Java+opencv3.2.0实现人脸检测 Java+opencv3.2.0实现人脸检测功能
帅气的猫爪 人气:0说到人脸检测，首先要了解Haar特征分类器。Haar特征分类器说白了就是一个个的xml文件，不同的xml里面描述人体各个部位的特征值，比如人脸、眼睛等等。OpenCV3.2.0中提供了如下特征文件：
haarcascade_eye.xml
haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml
haarcascade_frontalcatface.xml
haarcascade_frontalcatface_extended.xml
haarcascade_frontalface_alt.xml
haarcascade_frontalface_alt_tree.xml
haarcascade_frontalface_alt2.xml
haarcascade_frontalface_default.xml
haarcascade_fullbody.xml
haarcascade_lefteye_2splits.xml
haarcascade_licence_plate_rus_16stages.xml
haarcascade_lowerbody.xml
haarcascade_profileface.xml
haarcascade_righteye_2splits.xml
haarcascade_russian_plate_number.xml
haarcascade_smile.xml
haarcascade_upperbody.xml
通过加载不同的特征文件，就能达到相应的检测效果。
OpenCV3.2.0中detectMultiScale函数参数说明：
detectMultiScale(Mat image, MatOfRect objects, double scaleFactor, int minNeighbors, int flags, Size minSize, Size maxSize)
image：待检测图片，一般为灰度图（提高效率）
objects：被检测物体的矩形框向量组
scaleFactor：前后两次相继的扫描中，搜索窗口的比例系数。默认为1.1即每次搜索窗口依次扩大10%
minNeighbors：构成检测目标的相邻矩形的最小个数(默认为3个)
flags：要么使用默认值，要么使用CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING，如果设置为CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING，那么函数将会使用Canny边缘检测来排除边缘过多或过少的区域，因此这些区域通常不会是人脸所在区域
minSize：得到的目标区域的最小范围
maxSize：得到的目标区域的最大范围
人脸检测示例代码：
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfRect;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Rect;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;
public class FaceDetect
{
public static void main(String[] args)
{
// TODO Auto-generated method stub
System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
System.out.println("\nRunning FaceDetector");
CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier();
faceDetector.load(
"C:\\Program Files\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt.xml");
Mat image = Imgcodecs.imread("F:\\1114.jpg");
MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
faceDetector.detectMultiScale(image, faceDetections);
System.out.println(String.format("Detected %s faces", faceDetections.toArray().length));
for (Rect rect : faceDetections.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));
}
String filename = "F:\\ouput.jpg";
Imgcodecs.imwrite(filename, image);
}
}
源图像与结果图：
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