CascadeClassifier类用于加载分类器文件并在图像中检测所需的对象。
该类的detectMultiScale()方法可以检测不同大小的多个对象。该方法接受 −
-
一个Mat类对象，用于保存输入图像。
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一个MatOfRect类对象，用于存储检测到的人脸。
要获取图像中的人脸数量 −
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使用CascadeClassifier类加载lbpcascade_frontalface.xml文件。
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调用detectMultiScale()方法。
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将MatOfRect对象转换为数组。
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数组的长度就是图像中的人脸数量。
示例
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;
public class FaceDetection {
public static void main (String[] args) {
//Loading the OpenCV core library
System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME );
//Reading the Image from the file
String file ="D:Imagesfaces.jpg";
Mat src = Imgcodecs.imread(file);
//Instantiating the CascadeClassifier
String xmlFile = "lbpcascade_frontalface.xml";
CascadeClassifier classifier = new CascadeClassifier(xmlFile);
//Detecting the face in the snap
MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
classifier.detectMultiScale(src, faceDetections);
System.out.println(String.format("Detected %s faces",
faceDetections.toArray().length));
//Drawing boxes
for (Rect rect : faceDetections.toArray()) {
Imgproc.rectangle(
src,
new Point(rect.x, rect.y),
new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height),
new Scalar(0, 0, 255),
3
);
}
//Writing the image
Imgcodecs.imwrite("D:Imagesface_Detection.jpg", src);
System.out.println("Image Processed");
}
}
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Input
Output
No of faces detected: 3
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以上就是如何使用Java OpenCV库在图像中检测人脸？的详细内容，更多请关注每日运维网(www.mryunwei.com)其它相关文章！
