一、实现思路

调用电脑的摄像头，把摄像的信息逐帧分解成图片，基于图片检测标识出人脸的位置。
把处理的图片逐帧绘制给用户，用户看到的效果就是视频的人脸检测。

二、实现步骤

1、使用OpenCV调用摄像头

  1.         VideoCapture camera = new VideoCapture();
  2.         // 参数0表示，获取第一个摄像头。
  3.         camera.open(0);

参数为0 ，表示 获取第一个摄像头。

2、显示摄像头

逐帧显示，代码如下:

  1.         // 图像帧
  2.         Mat frame = new Mat();
  3.         for(;;) {
  4.             camera.read(frame);
  5.             draw(frame);
  6.             // 等待用户按esc停止检测
  7.             if(HighGui.waitKey(100) == 27) {
  8.                 break;
  9.             }
  10.         }
  11.         // 释放摄像头
  12.         camera.release();
  13.         // 释放窗口资源
  14.         HighGui.destroyAllWindows();

HighGui.waitKey(100) == 27 表示是获取用户输入ESC，则跳出循环。

3、视频的人脸识别

  1.     /**
  2.      * 逐帧处理
  3.      * @param frame
  4.      */
  5.     private static void draw(Mat frame) {
  6.         Mat grayFrame = new Mat();
  7.         Imgproc.cvtColor(frame, grayFrame, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
  8.         // OpenCv人脸识别分类器
  9.         CascadeClassifier classifier = new CascadeClassifier("/usr/local/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml");
  10.         // 用来存放人脸矩形
  11.         MatOfRect faceRect = new MatOfRect();
  12.         // 特征检测点的最小尺寸
  13.         Size minSize = new Size(32, 32);
  14.         // 图像缩放比例,可以理解为相机的X倍镜
  15.         double scaleFactor = 1.2;
  16.         // 对特征检测点周边多少有效检测点同时检测,这样可以避免选取的特征检测点大小而导致遗漏
  17.         int minNeighbors = 3;
  18.         // 执行人脸检测
  19.         classifier.detectMultiScale(grayFrame, faceRect, scaleFactor, minNeighbors, CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING, minSize);
  20.         Scalar color = new Scalar(0, 0, 255);
  21.         for(Rect rect: faceRect.toArray()) {
  22.             int x = rect.x;
  23.             int y = rect.y;
  24.             int w = rect.width;
  25.             int h = rect.height;
  26.             // 框出人脸
  27.             Imgproc.rectangle(frame, new Point(x, y), new Point(x + h, y + w), color, 2);
  28.         }
  29.         HighGui.imshow("预览", frame);
  30.     }

三、完成代码
image.png

  1. package com.opencv.api;
  3. import org.opencv.core.*;
  4. import org.opencv.highgui.HighGui;
  5. import org.opencv.imgproc.Imgproc;
  6. import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;
  7. import org.opencv.videoio.VideoCapture;
  9. import static org.bytedeco.javacpp.opencv_objdetect.CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING;
  11. /**
  12.  *  视频人脸检测
  13.  * @Author xxk
  14.  * @Date 2021/11/22 17:10
  15.  * @Param
  16.  * @return
  17.  */
  18. public class VideoFace {
  20.     static {
  21.         // 加载 动态链接库
  22. //        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
  23.         System.load("E:\\OpenCv\\opencv\\build\\java\\x64\\opencv_java453.dll");
  24.     }
  26.     public static void main(String[] args) {
  27.         VideoCapture camera = new VideoCapture();
  28.         // 参数0表示，获取第一个摄像头。
  29.         camera.open(0);
  30.         // 图像帧
  31.         Mat frame = new Mat();
  32.         for(;;) {
  33.             camera.read(frame);
  34.             draw(frame);
  35.             // 等待用户按esc停止检测
  36.             if(HighGui.waitKey(100) == 100) {
  37.                 break;
  38.             }
  39.         }
  40.         // 释放摄像头
  41.         camera.release();
  42.         // 释放窗口资源
  43.         HighGui.destroyAllWindows();
  44.     }
  46.     /**
  47.      * 逐帧处理
  48.      * @param frame
  49.      */
  50.     private static void draw(Mat frame) {
  51.         Mat grayFrame = new Mat();
  52.         Imgproc.cvtColor(frame, grayFrame, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
  53.         // OpenCv人脸识别分类器
  54.         CascadeClassifier classifier = new CascadeClassifier("E:\\OpenCv\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_default.xml");
  55.         // 用来存放人脸矩形
  56.         MatOfRect faceRect = new MatOfRect();
  57.         // 特征检测点的最小尺寸
  58.         Size minSize = new Size(32, 32);
  59.         // 图像缩放比例,可以理解为相机的X倍镜
  60.         double scaleFactor = 1.2;
  61.         // 对特征检测点周边多少有效检测点同时检测,这样可以避免选取的特征检测点大小而导致遗漏
  62.         int minNeighbors = 3;
  63.         // 执行人脸检测
  64.         classifier.detectMultiScale(grayFrame, faceRect, scaleFactor, minNeighbors, CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING, minSize);
  65.         Scalar color = new Scalar(0, 0, 255);
  66.         for(Rect rect: faceRect.toArray()) {
  67.             int x = rect.x;
  68.             int y = rect.y;
  69.             int w = rect.width;
  70.             int h = rect.height;
  71.             // 框出人脸
  72.             Imgproc.rectangle(frame, new Point(x, y), new Point(x + h, y + w), color, 2);
  73.         }
  74.         HighGui.imshow("预览", frame);
  75.     }
  76. }