OpenCV - Face Detection in a Picture

Il VideoCapture classe di org.opencv.videoiopacchetto contiene classi e metodi per acquisire video utilizzando la fotocamera di sistema. Andiamo passo dopo passo e impariamo come farlo.

Passaggio 1: carica la libreria nativa di OpenCV

Durante la scrittura del codice Java utilizzando la libreria OpenCV, il primo passo che devi fare è caricare la libreria nativa di OpenCV utilizzando il loadLibrary(). Carica la libreria nativa di OpenCV come mostrato di seguito.

// Loading the core library 
System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);

Passaggio 2: creare un'istanza della classe CascadeClassifier

Il CascadeClassifier classe del pacchetto org.opencv.objdetectviene utilizzato per caricare il file di classificazione. Istanziare questa classe passando ilxml file lbpcascade_frontalface.xml come mostrato di seguito.

// Instantiating the CascadeClassifier 
String xmlFile = "E:/OpenCV/facedetect/lbpcascade_frontalface.xml"; 
CascadeClassifier classifier = new CascadeClassifier(xmlFile);

Passaggio 3: rileva i volti

È possibile rilevare i volti nell'immagine utilizzando il metodo detectMultiScale() della classe denominata CascadeClassifier. Questo metodo accetta un oggetto della classeMat tenendo l'immagine di input e un oggetto della classe MatOfRect per memorizzare i volti rilevati.

// Detecting the face in the snap 
MatOfRect faceDetections = new MatOfRect(); 
classifier.detectMultiScale(src, faceDetections);

Esempio

Il seguente programma mostra come rilevare i volti in un'immagine.

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 FaceDetectionImage {
   public static void main (String[] args) {
      // Loading the OpenCV core library
      System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME );

      // Reading the Image from the file and storing it in to a Matrix object
      String file ="E:/OpenCV/chap23/facedetection_input.jpg";
      Mat src = Imgcodecs.imread(file);

      // Instantiating the CascadeClassifier
      String xmlFile = "E:/OpenCV/facedetect/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, // where to draw the box new Point(rect.x, rect.y), // bottom left new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height), // top right new Scalar(0, 0, 255), 3 // RGB colour );
      }

      // Writing the image
      Imgcodecs.imwrite("E:/OpenCV/chap23/facedetect_output1.jpg", src);

      System.out.println("Image Processed");
   }
}

Supponiamo che la seguente sia l'immagine in ingresso facedetection_input.jpg specificato nel programma di cui sopra.

Produzione

All'esecuzione del programma, otterrai il seguente output:

Detected 3 faces 
Image Processed

Se apri il percorso specificato, puoi osservare l'immagine di output come segue: