Java版人脸检测详解下篇：编码

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内容：所有原创文章分类汇总及配套源码，涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等；

本篇概览

• 如果您看过《三分钟极速体验：Java版人脸检测》一文，甚至动手实际操作过，您应该会对背后的技术细节感兴趣，开发这样一个应用，咱们总共要做以下三件事：
• 准备好docker基础镜像
• 开发java应用
• 将java应用打包成package文件，集成到基础镜像中，得到最终的java应用镜像
• 对于准备好docker基础镜像这项工作，咱们在前文《Java版人脸检测详解上篇：运行环境的Docker镜像(CentOS+JDK+OpenCV)》已经完成了，接下来要做的就是开发java应用并将其做成docker镜像

版本信息

• 这个java应用的涉及的版本信息如下：
• springboot：2.4.8
• javacpp：1.4.3
• javacv：1.4.3

源码下载

• 本篇实战中的完整源码可在GitHub下载到，地址和链接信息如下表所示(https://github.com/zq2599/blo...)：

名称	链接	备注
项目主页	https://github.com/zq2599/blo...	该项目在GitHub上的主页
git仓库地址(https)	https://github.com/zq2599/blo...	该项目源码的仓库地址，https协议
git仓库地址(ssh)	[email protected]:zq2599/blog_demos.git	该项目源码的仓库地址，ssh协议

• 这个git项目中有多个文件夹，本篇的源码在javacv-tutorials文件夹下，如下图红框所示：

编码

• 为了统一管理源码和jar依赖，项目采用了maven父子结构，父工程名为javacv-tutorials，其pom.xml如下，可见主要是定义了一些jar的版本：

    4.0.0

    com.bolingcavalry
    javacv-tutorials
    pom
    1.0-SNAPSHOT
    
        face-detect-demo
    

    
        1.8
        8
        8
        3.6.1
        2.4.8

        
        1.4.3
        
        3.4.3
        
        4.0.2
    

    
        
            
                org.projectlombok
                lombok
                1.18.18
            

            
                org.bytedeco
                javacv-platform
                ${javacpp.version}
            
            
                org.bytedeco
                javacv
                ${javacpp.version}
            
            
            
                org.bytedeco
                javacpp
                ${javacpp.version}
            
            
            
                org.bytedeco.javacpp-presets
                ffmpeg-platform
                ${ffmpeg.version}-${javacpp.version}
            
            
                org.bytedeco.javacpp-presets
                ffmpeg
                ${ffmpeg.version}-${javacpp.version}
            
        

    

• 在javacv-tutorials下面新建名为face-detect-demo的子工程，这里面是咱们今天要开发的应用，其pom.xml如下：

    
        javacv-tutorials
        com.bolingcavalry
        1.0-SNAPSHOT
    
    4.0.0

    face-detect-demo
    jar

    
        
            
                org.springframework.boot
                spring-boot-dependencies
                ${springboot.version}
                pom
                import
            
        
    

    
        
        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-freemarker
        

        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-web
        

        
            org.projectlombok
            lombok
        

        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-test
            test
        

        
            org.bytedeco
            javacv-platform
        
        
            org.bytedeco
            javacv
        
        
        
            org.bytedeco
            javacpp
        
        
        
            org.bytedeco.javacpp-presets
            ffmpeg-platform
        
        
            org.bytedeco.javacpp-presets
            ffmpeg
        
    

    
        
            
            
                org.springframework.boot
                spring-boot-maven-plugin
                
                    com.bolingcavalry.facedetect.FaceDetectApplication
                
                
                    
                        
                            repackage
                        
                    
                
            
        
    

• 配置文件如下，要重点关注前段模板、文件上传大小、模型文件目录等配置：

### FreeMarker 配置
spring.freemarker.allow-request-override=false
#Enable template caching.启用模板缓存。
spring.freemarker.cache=false
spring.freemarker.check-template-location=true
spring.freemarker.charset=UTF-8
spring.freemarker.content-type=text/html
spring.freemarker.expose-request-attributes=false
spring.freemarker.expose-session-attributes=false
spring.freemarker.expose-spring-macro-helpers=false
#设置面板后缀
spring.freemarker.suffix=.ftl

# 设置单个文件最大内存
spring.servlet.multipart.max-file-size=100MB
# 设置所有文件最大内存
spring.servlet.multipart.max-request-size=1000MB
# 自定义文件上传路径
web.upload-path=/app/images
# 模型路径
opencv.model-path=/app/model/haarcascade_frontalface_default.xml

• 前端页面文件只有一个index.ftl，请原谅欣宸不入流的前端水平，前端只有一个页面，可以提交页面，同时也是展示处理结果的页面：

    
    


图片上传Demo

    
选择检测文件: 
    
