java集成opencv(不踩坑),实现人脸检测小demo(含上传人像图片识别接口),windows,IDEA,Springboot

简介: java集成opencv(不踩坑),实现人脸检测小demo(含上传人像图片识别接口),windows,IDEA,Springboot

先一步一步来,中间会讲解会踩到的坑。

作者环境:java11(最好用java8)

1.正常用maven导入坐标:

         <dependency>
            <groupId>org.openpnp</groupId>
            <artifactId>opencv</artifactId>
            <version>4.5.3-1</version>
        </dependency>

依赖下载完别急着写代码

你急着把测试代码写了会遇到:

库文件找不到异常

2.下载库文件:

下载对应版本

下载好运行解压到指定目录后一路打开找到这个opencv_java453.dll

3.下载模型文件:

这个是用于人脸识别的模型

4.把库文件粘贴到你的jdk的bin目录下

因为你在javase的测试main方法调用opencv的api,该api底层是会依赖opencv_java453.dll这个库的,jvm首先就在bin目录下查找该库,所以需要把库文件放bin下。

5.把模型文件放到你的项目目录

可以是根目录也可以像作者一样放src下:

6.编写你的javase测试代码

注意图片文件路径、模型文件路径,不要无脑copy过来直接运行,你只需要修改成你自己项目里面的路径就可以了

 
import org.opencv.core.*;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;
 
import java.util.Arrays;
import java.util.Base64;
 
 
 
/**
 * @author mijiupro
 */
 
public class FaceDetection {
 
    //人脸检测器
    private static final CascadeClassifier FACE_DETECTOR;
 
    //人脸模型xml文件路径
    private static final String FACE_MODEL_PATH = "src/main/java/com/mi9688/common/opencv/model/haarcascade_frontalface_alt.xml";
    //测试图片文件夹路径
    private static final String TRAINING_DATA_DIR = "src/main/java/com/mi9688/common/opencv/sample";
    //检测并处理后保存图片路径
    private static final String DETECTION_RESULT ="src/main/java/com/mi9688/common/opencv/result/result.jpg";
 
    static {
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);//加载库文件
        FACE_DETECTOR = new CascadeClassifier(FACE_MODEL_PATH);//创建级联分类器加载人脸模型xml文件
    }
 
    /**
     * 测试模型
     */
    public static void testModel() {
        // 加载样本图片
        Mat image = Imgcodecs.imread(TRAINING_DATA_DIR+"/1.jpg");
        // 检测人脸
        MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
        FACE_DETECTOR.detectMultiScale(image, faceDetections);
 
        int numFaces = faceDetections.toArray().length;
        System.out.println("人脸数量: " + numFaces);
        // 绘制标人脸识框并打印人脸位置坐标
        Arrays.stream(faceDetections.toArray()).forEach(
                (rect) -> {
                    Imgproc.rectangle(image, new Point(rect.x, rect.y),
                            new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height),
                            new Scalar(0, 255, 0));
                    System.out.println("坐标: (" + rect.x + ", " + rect.y + ")");
                });
 
        // 保存处理后的图片
        Imgcodecs.imwrite(DETECTION_RESULT, image);
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        testModel();
 
    }
}

运行后你会得到:


恭喜你完成了第一步,当你把人脸识别封装成接口时,又会遇到惊喜,下面说一下这个惊喜。

7.编写前端提交人脸图片的后端人脸校验接口

继续在该测试类写个人脸校验静态方法

public static Boolean hasOneFace(String base64Image) {
        try {
            Mat imageMat = Imgcodecs.imdecode(new MatOfByte(Base64.getDecoder().decode(base64Image)), Imgcodecs.IMREAD_UNCHANGED);
            // 转换为灰度图像
            Mat grayImageMat = new Mat();
            Imgproc.cvtColor(imageMat, grayImageMat, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
            // 检测人脸
            MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
            FACE_DETECTOR.detectMultiScale(grayImageMat, faceDetections, 1.1, 2, 0, new Size(30, 30));
 
            int numFaces = faceDetections.toArray().length;
            log.info("人脸数量: " + numFaces);
            if (numFaces != 1) {
                log.info("请确保人脸数量为1,且人脸位于图片正中央");
                return false;
            }
            Arrays.stream(faceDetections.toArray()).forEach(rect -> log.info("坐标: (" + rect.x + ", " + rect.y + ")"));
 
        } catch (Exception e) {
            log.info(e.getMessage());
        }
        return true;
    }

controller:

 @PostMapping("/staff-is-face1")
    public Result<?> isFaceByOpencv(@RequestBody String faceBase64) {
        if(FaceDetection.hasOneFace(faceBase64)){
            return Result.success();
        }
 
       return Result.error(ResultCode.FAIL);
    }

8惊喜:这时前端调用你的接口就会:

又出现库找不到异常了:

这时候你大概率引入了热部署依赖大部分都是这个原因:

这时你需要注释掉热部署导入,然后maven刷新依赖,重启就解决了。

如果还没有解决

那就在你的C:\Windows\System32目录也复制一份库文件opencv_java453.dll

ok到这里你99%已经可以愉快使用你的opencv了

9.注意:该依赖目前不支持java自训练模型,自训练接口仅对c++语言提供,社区补充版本的依赖可以支持模型自训练

地址如下:https://github.com/opencv/opencv/blob/master/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml

maven坐标:

         <dependency>
            <groupId>org.bytedeco</groupId>
            <artifactId>javacv-platform</artifactId>
            <version>1.5.9</version>
        </dependency>

具体看github官方文档

目录
相关文章
|
12天前
|
Java 开发者 Spring
java springboot监听事件和处理事件
通过上述步骤,开发者可以在Spring Boot项目中轻松实现事件的发布和监听。事件机制不仅解耦了业务逻辑,还提高了系统的可维护性和扩展性。掌握这一技术,可以显著提升开发效率和代码质量。
77 33
|
2天前
|
XML 机器学习/深度学习 人工智能
使用 OpenCV 和 Python 轻松实现人脸检测
本文介绍如何使用OpenCV和Python实现人脸检测。首先,确保安装了OpenCV库并加载预训练的Haar特征模型。接着,通过读取图像或视频帧,将其转换为灰度图并使用`detectMultiScale`方法进行人脸检测。检测到的人脸用矩形框标出并显示。优化方法包括调整参数、多尺度检测及使用更先进模型。人脸检测是计算机视觉的基础技术,具有广泛应用前景。
29 10
|
4天前
|
Java 应用服务中间件 API
【潜意识Java】javaee中的SpringBoot在Java 开发中的应用与详细分析
本文介绍了 Spring Boot 的核心概念和使用场景,并通过一个实战项目演示了如何构建一个简单的 RESTful API。
22 5
|
4天前
|
前端开发 Java 数据库连接
Java后端开发-使用springboot进行Mybatis连接数据库步骤
本文介绍了使用Java和IDEA进行数据库操作的详细步骤,涵盖从数据库准备到测试类编写及运行的全过程。主要内容包括: 1. **数据库准备**:创建数据库和表。 2. **查询数据库**:验证数据库是否可用。 3. **IDEA代码配置**:构建实体类并配置数据库连接。 4. **测试类编写**:编写并运行测试类以确保一切正常。
14 2
|
4天前
|
监控 Java API
【潜意识Java】使用SpringBoot构建高效的RESTfulAPI
本文介绍了使用Spring Boot构建RESTful API的完整流程,涵盖从项目创建到API测试的各个步骤。
21 1
|
14天前
|
Java 开发者 Spring
java springboot监听事件和处理事件
通过上述步骤,开发者可以在Spring Boot项目中轻松实现事件的发布和监听。事件机制不仅解耦了业务逻辑,还提高了系统的可维护性和扩展性。掌握这一技术,可以显著提升开发效率和代码质量。
51 13
|
18天前
|
Java Spring
Java Spring Boot监听事件和处理事件
通过上述步骤,我们可以在Java Spring Boot应用中实现事件的发布和监听。事件驱动模型可以帮助我们实现组件间的松耦合,提升系统的可维护性和可扩展性。无论是处理业务逻辑还是系统事件,Spring Boot的事件机制都提供了强大的支持和灵活性。希望本文能为您的开发工作提供实用的指导和帮助。
69 15
|
20天前
|
Java 开发者 Spring
Java Springboot监听事件和处理事件
通过这些内容的详细介绍和实例解析,希望能帮助您深入理解Spring Boot中的事件机制,并在实际开发中灵活应用,提高系统的可维护性和扩展性。
53 7
|
6月前
|
IDE Oracle Java
day4:JDK、IntelliJ IDEA的安装和环境变量配置
【7月更文挑战第4天】🏆本文收录于「滚雪球学Java」专栏,专业攻坚指数级提升,希望能够助你一臂之力,帮你早日登顶实现财富自由🚀;同时,欢迎大家关注&&收藏&&订阅!持续更新中,up!up!up!!
254 0
|
6月前
|
网络协议 安全 Linux
在IntelliJ IDEA中使用固定公网地址远程SSH连接服务器环境进行开发
在IntelliJ IDEA中使用固定公网地址远程SSH连接服务器环境进行开发
142 2

热门文章

最新文章