OpenCV - Detecção de rosto em uma imagem

o VideoCapture classe do org.opencv.videoiopacote contém classes e métodos para capturar vídeo usando a câmera do sistema. Vamos passo a passo e aprendamos como fazer.

Etapa 1: carregar a biblioteca nativa OpenCV

Ao escrever o código Java usando a biblioteca OpenCV, a primeira etapa que você precisa fazer é carregar a biblioteca nativa do OpenCV usando o loadLibrary(). Carregue a biblioteca nativa OpenCV conforme mostrado abaixo.

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

Etapa 2: instanciar a classe CascadeClassifier

o CascadeClassifier classe do pacote org.opencv.objdetecté usado para carregar o arquivo classificador. Instancie esta classe passando oxml Arquivo lbpcascade_frontalface.xml como mostrado abaixo.

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

Etapa 3: detectar os rostos

Você pode detectar os rostos na imagem usando o método detectMultiScale() da classe chamada CascadeClassifier. Este método aceita um objeto da classeMat segurando a imagem de entrada e um objeto da classe MatOfRect para armazenar os rostos detectados.

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

Exemplo

O programa a seguir demonstra como detectar rostos em uma imagem.

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");
   }
}

Suponha que a seguir está a imagem de entrada facedetection_input.jpg especificado no programa acima.