周围检测数量: 
    


<#--判断是否上传文件-->
<#if msg??>
    ${msg}


<#else >
    ${msg!("文件未上传")}


<#--显示图片，一定要在img中的src发请求给controller，否则直接跳转是乱码-->
<#if fileName??>
<#---->

<#else>
<#---->

• 再来看后台代码，先是最常见的应用启动类：

package com.bolingcavalry.facedetect;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

@SpringBootApplication
public class FaceDetectApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(FaceDetectApplication.class, args);
    }
}

• 前端上传图片后，后端要做哪些处理呢？先不贴代码，咱们把后端要做的事情捋一遍，如下图：

• 接下来是最核心的业务类UploadController.java，web接口和业务逻辑处理都在这里面，是按照上图的流程顺序执行的，有几处要注意的地方稍后会提到：

package com.bolingcavalry.facedetect.controller;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.core.io.ResourceLoader;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;

import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.Map;
import org.opencv.core.*;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;

import java.util.UUID;

import static org.bytedeco.javacpp.opencv_objdetect.CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING;

@Controller
@Slf4j
public class UploadController {

    static {
        // 加载 动态链接库
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
    }

    private final ResourceLoader resourceLoader;

    @Autowired
    public UploadController(ResourceLoader resourceLoader) {
        this.resourceLoader = resourceLoader;
    }

    @Value("${web.upload-path}")
    private String uploadPath;

    @Value("${opencv.model-path}")
    private String modelPath;

    /**
     * 跳转到文件上传页面
     * @return
     */
    @RequestMapping("index")
    public String toUpload(){
        return "index";
    }

    /**
     * 上次文件到指定目录
     * @param file 文件
     * @param path 文件存放路径
     * @param fileName 源文件名
     * @return
     */
    private static boolean upload(MultipartFile file, String path, String fileName){
        //使用原文件名
        String realPath = path + "/" + fileName;

        File dest = new File(realPath);

        //判断文件父目录是否存在
        if(!dest.getParentFile().exists()){
            dest.getParentFile().mkdir();
        }

        try {
            //保存文件
            file.transferTo(dest);
            return true;
        } catch (IllegalStateException e) {
            // TODO Auto-generated catch block
            e.printStackTrace();
            return false;
        } catch (IOException e) {
            // TODO Auto-generated catch block
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }

    /**
     *
     * @param file 要上传的文件
     * @return
     */
    @RequestMapping("fileUpload")
    public String upload(@RequestParam("fileName") MultipartFile file, @RequestParam("minneighbors") int minneighbors, Map map){
        log.info("file [{}], size [{}], minneighbors [{}]", file.getOriginalFilename(), file.getSize(), minneighbors);

        String originalFileName = file.getOriginalFilename();
        if (!upload(file, uploadPath, originalFileName)){
            map.put("msg", "上传失败！");
            return "forward:/index";
        }

        String realPath = uploadPath + "/" + originalFileName;

        Mat srcImg = Imgcodecs.imread(realPath);

        // 目标灰色图像
        Mat dstGrayImg = new Mat();
        // 转换灰色
        Imgproc.cvtColor(srcImg, dstGrayImg, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
        // OpenCv人脸识别分类器
        CascadeClassifier classifier = new CascadeClassifier(modelPath);
        // 用来存放人脸矩形
        MatOfRect faceRect = new MatOfRect();

        // 特征检测点的最小尺寸
        Size minSize = new Size(32, 32);
        // 图像缩放比例,可以理解为相机的X倍镜
        double scaleFactor = 1.2;
        // 执行人脸检测
        classifier.detectMultiScale(dstGrayImg, faceRect, scaleFactor, minneighbors, CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING, minSize);
        //遍历矩形,画到原图上面
        // 定义绘制颜色
        Scalar color = new Scalar(0, 0, 255);

        Rect[] rects = faceRect.toArray();

        // 没检测到
        if (null==rects || rects.length<1) {
            // 显示图片
            map.put("msg", "未检测到人脸");
            // 文件名
            map.put("fileName", originalFileName);

            return "forward:/index";
        }

        // 逐个处理
        for(Rect rect: rects) {
            int x = rect.x;
            int y = rect.y;
            int w = rect.width;
            int h = rect.height;
            // 单独框出每一张人脸
            Imgproc.rectangle(srcImg, new Point(x, y), new Point(x + w, y + w), color, 2);
        }

        // 添加人脸框之后的图片的名字
        String newFileName = UUID.randomUUID().toString() + ".png";

        // 保存
        Imgcodecs.imwrite(uploadPath + "/" + newFileName, srcImg);

