この記事では、Javaの特定のコードを共有して、参照に対する顔の認識を実現します。特定のコンテンツは次のとおりです
公式ダウンロードとインストールファイル、win7を例に取り、opencv-2.4.13.3-vc14.exeをダウンロードしてください
インストール後、ビルドディレクトリ、ビルドディレクトリ、d：/opencv/build/java、opencv-2413.jarを取得し、プロジェクトディレクトリにコピーし、DLLファイルと各認識XMLファイルも必要です。
dllディレクトリ：d：/opencv/build/java/x64/opencv_java2413.dll
XMLディレクトリ：d：/opencv/sources/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml（ディレクトリにはさまざまな識別ファイルがあります）
プロジェクト構造：
特定のコード：OpenCVのDLLファイルを使用する必要があるため、JavaライブラリパスまたはJRE LIBに配置できます。 Windowsの下のSystem32ディレクトリに配置することも、次のようにコードに動的にロードすることもできます。
パッケージopencv; com.sun.scenario.effect.imagedataをインポートします。 org.opencv.core。*; Import org.opencv.core.point; org.opencv.highgui.highguiをインポートします。 Import org.opencv.imgproc.imgproc; org.opencv.objdetect.cascadeclassifierをインポートします。 javax.imageio.imageioをインポートします。 javax.swing。*; java.awt。*; java.awt.image.bufferedimageをインポートします。 java.io.fileをインポートします。 java.io.ioexceptionをインポートします。 java.util.arraysをインポートします。 java.util.vectorをインポートします。 /*** 2017/8/17に管理者によって作成されました。 */public class test {static {// opencv library string opencv path = system.getProperty（ "user.dir"） + "// opencv // x64 //"; string libpath = system.getProperty（ "java.library.path"）;文字列a = opencvpath + core.native_library_name + ".dll"; system.load（opencvpath + core.native_library_name + ".dll"）; } public static string getCutPath（string filepath）{string [] splitpath = filepath.split（ "//。"）; splitpath [0]+"cut"+"。"+splitpath [1]を返します。 } public static void Process（string original、string target）スロー例外{string originalcut = getCutPath（original）; string targetcut = getCutPath（ターゲット）; if（detectface（original、originalcut）&& detectface（target、targetcut））{}} public static boolean detectface（string imagepath、string outfile）throws {system.out.println（ "/nrunning detectfacedemo"）; //構成ファイルlbpcascade_frontalface.xmlからフェイス認識者を作成します。これは、opencvインストールディレクトリにあります。 cascadeclassifier faceDeTector = new CascadeClassifier（ "c：//users//administrator//desktop//opencv//haarcascade_frontalface_alt.xml"）;マット画像= highgui.imread（imagepath）; //画像内の顔を検出するfacedetections = new MatofRect（）; FACEDETECTOR.DETECTMULTISCALE（画像、FACEDETECTIONS）; system.out.println（string.format（ "検出された％s faces"、facedeTections.toarray（）。長さ））; rect [] rects = facedetections.toarray（）; if（rects！= null && rects.length> 1）{新しいruntimeexception（ "複数の顔を超える"）; } //認識されている各顔の周りにボックスを描画しますrect = rects [0]; core.rectangle（画像、新しいポイント（rect.x-2、rect.y-2）、new point（rect.x + rect.width、rect.y + rect.height）、new Scalar（0、255、0））; mat sub = image.submat（rect）;マットマット= new Mat（）;サイズサイズ= newサイズ（300、300）; imgproc.resize（sub、mat、size）; // faceを検索して、highgui.imwrite（outfile、mat）を保存します。 //結果をファイルに保存します// system.out.println（string.format（ "writing％s"、filename））; // highgui.imwrite（filename、image）; } public static void setalpha（string imagepath、string outfile）{ / ***テスト項目の追加*画像を読み取り、透明* / try {imageicon imageicon = new ImageIcon（ImagePath）; bufferedimage bufferedimage = new bufferedimage（ImageIcon.getIconWidth（）、ImageIcon.geticonHeight（）、BufferedImage.type_4byte_abgr）; Graphics2d g2d =（graphics2d）bufferedimage.getgraphics（）; g2d.drawimage（imageIcon.getImage（）、0、0、ImageIcon.getImageObServer（））; //すべてのピクセルポイントをループし、ピクセルポイントのアルファ値を変更しますint alpha = 100; for（int j1 = bufferedimage.getminy（）; j1 <bufferedimage.getheigh（）; j1 ++）{for（int j2 = bufferedimage.getminx（）; j2 <bufferedimage.getWidth（）; j2 ++）{int rgb = bufferedimage.getrgb（j2（j1）; rgb =（（alpha + 1）<< 24）| （rgb＆0x00ffffff）; bufferedimage.setrgb（j2、j1、rgb）; }} g2d.drawimage（bufferedimage、0、0、imageicon.getimageobserver（））; // png imageio.writeとして画像を生成する（bufferedimage、 "png"、new file（outfile））; } catch（Exception e）{e.printstacktrace（）; }} private static voidウォーターマーク（String A、String B、String Outfile、Float Alpha）IoException {//ベースマップBufferedImage buffimg = imageio.read（new file（a））; //レイヤーマップbufferedimage waterimg = imageio.read（new file（b））; // Graphics2Dオブジェクトを作成し、ベースマップオブジェクトグラフィック2D g2d = buffimg.creategraphics（）を描画します。 