一、前言
本来打算下午,进行数据结构学习,但是啃了一上午高数之后,突然不想看书了,就打开电脑学了学设计模式,然后无意间发现OpenCV,于是进行了简单的学习。
二、介绍
- 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。 [1] 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、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。
OpenCV用C++语言编写,它具有C ++,Python,Java和MATLAB接口,并支持Windows,Linux,Android和Mac OS,OpenCV主要倾向于实时视觉应用,并在可用时利用MMX和SSE指令, 如今也提供对于C#、Ch、Ruby,GO的支持。
主要应用:人脸识别,文字识别(识别车牌号),图像处理,视频处理等
2.Java使用OpenCV的步骤
(1) 下载OpenCv包
下载地址
下载之后进行执行安装。得到如下的安装包;
(2)创建一个maven项目(springboot也行),并引入依赖。并将ddl动态加载库和jar包放入resources里面,
(3)测试
package learn.opencv;
import java.awt.*;
import java.awt.Point;
import java.net.URL;
import org.opencv.core.*;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;
import static org.opencv.highgui.HighGui.imshow;
import static org.opencv.highgui.HighGui.waitKey;
import static org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs.imread;
import static org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs.imwrite;
import static org.opencv.imgproc.Imgproc.COLOR_RGB2GRAY;
import static org.opencv.imgproc.Imgproc.cvtColor;
/**
* @AUTHOR LYF
* @DATE 2021/5/2
* @VERSION 1.0
* @DESC
*/
public class SimpleTest {
// 灰度处理
public static void main(String[]args) throws Exception {
// 解决awt报错问题
System.setProperty("java.awt.headless", "false");
System.out.println(System.getProperty("java.library.path"));
// 加载动态库
URL url = ClassLoader.getSystemResource("lib/opencv/opencv_java452.dll");
System.load(url.getPath());
// 读取图像
Mat image = imread("E:\\IdeaProjects\\java-base\\src\\main\\resources\\test.png");
if (image.empty()) {
throw new Exception("image is empty");
}
// imshow("Original Image", image);
// 创建输出单通道图像
Mat grayImage = new Mat(image.rows(), image.cols(), CvType.CV_8SC1);
// 进行图像色彩空间转换
cvtColor(image, grayImage, COLOR_RGB2GRAY);
// imshow("Processed Image", grayImage);
imwrite("E:\\IdeaProjects\\java-base\\src\\main\\resources\\hello.jpg", grayImage);
// waitKey();
Mat faceImag = imread("E:\\IdeaProjects\\java-base\\src\\main\\resources\\images\\face\\face1.jpg");
// 人脸识别器
CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier("D:\\OpenCV\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt.xml");
// 在图片中检测人脸
MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
faceDetector.detectMultiScale(faceImag,faceDetections);
Rect[] rects = faceDetections.toArray();
if(rects != null && rects.length >= 1){
for (Rect rect : rects) {
Imgproc.rectangle(faceImag,rect,Scalar.all(1));
}
}
imshow("人脸检测图片",faceImag);
waitKey();
}
}
效果:
另外,还可以调用摄像头进行动态捕捉人脸。参考文章如下。参考文章
转载:https://blog.csdn.net/qq_44654974/article/details/116355598
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