Java 如何从OpenCv中的图像识别人

我制作了一个从图像中检测人脸的程序：

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.highgui.Highgui;
import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;

class DetectFaceDemo {
public void run() {
System.out.println("\nRunning DetectFaceDemo");

CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier("C:\\Users\\HM\\Documents\\NetBeansProjects\\vision\\src\\lbpcascade_frontalface.xml");
Mat image = Highgui.imread("C:\\Users\\HM\\Downloads\\john-lennon.jpg");

MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
faceDetector.detectMultiScale(image, faceDetections);

System.out.println(String.format("Faces detected: %s ", 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), 3);
}

String filename = "detcSuccessful.png";
Highgui.imwrite(filename, image);
    }
}

public class image {
public static void main(String[] args) {
// Load the native library.
System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
new DetectFaceDemo().run();
    }
}

我得到了这个：

想通过程序识别图像中的那个人，并在后面显示他的名字

---

计算机：这家伙是约翰。

< P>这是我以前在C++中用OpenCV 2.4写的代码。正如我看到的，您使用的是JAVA OpenCV包装器，因此您可以很容易地找到JAVA等价物。在下面的代码中，图像是图像的向量，标签是标签的向量。对于安装，考虑您的搜索空间限于三人：

0 : John Lenon 
    john1.png  // 100x90 px
    john2.png  // 100x90 px
    john3.png  // 100x90 px
1 : Robert DeNiro
    robert1.png      // 100x90 px
    robert2.png      // 100x90 px
    robert3.png      // 100x90 px
2 : AlPacino
    al1.png    // 100x90 px
    al2.png    // 100x90 px
    al3.png    // 100x90 px

0,1,2是标签，您可以看到每个标签对应3个面。读取每个图像并将其存储在Mat对象中。详情如下:

Mat j1,j2,j3; // John Lennon's faces  :: label 0
Mat r1,r2,r3; // Robert Deniro's faces :: label 1
Mat a1,a2,a3; // Al Pacino's faces :: label 2

images:{j1,j2,j3,r1,r2,r3,a1,a2,a3}
labels:{0,0,0,1,1,1,2,2,2}

创建图像向量和标签向量，如下所示：

Mat j1,j2,j3; // John Lennon's faces  :: label 0
Mat r1,r2,r3; // Robert Deniro's faces :: label 1
Mat a1,a2,a3; // Al Pacino's faces :: label 2

images:{j1,j2,j3,r1,r2,r3,a1,a2,a3}
labels:{0,0,0,1,1,1,2,2,2}

然后，将它们传递给下面的代码段

cv::Ptr<cv::FaceRecognizer> model = createEigenFaceRecognizer();
    model->train(images, labels);
    int prediction;
    double confidence;
    model->predict(Frame,prediction,confidence);

cv:：Ptr model=createEigenFaceRecognitor（）；
模型->列车（图像、标签）；
int预测；
双重信心；
模型->预测（框架、预测、置信度）；

---

抱歉，用C++回答，但我肯定有类似的答案。另外，确定你使用的是OpenCV版本。

< P>这是我以前在C++中用OpenCV 2.4写的代码。正如我看到的，您使用的是JAVA OpenCV包装器，因此您可以很容易地找到JAVA等价物。在下面的代码中，图像是图像的向量，标签是标签的向量。对于安装，考虑您的搜索空间限于三人：

0 : John Lenon 
    john1.png  // 100x90 px
    john2.png  // 100x90 px
    john3.png  // 100x90 px
1 : Robert DeNiro
    robert1.png      // 100x90 px
    robert2.png      // 100x90 px
    robert3.png      // 100x90 px
2 : AlPacino
    al1.png    // 100x90 px
    al2.png    // 100x90 px
    al3.png    // 100x90 px

package com.test8;

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;

class FaceDetection {
    // Load the native library.
    static{ System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);}

    public static void main(String[] args) {

        System.out.println("\nRunning DetectFaceDemo");

        CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier("D:\\AntonKONG\\OpenCV\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt.xml");
        Mat image = Imgcodecs.imread("src//data//hkid2.png");

        MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
        faceDetector.detectMultiScale(image, faceDetections);

        System.out.println(String.format("Faces detected: %s ", 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), 3);
        }

        String filename = "detcSuccessful.png";
        Imgcodecs.imwrite(filename, image);

    }
}

0,1,2是标签，您可以看到每个标签对应3个面。读取每个图像并将其存储在Mat对象中。详情如下:

Mat j1,j2,j3; // John Lennon's faces  :: label 0
Mat r1,r2,r3; // Robert Deniro's faces :: label 1
Mat a1,a2,a3; // Al Pacino's faces :: label 2

images:{j1,j2,j3,r1,r2,r3,a1,a2,a3}
labels:{0,0,0,1,1,1,2,2,2}

创建图像向量和标签向量，如下所示：

Mat j1,j2,j3; // John Lennon's faces  :: label 0
Mat r1,r2,r3; // Robert Deniro's faces :: label 1
Mat a1,a2,a3; // Al Pacino's faces :: label 2

images:{j1,j2,j3,r1,r2,r3,a1,a2,a3}
labels:{0,0,0,1,1,1,2,2,2}

然后，将它们传递给下面的代码段

cv::Ptr<cv::FaceRecognizer> model = createEigenFaceRecognizer();
    model->train(images, labels);
    int prediction;
    double confidence;
    model->predict(Frame,prediction,confidence);

cv:：Ptr model=createEigenFaceRecognitor（）；
模型->列车（图像、标签）；
int预测；
双重信心；
模型->预测（框架、预测、置信度）；

---

抱歉，用C++回答，但我肯定有类似的答案。此外，请确保您使用的是哪个版本的opencv。

您是否创建了列车组？我是指你的应用程序决定在其中搜索的搜索区域。不，我是初学者。我已经在某个地方看到过这个主题，但我不知道如何做到这一点——你的意思是什么。就你而言，约翰·列侬、罗伯特·德尼罗等等。。这叫做训练阶段。然后，你可以告诉你的应用程序决定哪个人最有可能是约翰·列侬。它能自信地预测人脸，这被称为预测阶段。我明白了，你能给我举个例子吗？你创造了火车吗？我是指你的应用程序决定在其中搜索的搜索区域。不，我是初学者。我已经在某个地方看到过这个主题，但我不知道如何做到这一点——你的意思是什么。就你而言，约翰·列侬、罗伯特·德尼罗等等。。这叫做训练阶段。然后，你可以告诉你的应用程序决定哪个人最有可能是约翰·列侬。它预测了脸上的自信，这就是所谓的预测阶段。我看，你能给我一个例子吗？我试过了，但我停留在最后一步，我不知道如何把C++代码传递给java。你看到过一个网络上的程序例子，你可以使用URLWhich OpenCV版本吗？明白了，你不使用OpenCV3。你可以在java代码中调用C++代码的方法很多。如果你在桌面上。因此，我建议在C++中编写代码。有很多例子教你如何做到这一点。如果你在Android中编码，就有整个故事的变化。我试过了，但我最后一步，我不知道如何把C++代码传递给java。你看到过一个网络上的程序例子，你可以使用URLWhich OpenCV版本吗？明白了，你不使用OpenCV3。你可以在java代码中调用C++代码的方法很多。如果你在桌面上。因此，我建议在C++中编写代码。有很多例子教你如何做到这一点。如果你是在安卓系统中编写代码，那么整个故事都会发生变化。

package com.test8;

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;

class FaceDetection {
    // Load the native library.
    static{ System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);}

    public static void main(String[] args) {

        System.out.println("\nRunning DetectFaceDemo");

        CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier("D:\\AntonKONG\\OpenCV\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt.xml");
        Mat image = Imgcodecs.imread("src//data//hkid2.png");

        MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
        faceDetector.detectMultiScale(image, faceDetections);

        System.out.println(String.format("Faces detected: %s ", 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), 3);
        }

        String filename = "detcSuccessful.png";
        Imgcodecs.imwrite(filename, image);

    }
}