RELATEED CONSULTING
相关咨询
选择下列产品马上在线沟通
服务时间:8:30-17:00
你可能遇到了下面的问题
关闭右侧工具栏

新闻中心

这里有您想知道的互联网营销解决方案
如何在Java中利用OpenCV实现人脸识别

这篇文章将为大家详细讲解有关如何在Java 中利用OpenCV实现人脸识别,文章内容质量较高,因此小编分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。

成都创新互联服务项目包括临安网站建设、临安网站制作、临安网页制作以及临安网络营销策划等。多年来,我们专注于互联网行业,利用自身积累的技术优势、行业经验、深度合作伙伴关系等,向广大中小型企业、政府机构等提供互联网行业的解决方案,临安网站推广取得了明显的社会效益与经济效益。目前,我们服务的客户以成都为中心已经辐射到临安省份的部分城市,未来相信会继续扩大服务区域并继续获得客户的支持与信任!

代码实现 :

package 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.objdetect.CascadeClassifier;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
public class Test {
    //引入训练好的人脸识别XML文件
	static String PAHT = "E:/GOF/OpenCV/bin/test/haarcascade_frontalface_alt.xml";
	static String IMAGE_PATH = "E:/GOF/OpenCV/src/test/a.jpg";
	static String productPath = "E:/GOF/OpenCV";

	public static void main(String[] args) {

		System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
		String Path = Test.class.getResource("haarcascade_frontalface_alt.xml").getPath();
		System.out.println(Path);
		CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(PAHT);
		Mat image = Imgcodecs.imread(IMAGE_PATH);
		MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
		faceDetector.detectMultiScale(image, faceDetections);

		System.out.println(String.format("Detected %s faces", 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));
		}

		String filename = "ouput.png";
		System.out.println(String.format("Writing %s", filename));
		boolean flag = Imgcodecs.imwrite(filename, image);
	}

	
}

关于如何在Java 中利用OpenCV实现人脸识别就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。


分享题目:如何在Java中利用OpenCV实现人脸识别
链接URL:http://sczitong.cn/article/psjosg.html