i==3) {// 获取匹配成功第3次的照片Imgcodecs.imwrite(endImgUrl + "face.png", image);FaceVideoThread faceVideoThread = new FaceVideoThread(targetImgUrl , endImgUrl + "face.png");new Thread(faceVideoThread,"人脸比对线程").start();}}return image;}/*** 人脸截图* @param img* @return*/public static String face2Img(String img) {String faceImg = null;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()) {faceImg = img+"_.jpg";// 进行图片裁剪imageCut(img, faceImg, rect.x, rect.y, rect.width, rect.height);}if(null == faceImg){log.info("face2Img未识别出该图像中的人脸，img={}",img);}return faceImg;}/*** 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(Matching_Accuracy);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) {if(StringUtils.isBlank(img)){return null;}Mat image0 = Imgcodecs.imread(img);Mat image1 = new Mat();//Mat image2 = new Mat();// 灰度化Imgproc.cvtColor(image0, image1, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);//直方均匀//Imgproc.equalizeHist(image1, image2);// 探测人脸MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();faceDetector.detectMultiScale(image1, faceDetections);//探测人眼
//        MatOfRect eyeDetections = new MatOfRect();
//        eyeDetector.detectMultiScale(image1, eyeDetections);// rect中人脸图片的范围Mat face = null;for (Rect rect : faceDetections.toArray()) {//给图片上画框框 参数1是图片 参数2是矩形 参数3是颜色 参数四是画出来的线条大小//Imgproc.rectangle(image0,rect,new Scalar(0,0,255),2);//输出图片//Imgcodecs.imwrite(img+"_.jpg",image0);face = new Mat(image1, rect);}if(null == face){log.info("conv_Mat未识别出该图像中的人脸，img={}",img);}return face;}}

这边的人脸识别是另外其线程进行比对，代码如下。

package org.Litluecat.utils;import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;public class FaceVideoThread implements Runnable{private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(FaceVideoThread.class);private String oneImgUrl = null;private String otherImgUrl = null;public FaceVideoThread(String oneImgUrl, String otherImgUrl){this.oneImgUrl = oneImgUrl;this.otherImgUrl = otherImgUrl;}@Overridepublic void run() {try {double compareHist = FaceVideo.compare_image(oneImgUrl , otherImgUrl);log.info("匹配度：{}",compareHist);if (compareHist > 0.72) {log.info("人脸匹配");} else {log.info("人脸不匹配");}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}
}

提醒：如果运行异常，请添加你opencv的安装地址-Djava.library.path=D:\Sofeware\opencv\build\java\x64;

总结：java+opencv做人脸识别的精度不够，我也是有待学习，如果大家有更好的方式，能将opencv更好的展现出来，并达到更精准的人脸识别，请分享给我，谢谢。

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