opencv --- 人脸识别、人脸比对

opencv — 人脸比对

1、opencv安装参考：

windows： windows 环境下安装OpenCV For Java
linux：linux — CentOS 7 环境下编译安装OpenCV For Java

进入到opencv的安装目录：

进入到build\java 目录

2、准备文件

# 1. 特征分类器：windows 和 linux 中的配置文件都一样，随便用哪个都行
haarcascade_frontalface_alt.xml
# windows 路径 : opencv\build\etc\haarcascades
# linux 路径 : /usr/local/share/opencv4/haarcascades# 2. jar 包 - 也可以直接使用 javacv 中的 opencv 包
opencv-490.jar
# windows 路径 : {opencv安装目录}\opencv\build\java
# linux 路径 : /usr/local/share/java/opencv4# 3. 动态库
opencv_java490.dll (windows系统使用此文件)
# windows 路径 : {opencv安装目录}\opencv\build\java\{x64}/{x86} 跟据系统选择
libopencv_java4790.so (linux系统使用此文件)
# linux 路径 : /usr/local/share/java/opencv4

3、代码实现

3.1 pom.xml添加依赖

<!-- 版本的依赖与下载的opencv版本一致--><dependency><groupId>org.bytedeco</groupId><artifactId>opencv</artifactId><version>4.9.0-1.5.10</version></dependency>

或

	<dependency><groupId>org.bytedeco</groupId><artifactId>javacv-platform</artifactId><version>1.5.10</version></dependency>

opencv
OpenCV: 开源计算机视觉库
[项目地址：https://gitcode.com/gh_mirrors/opencv31/opencv](https://gitcode.com/gh_mirrors/opencv31/opencv)

或：

	<dependency><groupId>org.openpnp</groupId><artifactId>opencv</artifactId><version>4.9.0-0</version></dependency>

以上三个依赖任选其一即可，项目打包后观察一下使用哪个依赖打包后的jar文件更小

实验证明：
javacv-platform依赖的jar最大，达到929.64M
org.openpnp.opencv依赖最小，几乎为0M
org.bytedeco.opencv依赖居中，大小为2M

优化依赖

	<dependency><groupId>org.bytedeco</groupId><artifactId>javacpp</artifactId><version>1.5.10</version><classifier>windows-x86_64</classifier></dependency><dependency><groupId>org.bytedeco</groupId><artifactId>openblas</artifactId><version>0.3.26-1.5.10</version><classifier>windows-x86_64</classifier></dependency><dependency><groupId>org.bytedeco</groupId><artifactId>opencv</artifactId><version>4.9.0-1.5.10</version></dependency><dependency><groupId>org.bytedeco</groupId><artifactId>opencv</artifactId><version>4.9.0-1.5.10</version></dependency><dependency><groupId>org.bytedeco</groupId><artifactId>javacv</artifactId><version>1.5.10</version></dependency>

3.2 编写代码

代码中存在加载.dll、haarcascade_frontalface_alt.xml文件，请确保文件地址正确

package com.testpro.test.opencv;import org.opencv.core.*;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;import java.util.Arrays;public class FaceCompare {// 初始化人脸探测器static CascadeClassifier faceDetector;private static final String PATH_PREFIX = "C:\\Users\\dev\\Desktop\\";static int i = 0;static {// 判断系统String os = System.getProperty("os.name");// 加载动态库if (os != null && os.toLowerCase().startsWith("windows")) {// Windows操作系统// todo windows 系统部署加载 .dll 文件 - 路径跟据自己存放位置更改【这里需要使用绝对路径】System.load("D:\\opencv\\opencv\\build\\java\\x64\\opencv_java470.dll");} else if (os != null && os.toLowerCase().startsWith("linux")) {// Linux操作系统// todo Linux 服务器部署加载 .so 文件 - 路径跟据自己存放位置更改【是否需要绝对路径有待验证，目前只在windows 系统实践过】System.load("/opt/face/libopencv_java440.so");}// 引入 特征分类器配置 文件：haarcascade_frontalface_alt.xml 文件路径// 此文件在opencv的安装目录build\etc\haarcascades下可以找到String property = "D:\\opencv\\opencv\\build\\etc\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt.xml";System.out.println(property);faceDetector = new CascadeClassifier(property);}public static void main(String[] args) {// 图片路径不能包含中文String str1 = PATH_PREFIX + "3-1.jpg";String str2 =