springboot集成opencv实现人脸识别功能的详细步骤

目录前言什么是opencv？项目集成步骤准备工作代码Linux安装opencvLinux启动github直接白嫖前言

项目中检测人脸图片是否合法的功能，之前用的是百度的人脸识别接口，由于成本高昂不得不寻求替代方案。

什么是opencv？

OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Java、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

项目集成步骤

由于项目是放在Linux系统中跑的，开发环境是Windows10，所以项目中涉及到opencv的要分两套。

准备工作

Windows安装opencv

opencv官网下载安装包https://opencv.org/releases/

我这里选择的是4.1.1版本分别下载了Windows版本和源码

Windows环境下集成

安装opencv，没什么说的，指定一个路径安装即可，注意安装路径不能是中文。项目中集成的三个关键点。

引入jar依赖 读取OpenCV自带的人脸识别特征XML文件 配置opencv的库文件地址

关键点1：引入jar包

jar包位置在安装路径下的java文件夹中

两种方式引入

方式一：idea添加jar

或者直接在Libraries中添加二者皆可。

方式二：将jar上传至私服，在maven中引入

我这里是将jar上传至私服，然后引用的。注意Windows版的jar和Linux中的jar不一样，二者要区分开来通过Maven配置在不同环境下加载不同的jar

<profiles> <profile><id>dev</id><dependencies><!-- 本地引用--><!--<dependency>--><!-- <groupId>op</groupId>--><!-- <artifactId>opencv</artifactId>--><!-- <version>411</version>--><!-- <scope>system</scope>--><!-- <systemPath>--><!--${project.basedir}/src/main/resources/opencv/windows/opencv-411.jar--><!-- </systemPath>--><!--</dependency>--> <!-- 仓库引用--> <dependency> <!--这里改成自己的仓库地址--><groupId>com.***.cloud.resource</groupId><artifactId>opencv-window</artifactId><version>411</version> </dependency></dependencies><activation> <activeByDefault>true</activeByDefault></activation> </profile> <profile><id>test</id><dependencies> <dependency> <!--这里改成自己的仓库地址--><groupId>com.***.cloud.resource</groupId><artifactId>opencv-linux</artifactId><version>411</version> </dependency></dependencies> </profile></profiles>

关键点2：配置人脸识别特征XML文件的地址

在bootstrap.yml添加如下参数

# 函数库地址 在 vm optionis中 配置# windows地址: -Djava.library.path=D:softwareopencvbuildjavax64# linux地址: -Djava.library.path=/usr/local/opencv-4.1.1/build/lib/opencv: lib: linuxxmlpath: /usr/local/share/opencv4/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml windowxmlpath: D:softwareopencvsourcesdatahaarcascadeshaarcascade_frontalface_alt.xml

测试的方法中就直接写死了

/** * 初始化人脸探测器 */ static CascadeClassifier faceDetector; static {String systemProperties = String.valueOf(System.getProperties());log.info(systemProperties);System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);faceDetector = new CascadeClassifier('D:softwareopencvsourcesdatahaarcascadeshaarcascade_frontalface_alt.xml'); }