        // 显示图片
        map.put("msg", "一共检测到" + rects.length + "个人脸");
        // 文件名
        map.put("fileName", newFileName);

        return "forward:/index";
    }
    /**
     * 显示单张图片
     * @return
     */
    @RequestMapping("show")
    public ResponseEntity showPhotos(String fileName){
        if (null==fileName) {
            return ResponseEntity.notFound().build();
        }

        try {
            // 由于是读取本机的文件，file是一定要加上的， path是在application配置文件中的路径
            return ResponseEntity.ok(resourceLoader.getResource("file:" + uploadPath + "/" + fileName));
        } catch (Exception e) {
            return ResponseEntity.notFound().build();
        }
    }
}

• UploadController.java的代码，有以下几处要关注：

1. 在静态方法中通过System.loadLibrary加载本地库函，实际开发过程中，这里是最容易报错的地方，一定要确保-Djava.library.path参数配置的路径中的本地库是正常可用的，前文制作的基础镜像中已经准比好了这些本地库，因此只要确保-Djava.library.path参数配置正确即可，这个配置在稍后的Dockerfile中会提到
2. public String upload方法是处理人脸检测的代码入口，内部按照前面分析的流程顺序执行
3. new CascadeClassifier(modelPath)是根据指定的模型来实例化分类器，模型文件是从GitHub下载的，opencv官方提前训练好的模型，地址是：https://github.com/opencv/ope...
4. 看似神奇的人脸检测功能，实际上只需一行代码classifier.detectMultiScale，就能得到每个人脸在原图中的矩形位置，接下来，咱们只要按照位置在原图上添加矩形框即可

• 现在代码已经写完了，接下来将其做成docker镜像

docker镜像制作

• 首先是编写Dockerfile：

# 基础镜像集成了openjdk8和opencv3.4.3
FROM bolingcavalry/opencv3.4.3:0.0.3

# 创建目录
RUN mkdir -p /app/images && mkdir -p /app/model

# 指定镜像的内容的来源位置
ARG DEPENDENCY=target/dependency

# 复制内容到镜像
COPY ${DEPENDENCY}/BOOT-INF/lib /app/lib
COPY ${DEPENDENCY}/META-INF /app/META-INF
COPY ${DEPENDENCY}/BOOT-INF/classes /app

# 指定启动命令
ENTRYPOINT ["java","-Djava.library.path=/opencv-3.4.3/build/lib","-cp","app:app/lib/*","com.bolingcavalry.facedetect.FaceDetectApplication"]

• 上述Dockerfile内容很简单，就是一些复制文件的处理，只有一处要格外注意：启动命令中有个参数-Djava.library.path=/opencv-3.4.3/build/lib，指定了本地so库的位置，前面的java代码中，System.loadLibrary加载的本地库就是从这个位置加载的，咱们用的基础镜像是bolingcavalry/opencv3.4.3:0.0.3，已经在该位置准备好了opencv的所有本地库
• 在父工程目录下执行mvn clean package -U，这是个纯粹的maven操作，和docker没有任何关系
• 进入face-detect-demo目录，执行以下命令，作用是从jar文件中提取class、配置文件、依赖库等内容到target/dependency目录:

mkdir -p target/dependency && (cd target/dependency; jar -xf ../*.jar)

• 最后，在Dockerfile文件所在目录执行命令docker build -t bolingcavalry/facedetect:0.0.1 .(命令的最后有个点，不要漏了)，即可完成镜像制作
• 如果您有hub.docker.com的账号，还可以通过docker push命令把镜像推送到中央仓库，让更多的人用到：
• 最后，再来回顾一下《三分钟极速体验：Java版人脸检测》一文中启动docker容器的命令，如下可见，通过两个-v参数，将宿主机的目录映射到容器中，因此，容器中的/app/images和/app/model可以保持不变，只要能保证宿主机的目录映射正确即可：

docker run \
--rm \
-p 18080:8080 \
-v /root/temp/202107/17/images:/app/images \
-v /root/temp/202107/17/model:/app/model \
bolingcavalry/facedetect:0.0.1

• 有关SpringBoot官方推荐的docker镜像制作的更多信息，请参考《SpringBoot(2.4)应用制作Docker镜像(Gradle版官方方案)》

需要重点注意的地方

• 请大家关注pom.xml中和javacv相关的几个库的版本，这些版本是不能随便搭配的，建议按照文中的来，就算要改，也请在maven中央仓库检查您所需的版本是否存在；
• 至此，《Java版人脸检测》从体验到开发详解都完成了，小小的功能涉及到不少知识点，也让我们体验到了javacv的便捷和强大，借助docker将环境配置和应用开发分离开来，降低了应用开发和部署的难度(不再花时间到jdk和opencv的部署上)，如果您正在寻找简单易用的javacv开发和部署方案，希望本文能给您提供参考；

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