基于OpenImaj的Java人脸检测

我正在尝试实现一个功能，检查png图像是否包含人脸。我正在尝试使用OpenImaj，并注意到它有4个检测器（Identity、Haar等）

如果任何人都可以共享相关的代码片段

import java.io.File，我们将不胜感激；
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import org.openimaj.image.DisplayUtilities;
import org.openimaj.image.FImage;
import org.openimaj.image.ImageUtilities;
import org.openimaj.image.MBFImage;
import org.openimaj.image.colour.RGBColour;
import org.openimaj.image.colour.Transforms;
import org.openimaj.image.processing.face.detection.DetectedFace;
import org.openimaj.image.processing.face.detection.FaceDetector;
import org.openimaj.image.processing.face.detection.HaarCascadeDetector;
import org.openimaj.math.geometry.shape.Rectangle;


public class App {
    public static void main(String[] args) throws Exception, IOException {


        final MBFImage image = ImageUtilities.readMBF(new File("d:\\java\\face\\bin.jpeg"));

        FaceDetector<DetectedFace, FImage> fd = new HaarCascadeDetector(200);
        List<DetectedFace> faces = fd.detectFaces(Transforms.calculateIntensity(image));
        System.out.println("# Found faces, one per line.");
        System.out.println("# <x>, <y>, <width>, <height>");

        for (Iterator<DetectedFace> iterator = faces.iterator(); iterator.hasNext();) {
            DetectedFace face = iterator.next();
            Rectangle bounds = face.getBounds();

            image.drawShape(face.getBounds(), RGBColour.RED);

            // System.out.println(bounds.x + ";" + bounds.y + ";" + bounds.width + ";" +
            // bounds.height);

        }

        DisplayUtilities.display(image);

    }
}

导入java.io.IOException；
导入java.util.Iterator；
导入java.util.List；
导入org.openimaj.image.DisplayUtilities；
导入org.openimaj.image.FImage；
导入org.openimaj.image.ImageUtilities；
导入org.openimaj.image.MBFImage；
导入org.openimaj.image.color.RGBColour；
导入org.openimaj.image.color.Transforms；
导入org.openimaj.image.processing.face.detection.DetectedFace；
导入org.openimaj.image.processing.face.detection.FaceDetector；
导入org.openimaj.image.processing.face.detection.HaarCascadeDetector；
导入org.openimaj.math.geometry.shape.Rectangle；
公共类应用程序{
公共静态void main（字符串[]args）引发异常，IOException{
final MBFImage image=ImageUtilities.readMBF（新文件（“d:\\java\\face\\bin.jpeg”）；
面部检测器fd=新的哈卡斯卡检测器（200）；
列表面=fd.detectFaces（Transforms.calculateIntensity（image））；
System.out.println（“#找到面，每行一个”）；
System.out.println（“#，，”）；
for（Iterator Iterator=faces.Iterator（）；Iterator.hasNext（）；）{
DetectedFace=iterator.next（）；
矩形边界=face.getBounds（）；
drawShape（face.getBounds（），RGBColour.RED）；
//System.out.println（bounds.x+”；“+bounds.y+”；“+bounds.width+”；”+
//边界（高度）；
}
显示工具。显示（图像）；
}
}

你的问题在Stackoverflow上是离题的，但你可以试着在Stackoverflow上提问，我想知道为什么会离题？是'；t SOF是关于像我这样的常见问题的代码解决方案？这里有很多关于OpenCV人脸检测的帖子，为什么我不能询问不同的实现？“要求我们推荐或查找书籍、工具、软件库、教程或其他非现场资源的问题对于堆栈溢出来说是离题的，因为它们往往会吸引自以为是的答案和垃圾邮件。相反，以及迄今为止为解决这一问题所做的工作。“-我相应地修改了问题，希望这种格式更适合我同意你的说法，即opencv受到了很多关注-但一个简单的搜索给了你这一点。另一个可能在搜索中被掩埋的是。我在电影中使用过它，通常是70%的准确度，如果阴影不好，可能是50%，但是对于直视的人来说是可以的。我不认为这另一个更好，你必须使用许多修复和技巧来达到90%以上-在一般情况下-不仅仅是一个家伙对他的网络摄像头说话