OpenCV学习笔记--Java实现(二)
简述
在OpenCV配置安装完成之后,先去看了一下官方的教程和例子,Introduction to Java Development,这是官方提供的一个面对Java开发者的快速的介绍,但是其中只有两个Demo,第一个就是配置时的测试代码.这里主要来看一下第二个例子.
开始
在官方的这个介绍中还介绍了Scala以及SBT的知识,这里我并没有按照他的方式来进行第二个人脸检测例子的测试.
- 首先我们需要一个人脸识别的配置文件,官方是在构建时自动下载的,没有使用SBT的方式的话,可以直接在Github上来下载这个配置文件lbpcascade_frontalface.xml.
- 然后我们需要一张图片,官方的识别图片是_lena.png_,在下方贴出来:
准备好之后就是示例代码了.
import org.opencv.core.*;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;
/**
* Created by MisakaTang on 2017/7/5.
* 官方的HelloOpenCV案例,做了一个人脸边缘检测的例子
*/
public class DetectFaceDemo {
static{System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);}
public static void main(String[] args) {
new DetectFaceDemo().run();
}
public void run(){
System.out.println("\nRunning DetectFaceDemo"); //从图片中创建一个面部检测
/*
* 官方文档使用的opencv为2.4版本,所以没有采用示例中读取图片时的方法
* 文件放在工程目录下无法正常读取 会报空指针异常
* 解决办法是将文件移出工程文件(放在了E:/根目录下)
* 在3.0以后的版本取消了Highgui类,对于图片的读取都使用了Imgcodes类来进行处理
*
*/
CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier("E:/lbpcascade_frontalface.xml");
Mat image = Imgcodecs.imread("E:/lena.png");
/*
* 下方为官方教程中的代码
*
*/
//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());
MatOfRect faceDetetions = new MatOfRect();
faceDetector.detectMultiScale(image,faceDetetions);
System.out.println(faceDetetions.toArray().length);
//画图
for (Rect rect : faceDetetions.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 filenanme = "faceDetection.png";
System.out.println(String.format("Writing %s", filenanme));
Imgcodecs.imwrite(filenanme,image); //这里也采用了Imgcodes类来处理
}
}
由于我下载的OpenCV版本是3.0以上的版本,而这个Demo的版本是2.4的,所以对于图像读取的类也发生了变化,要注意开发环境的OpenCV版本.
注意:
将xml配置文件和图片放在工程目录下会报错,StackOverFlow上的解决办法是不要将这两个文件放在工程目录下,我将其放在的E:\的根目录下问题就解决了.
运行结果
在人脸的图片上显示了识别到的面部信息并用矩形标识了出来.
总结
You’re done! Now you have a sample Java application working with OpenCV, so you can start the work on your own. We wish you good luck and many years of joyful life!
这是官方示例的结尾,拿来借用一下.主要的问题出在Opencv版本导致的类的使用方式变化以及文件不能放在工程目录下这两个问题.