int waterimgwidth = waterimg.getWidth（）; //レイヤーマップ幅を取得するint waterimgheight = waterimg.getheight（）; //グラフィックスと画像にミキシングと透明な効果を実装します。 // g2d.drawimage（waterimg、0、0、waterimgwidth、waterimgheight、null）を描く; g2d.dispose（）; //グラフィックコンテキストで使用されるシステムリソースをリリースします} public static boolean mergesimple（bufferedimage image1、bufferedimage image2、int posw、int posh、fileoutput）{// 2つの画像をマージint w1 = image1.getWidth（）; int h1 = image1.getheight（）; int w2 = image2.getWidth（）; int h2 = image2.getheight（）; BufferedImage ImagesAved = new BufferedImage（W1、H1、BuffereDIMAGE.TYPE_INT_ARGB）; graphics2d g2d = imagesaved.creategraphics（）; //次のコードを追加して、バックグラウンドを透明にするG2D.drawimage（Image1、null、0、0）を透過的にします。 image1 = g2d.getDeviceConfiguration（）。createCompatibleImage（w1、w2、transparency.translucent）; g2d.dispose（）; g2d = image1.creategraphics（）; //バックグラウンドの終了透過コード//（int i = 0; i <w2; i ++）{//（int j = 0; j <h2; j ++）{// int rgb1 = image1.getrgb（i+posw、j+posh）; // int rgb2 = image2.getrgb（i、j）; // if（rgb1！= rgb2）{// // rgb2 = rgb1＆rgb2; //} // imagesaved.setRgb（i + posw、j + posh、rgb2）; //} //} boolean b = false; try {b = imageio.write（imagesaved、 "png"、fileoutput）; } catch（ioexception ie）{ie.printstacktrace（）; } burten b; } public static void main（string [] args）スロー例外{string a、b、c、d; a = "c：//users//administrator//desktop//opencv//zzl.jpg"; d = "c：//users//administrator//desktop//opencv//cgx.jpg"; // process（a、d）; a = "c：//users//administrator//desktop//opencv//zzlcut.jpg"; d = "c：//users//administrator//desktop//opencv//cgxcut.jpg"; cascadeclassifier faceDeTector = new CascadeClassifier（ "c：//users//administrator//desktop//opencv//haarcascade_frontalface_alt.xml"）; cascadeclassifier Eyedetector1 = new CascadeClassifier（ "c：//users//administrator//desktop//opencv//haarcascade_eye.xml"）; cascadeclassifier eyedetector2 = new cascadeclassifier（ "c：//users//administrator//desktop//opencv//haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml"）;マット画像= highgui.imread（ "c：//users//administrator//desktop//opencv//gakki.jpg"）; //画像のFACEDETECTIONSを検出するMATOFRECT FACEDETECTIONS = NEW MATOFRECT（）; //EYEDETECTOR2.DETECTMULTISCALE（IMAGE、FACEDETECTIONS）; Vector <Rect>オブジェクト; EyeDetector1.DetectMultiscale（画像、FaceDeTections、2.0、1,1、新しいサイズ（20,20）、新しいサイズ（20,20））; rect [] rects = facedetections.toarray（）;長い目、アイブ; eye = rects [0]; eyeb = rects [1]; System.out.println（ "a-center座標" + eye.x + "および" + eye.y）; System.out.println（ "b-center座標" + eyeb.x + "および" + eyeb.y）; // 2つの目の角度を取得しますdy =（eyeb.y-eyea.y）; double dx =（eyeb.x-eyea.x）; double len = math.sqrt（dx*dx+dy*dy）; System.out.println（ "dx is"+dx）; system.out.println（ "dy is"+dy）; System.out.println（ "len is"+len）; double angle = math.atan2（math.abs（dy）、math.abs（dx））*180.0/math.pi; System.out.println（ "angle is"+angle）; for（rect rect：facedetections.toarray（））{core.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 = "c：//users//administrator//desktop//opencv//out.png"; System.out.println（string.format（ "writing％s"、filename））; highgui.imwrite（filename、image）; //ウォーターマーク（a、d、 "c：//users//administrator//desktop//opencv//zzltm2.jpg"、0.7f）; // // // //画像の元の情報を変更せずに画像を読む// mat image1 = highgui.imread（a）; // mat image2 = highgui.imread（d）; // mat mat1 = new Mat（）;マットマット= new Mat（）; //サイズサイズ=新しいサイズ（300、300）; // imgproc.resize（image1、mat1、size）; // imgproc.resize（image2、mat2、size）; // MAT MAT3 =新しいマット（サイズ、CVTYPE.CV_64F）; // core.addweighted（mat1、0.5、mat2、1、0、mat3）; // // // // highgui.imwrite（ "c：//users//administrator//desktop//opencv//add.jpg"、mat3）; // // mergeSimple（imageio.read（new file（a））、// imageio.read（new file（d））、0,0、// new file（ "c：//users/administrator//desktop//opencv//add.jpg"））; }}最終的な効果：顔の隣に緑の境界線があり、緑色の境界の画像をキャプチャして顔の画像を生成できます
上記はこの記事のすべての内容です。みんなの学習に役立つことを願っています。誰もがwulin.comをもっとサポートすることを願っています。