如何開發(fā)Java動態(tài)人臉識別

1.環(huán)境搭建

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整個項目的結(jié)構(gòu)圖

2.編寫DetectFaceDemo.java,代碼如下：

[java] view plaincopy

package com.njupt.zhb.test;

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;

//

// Detects faces in an image, draws boxes around them, and writes the results

// to "faceDetection.png".

//

public class DetectFaceDemo {

public void run() {

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

System.out.println(getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath());

// Create a face detector from the cascade file in the resources

// directory.

//CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath());

//Mat image = Highgui.imread(getClass().getResource("lena.png").getPath());

//注意：源程序的路徑會多打印一個‘/’，因此總是出現(xiàn)如下錯誤

/*

* Detected 0 faces Writing faceDetection.png libpng warning: Image

* width is zero in IHDR libpng warning: Image height is zero in IHDR

* libpng error: Invalid IHDR data

*/

//因此，我們將第一個字符去掉

String xmlfilePath=getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath().substring(1);

CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(xmlfilePath);

Mat image = Highgui.imread(getClass().getResource("we.jpg").getPath().substring(1));

// Detect faces in the image.

// MatOfRect is a special container class for Rect.

MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();

faceDetector.detectMultiScale(image, faceDetections);

System.out.println(String.format("Detected %s faces", faceDetections.toArray().length));

// Draw a bounding box around each face.

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));

}

// Save the visualized detection.

String filename = "faceDetection.png";

System.out.println(String.format("Writing %s", filename));

Highgui.imwrite(filename, image);

}

}

3.編寫測試類：

[java] view plaincopy

package com.njupt.zhb.test;

public class TestMain {

public static void main(String[] args) {

System.out.println("Hello, OpenCV");

// Load the native library.

System.loadLibrary("opencv_java246");

new DetectFaceDemo().run();

}

}

//運行結(jié)果:

//Hello, OpenCV

//

//Running DetectFaceDemo

///E:/eclipse_Jee/workspace/JavaOpenCV246/bin/com/njupt/zhb/test/lbpcascade_frontalface.xml

//Detected 8 faces

//Writing faceDetection.png

用java寫人臉識別算法有哪些？

Java中常見的人臉識別算法有：

Eigenface: 這是一種基于主成分分析的人臉識別算法，它將人臉圖像映射到一個低維的特征空間。

Fisherface: 這是一種基于投影的人臉識別算法，它利用線性判別分析技術(shù)對人臉圖像進(jìn)行分類。

Local Binary Patterns (LBP): 這是一種基于二進(jìn)制像素點比較的人臉識別算法，它提取了圖像中的紋理特征。

Haar-like特征： 這是一種基于積分圖像的人臉識別算法，它檢測圖像中的邊緣特征。

Convolutional Neural Networks (CNNs): 這是一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別算法，它模擬了人類大腦中的視覺識別過程。

這些算法都是廣泛用于人臉識別應(yīng)用中的，根據(jù)具體需求和應(yīng)用環(huán)境選擇合適的算法是很重要的。

如何將騰訊云java的人臉識別api文檔

1、首先導(dǎo)入模塊dlib模塊安裝其實是比較繁瑣的，要認(rèn)真耐心點，可以參考dlib安裝。

2、其次提取人臉特征編碼，并獲取到人臉五官的位置。

3、最后按步驟敲代碼即可為全部代碼，即可完成。

java怎么實現(xiàn)人臉識別？

應(yīng)該可以通過java調(diào)用別人的人臉識別的接口,主要是利用圖像處理的技術(shù),識別關(guān)鍵點

當(dāng)前標(biāo)題：人臉識別代碼java的簡單介紹
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