OpenCV学习笔记[3]Java Demo人脸识别

OpenCV学习笔记：Java Demo人脸识别

[简介]

我记得在很久以前，CSDN似乎搞过一个活动，给一个橘子林的照片，让程序计算相片里有多少个橘子。之所以对这个问题记忆犹新，是因为在专业学习初期，相比于排序遍历搜索等简单算法而言，“图像识别”算法一直是难以理解的东西，而我偏偏又痴迷于此，不管自己多么无知，对于令我迷惑的问题总是充满着解决的渴望。
通过对OpenCV的初步了解，我发现图像识别的很多问题都可以用它方便的解决，本次将是一个来自官方的人脸识别的实例，我们提供图像，使用内置的匹配模式与算法，得到图像中的人脸位置，这与在腾讯空间中流行的图片识别过程类似。

[实例：人脸识别]

英文原版程序可以在这里找到，注意修改版本号和文件路径：opencv.org
项目目录结构如下：



我没有采用原版中直接按照类的包格式进行资源的引用，而是创建了Data与Result两个目录用来存放原与结果，这样输出更方便一些。
lbpcascade_frontalface.xml可以从OpenCV库的解压路径下sources\data\lbpcascades找到。
CVMain.java:

public class CVMain {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
System.loadLibrary("opencv_java249");
new FaceDetector().run();
}
}

FaceDetector:

public class FaceDetector {
public void run(){
CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier("./Data/lbpcascade_frontalface.xml");
Mat image = Highgui.imread("./Data/haha.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()) {
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 = "./Result/FaceDetect.png";
System.out.println(String.format("Writing %s", filename));
Highgui.imwrite(filename, image);
}
}

我输入的图片：



程序输出结果：



↑对于完整的人脸，识别率非常高，但有时也会出现意外，例如上图中史密斯先生的耳朵被识别为一张脸（放大一看确实有点像人脸），大家有兴趣可以拿自己毕业照之类的合照来测试一下。

[总结]

这个问题解决的很方便，我们没有触及任何识别算法的事情，只是给出图片、获得结果这样直截了当。我希望以后至少能够掌握匹配模式设定的一些知识，尝试使用这套结构去解决先前数橘子的问题。
还有一个值得注意到的问题，OpenCV的API似乎直接从文件路径进行的支持，按照Java开发的原则，流封装应该优先于文件，如果直接对文件路径进行封装，那么将项目打包后对jar中资源的引用将会非常麻烦（但从jar包中获得流资源却非常容易）。这个问题以后还要持续关注。