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简易人脸识别java代码的简单介绍

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java 人脸识别 问题！no jniopencv_objdetect in java.library.path
opencv的相应的dll，没有放到环境变量PATH 所指的目录
java怎么实现人脸识别？应该可以通过java调用别人简易人脸识别java代码的人脸识别简易人脸识别java代码的接口,主要是利用图像处理简易人脸识别java代码的技术,识别关键点
用java写人脸识别算法有哪些？Java中常见的人脸识别算法有简易人脸识别java代码：
Eigenface: 这是一种基于主成分分析的人脸识别算法简易人脸识别java代码，它将人脸图像映射到一个低维的特征空间 。
Fisherface: 这是一种基于投影的人脸识别算法简易人脸识别java代码 ， 它利用线性判别分析技术对人脸图像进行分类 。
Local Binary Patterns (LBP): 这是一种基于二进制像素点比较的人脸识别算法，它提取简易人脸识别java代码了图像中的纹理特征 。
Haar-like特征简易人脸识别java代码： 这是一种基于积分图像的人脸识别算法，它检测图像中的边缘特征 。
Convolutional Neural Networks (CNNs): 这是一种基于卷积神经网络的人脸识别算法，它模拟了人类大脑中的视觉识别过程 。
这些算法都是广泛用于人脸识别应用中的，根据具体需求和应用环境选择合适的算法是很重要的 。
如何开发Java动态人脸识别1.环境搭建
整个项目的结构图
2.编写DetectFaceDemo.java,代码如下：
[java] view plaincopy
package com.njupt.zhb.test;
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.highgui.Highgui;
import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;
//
// Detects faces in an image, draws boxes around them, and writes the results
// to "faceDetection.png".
//
public class DetectFaceDemo {
public void run() {
System.out.println("\nRunning DetectFaceDemo");
System.out.println(getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath());
// Create a face detector from the cascade file in the resources
// directory.
//CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath());
//Mat image = Highgui.imread(getClass().getResource("lena.png").getPath());
//注意：源程序的路径会多打印一个‘/’，因此总是出现如下错误
/*
* Detected 0 faces Writing faceDetection.png libpng warning: Image
* width is zero in IHDR libpng warning: Image height is zero in IHDR
* libpng error: Invalid IHDR data
*/
//因此，我们将第一个字符去掉
String xmlfilePath=getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath().substring(1);
CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(xmlfilePath);
Mat image = Highgui.imread(getClass().getResource("we.jpg").getPath().substring(1));
// Detect faces in the image.
// MatOfRect is a special container class for Rect.
MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
faceDetector.detectMultiScale(image, faceDetections);
System.out.println(String.format("Detected %s faces", faceDetections.toArray().length));
// Draw a bounding box around each face.
for (Rect rect : faceDetections.toArray()) {
Core.rectangle(image, new Point(rect.x, rect.y), new Point(rect.xrect.width, rect.yrect.height), new Scalar(0, 255, 0));
}
// Save the visualized detection.
String filename = "faceDetection.png";
System.out.println(String.format("Writing %s", filename));
Highgui.imwrite(filename, image);
}
}
3.编写测试类：
[java] view plaincopy
package com.njupt.zhb.test;
public class TestMain {
public static void main(String[] args) {
System.out.println("Hello, OpenCV");
// Load the native library.
System.loadLibrary("opencv_java246");
new DetectFaceDemo().run();
}
}
//运行结果:
//Hello, OpenCV
//
//Running DetectFaceDemo
///E:/eclipse_Jee/workspace/JavaOpenCV246/bin/com/njupt/zhb/test/lbpcascade_frontalface.xml
//Detected 8 faces
//Writing faceDetection.png
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