springboot集成opencv如何实现人脸识别功能

这篇文章主要介绍springboot集成opencv如何实现人脸识别功能，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

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:\software\opencv\build\java\x64 #  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:\software\opencv\sources\data\haarcascades\haarcascade_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:\\software\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt.xml");     }

注意路径！！

关键点3：配置opencv的库文件地址

-Djava.library.path=D:\software\opencv\build\java\x64

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  */ @Slf4j public 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:\\software\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_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:\\Users\\Administrator\\Pictures\\wang.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 @Slf4j public 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.gz cd cmake-3.9.2 ./configure sudo make && make install

cd /usr/local/opencv-4.1.1 mkdir build cd build cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -DBUILD_TESTS=OFF .. make -j8 sudo 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.xml

Linux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。

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