注意路径！！

关键点3：配置opencv的库文件地址

-Djava.library.path=D:softwareopencvbuildjavax64

这里其实指向的就是 该目录下的 opencv_java411.dll 文件（linux的配置见下文）

代码

测试方法

package com.example.opencvdemo.test;import lombok.extern.slf4j.Slf4j;import org.opencv.core.*;import org.opencv.highgui.HighGui;import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;import org.opencv.imgproc.Imgproc;import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;/** * @author aaron * @since 2021-06-07 */@Slf4jpublic class FaceVideo { /** * 初始化人脸探测器 */ static CascadeClassifier faceDetector; static {String systemProperties = String.valueOf(System.getProperties());log.info(systemProperties);System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);faceDetector = new CascadeClassifier('D:softwareopencvsourcesdatahaarcascadeshaarcascade_frontalface_alt.xml'); } public static void main(String[] args){// 3- 本地图片人脸识别，识别成功并保存人脸图片到本地String imgPath = 'C:UsersAdministratorPictureswang.jpg';face(imgPath); } /** * OpenCV-4.1.1 图片人脸识别 * * @return: void * @date: 2019年5月7日12:16:55 */ public static void face(String imgPath) {/** * 读取本地 */Mat image = Imgcodecs.imread(imgPath);if (image.empty()) { System.out.println('image 内容不存在！'); return;}// 3 特征匹配MatOfRect face = new MatOfRect();faceDetector.detectMultiScale(image, face);// 4 匹配 Rect 矩阵 数组Rect[] rects = face.toArray();System.out.println('匹配到 ' + rects.length + ' 个人脸');// 5 为每张识别到的人脸画一个圈int i = 1;for (Rect rect : face.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), 3); imageCut(imgPath, 'D:pictures' + i + '.jpg', rect.x, rect.y, rect.width, rect.height);// 进行图片裁剪 i++;}// 6 展示图片HighGui.imshow('人脸识别', image);HighGui.waitKey(0); } /** * 裁剪人脸 * * @param imagePath * @param outFile * @param posX * @param posY * @param width * @param height */ public static void imageCut(String imagePath, String outFile, int posX, int posY, int width, int height) {// 原始图像Mat image = Imgcodecs.imread(imagePath);// 截取的区域：参数,坐标X,坐标Y,截图宽度,截图长度Rect rect = new Rect(posX, posY, width, height);// 两句效果一样Mat sub = image.submat(rect); // Mat sub = new Mat(image,rect);Mat mat = new Mat();Size size = new Size(width, height);Imgproc.resize(sub, mat, size);// 将人脸进行截图并保存Imgcodecs.imwrite(outFile, mat);System.out.println(String.format('图片裁切成功，裁切后图片文件为： %s', outFile)); }}

注意！Mat image = Imgcodecs.imread(imgPath);imgPath中不能带有中文！ opencv安装路径中如果有中文的话就会报错。

集成到Springboot

package com.example.opencvdemo.util;import com.example.opencvdemo.exception.PublicException;import com.example.opencvdemo.result.ErrorCode;import com.google.common.primitives.Bytes;import lombok.extern.slf4j.Slf4j;import org.opencv.core.*;import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;import org.springframework.boot.CommandLineRunner;import org.springframework.stereotype.Component;import java.io.*;import java.net.URL;import java.net.URLConnection;import java.util.ArrayList;import java.util.List;/** * @author aaron * @since 2021-06-07 */@Component@Slf4jpublic class OpenCvUtils implements CommandLineRunner { @Value('${opencv.lib.linuxxmlpath}') private String linuxXmlPath; @Value('${opencv.lib.windowxmlpath}') private String windowXmlPath; /** * 人脸探测器对象 */ static CascadeClassifier faceDetector; /** * 判断是否是Windows系统 */ private static final boolean IS_WINDOWS = System.getProperty('os.name').toLowerCase().contains('win'); /** * 监测图片是否合法，是否只有一张脸 */ public static void checkFace(String pictureUrl) throws Exception {////将在线图片保存为本地图片//String imgPath = saveLocal(pictureUrl);////本地图片//File file = new File(imgPath);//FileInputStream fileInputStream = new FileInputStream(file);//ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream();//byte[] localBuff = new byte[fileInputStream.available()];//fileInputStream.read(localBuff);//out.write(localBuff);//log.info('本地图片:'+localBuff.length);//在线图片URL url = new URL(pictureUrl);URLConnection uc = url.openConnection();InputStream inputStream = uc.getInputStream();ByteArrayOutputStream swapStream = new ByteArrayOutputStream();byte[] buff = new byte[1024];int rc;while ((rc = inputStream.read(buff, 0, 1024)) > 0) { swapStream.write(buff, 0, rc);}byte[] urlBuff = swapStream.toByteArray();log.info('在线图片:'+urlBuff.length);List<Byte> bs = new ArrayList<>();bs.addAll(Bytes.asList(urlBuff));log.info('buffer长度'+bs.size());/** * 不好使 *///Mat image = Converters.vector_char_to_Mat(bs);//Mat image = Converters.vector_uchar_to_Mat(bs);/** * 读取本地 *///Mat image = Imgcodecs.imread(imgPath);/** * 读数据流 */Mat image = Imgcodecs.imdecode(new MatOfByte(urlBuff), Imgcodecs.IMREAD_UNCHANGED);if (image.empty()) { log.error('image 内容不存在！'); return;}// 3 特征匹配MatOfRect face = new MatOfRect();faceDetector.detectMultiScale(image, face);// 4 匹配 Rect 矩阵 数组Rect[] rects = face.toArray();System.out.println('匹配到 ' + rects.length + ' 个人脸');//delFile(imgPath);if (rects.length == 0) { throw new PublicException(ErrorCode.A0430.getCode(), '没有监测到人脸');} else if (rects.length > 1) { throw new PublicException(ErrorCode.A0430.getCode(), '检测到图片有多张人脸,请重新上传');} } public static String saveLocal(String pictureUrl) throws IOException {URL url = new URL(pictureUrl);URLConnection uc = url.openConnection();InputStream inputStream = uc.getInputStream();String[] value = pictureUrl.split('/');String firstFilePath = 'D:pictures';if (!IS_WINDOWS) { firstFilePath = '/tmp/tmp-picture/';}String fileName = firstFilePath + value[value.length - 1];FileOutputStream out = new FileOutputStream(fileName);int j = 0;while ((j = inputStream.read()) != -1) { out.write(j);}inputStream.close();return fileName; } /** * Callback used to run the bean. * * @param args incoming main method arguments * @throws Exception on error */ @Override public void run(String... args){String systemProperties = String.valueOf(System.getProperties());log.info(systemProperties);System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);String path = '';//如果是window系统取出路径开头的/if (IS_WINDOWS) { path = windowXmlPath;}else{ path = linuxXmlPath;}/** * 初始化人脸探测器 */faceDetector = new CascadeClassifier(path);log.info('==========初始化人脸探测器成功==========='); }}

OpenCV 提供的 API 是直接根据路径读取图片的，所以最开始的时候我是把图片保存到本地在读取才成功的，但是这种方式太憨了点，在实际生产环境中，大部分情况下都是直接读取网络图片。在内存就完成图片和 opencv 的 Mat 对象的转换。这里代码中已经解决了url地址图片转化的问题。这里附上解决该问题的博客 传送门

Linux安装opencv

Linux平台须要咱们手动编译，下载opencv-4.1.1.zip，解压到/user/local目录下，而后编译

yum install ant gcc gtk2-devel pkgconfig zlib-devel

安装unzip命令

yum install -y unzip zip

解压命令

unzip opencv-4.1.1.zip

yum groupinstall 'Development Tools'

安装cmake

查看cmake当前版本

cmake --version

yum -y install wget

下载获得cmake-3.9.2源码

wget https://cmake.org/files/v3.9/cmake-3.9.2.tar.gz

解压、安装新版本

tar -xvf cmake-3.9.2.tar.gzcd cmake-3.9.2./configuresudo make && make install

cd /usr/local/opencv-4.1.1mkdir buildcd buildcmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -DBUILD_TESTS=OFF ..make -j8sudo make install

对应的jar和.so文件在

/usr/local/share/java/opencv4/

人脸识别特征XML文件的地址

/usr/local/share/opencv4/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xmlLinux启动

jar 启动命令添加Vm options

nohup java -jar -Djava.library.path=/usr/local/opencv-4.1.1/build/lib/ opencv-demo-1.0.jar > logs/opencv-demo-1.0.log 2>&1 &github直接白嫖

项目代码已上传至github，可通过web接口测试，也可用main方法测试。传送门

参考博客地址https://blog.csdn.net/fangchao2011/article/details/99858927https://blog.csdn.net/eggtargaryen/article/details/83343358https://blog.csdn.net/wangyulj/article/details/79058390https://blog.csdn.net/qq_25775675/article/details/107808544?https://lequ7.com/guan-yu-springbootspringboot-shi-yong-opencv-zong-jie.htmlutm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-baidujs_title-0&spm=1001.2101.3001.4242https://blog.csdn.net/whudee/article/details/93379780

以上就是springboot集成opencv实现人脸识别功能的详细内容，更多关于springboot opencv人脸识别的资料请关注好吧啦网其它相关文章！