使用JavaCV实现人脸检测+训练+识别（实时视频检测）
前言
在我自己的另一个java项目中想添加一个人脸识别模块，但是在网上搜寻了很多后资料后发现使用java实现人脸识别的例子几乎没有（用C++实现的特别多，用java的真的很少，虽然有很多类似标题的文章，但是经本人尝试很多都实现不了或者有很多小问题），经过自己的不断摸索，终于用JavaCV实现了人脸识别，这篇文章尽可能的详细说明实现过程。
一些说明
- 环境：系统Win10，编译环境eclipse，JavaCV1.4.4
- 说明：JavaCV内置了OpenCV，本次实现就是利用内置的OpenCV 的 facerecognizer分类器实现人脸训练的。需要特殊注意的一点是，虽然JavaCV内置了OpenCV，但是不代表JavaCV中的Opencv等于独立的OpenCV，再次强调，JavaCV中的OpenCV不等于单独的OpenCV！使用过程中一定不可以混用（也就是import的时候注意名称问题）；
- 此外，如果想单独通过OpenCV来实现当时也是可行的，但是最新版本的OpenCV把face模块给独立出来扔到扩展包里面去了，所以正常安装OpenCV然后配置环境是没法调用的，还需要重新编译扩展包，总之很麻烦，不建议。。。
样本训练+测试
1.使用facerecognizer分类器进行训练，对分类器不熟悉的可以自行百度，这里不过多介绍分类器，而是着重介绍java代码
package FacePack1;
import static org.bytedeco.javacpp.opencv_core.*;
import static org.bytedeco.javacpp.opencv_face.*;
import static org.bytedeco.javacpp.opencv_imgproc.*;
import static org.bytedeco.javacpp.opencv_objdetect.*;
import java.nio.IntBuffer;
import java.util.List;
import java.util.Vector;
import javax.swing.JFrame;
import org.bytedeco.javacpp.opencv_imgcodecs;
import org.bytedeco.javacpp.BytePointer;
import org.bytedeco.javacpp.DoublePointer;
import org.bytedeco.javacpp.IntPointer;
import org.bytedeco.javacpp.opencv_core;
import org.bytedeco.javacv.CanvasFrame;
import org.bytedeco.javacv.Frame;
import org.bytedeco.javacv.FrameGrabber.Exception;
import org.bytedeco.javacv.OpenCVFrameConverter;
import org.bytedeco.javacv.OpenCVFrameGrabber;
public class Training {
public static void main(String[] args) {
//准备两个人的训练图片，每个人脸十张
//需要注意，训练的图片必须是相同大小的灰度图
//读取图片保存到mat
Mat y1 = opencv_imgcodecs.imread("y_one.jpg",0);
Mat y2 = opencv_imgcodecs.imread("y_two.jpg",0);
Mat y3 = opencv_imgcodecs.imread("y_three.jpg",0);
Mat y4 = opencv_imgcodecs.imread("y_four.jpg",0);
Mat y5 = opencv_imgcodecs.imread("y_five.jpg",0);
Mat y6 = opencv_imgcodecs.imread("y_six.jpg",0);
Mat y7 = opencv_imgcodecs.imread("y_seven.jpg",0);
Mat y8 = opencv_imgcodecs.imread("y_eight.jpg",0);
Mat y9 = opencv_imgcodecs.imread("y_nine.jpg",0);
Mat y10 = opencv_imgcodecs.imread("y_ten.jpg",0);
Mat y11 = opencv_imgcodecs.imread("l_one.jpg",0);
Mat y12 = opencv_imgcodecs.imread("l_two.jpg",0);
Mat y13 = opencv_imgcodecs.imread("l_three.jpg",0);
Mat y14 = opencv_imgcodecs.imread("l_four.jpg",0);
Mat y15 = opencv_imgcodecs.imread("l_five.jpg",0);
Mat y16 = opencv_imgcodecs.imread("l_six.jpg",0);
Mat y17 = opencv_imgcodecs.imread("l_seven.jpg",0);
Mat y18 = opencv_imgcodecs.imread("l_eight.jpg",0);
Mat y19 = opencv_imgcodecs.imread("l_nine.jpg",0);
Mat y20 = opencv_imgcodecs.imread("l_ten.jpg",0);
MatVector images =new MatVector(20);//一共20个训练样本
Mat lables = new Mat(20,1,CV_32SC1);//对应20个标签值
//写入标签值，前十个为1，后十个为2
IntBuffer lablesBuf = lables.createBuffer();
lablesBuf.put(0, 1);
lablesBuf.put(1, 1);
lablesBuf.put(2, 1);
lablesBuf.put(3, 1);
lablesBuf.put(4, 1);
lablesBuf.put(5, 1);
lablesBuf.put(6, 1);
lablesBuf.put(7, 1);
lablesBuf.put(8, 1);
lablesBuf.put(9, 1);
lablesBuf.put(10, 2);
lablesBuf.put(11, 2);
lablesBuf.put(12, 2);
lablesBuf.put(13, 2);
lablesBuf.put(14, 2);
lablesBuf.put(15, 2);
lablesBuf.put(16, 2);
lablesBuf.put(17, 2);
lablesBuf.put(18, 2);
lablesBuf.put(19, 2);
//写入图片
images.put(0,y1);
images.put(1,y2);
images.put(2,y3);
images.put(3,y4);
images.put(4,y5);
images.put(5,y6);
images.put(6,y7);
images.put(7,y8);
images.put(8,y9);
images.put(9,y10);
images.put(10,y11);
images.put(11,y12);
images.put(12,y13);
images.put(13,y14);
images.put(14,y15);
images.put(15,y16);
images.put(16,y17);
images.put(17,y18);
images.put(18,y19);
images.put(19,y20);
//创建人脸分类器，有Fisher、Eigen、LBPH，选哪种自己决定，这里使用FisherFaceRecognizer
FaceRecognizer fr = FisherFaceRecognizer.create();
//训练
fr.train(images, lables);
//保存训练结果
fr.save("FisherRecognize.xml");
//读取训练出的xml文件
fr.read("FisherRecognize.xml");
//设置阈值，阈值为0则任何人都不认识，阈值特别大的时候任何人都认识（返回和样本最相似的结果，永远不会返回-1）
//前面忘记说了，检测返回-1代表不能和训练结果匹配
fr.setThreshold(3000.0);
//*********************测试部分************************
//开启摄像头，获取图像（得到的图像为frame类型，需要转换为mat类型进行检测和识别）
OpenCVFrameGrabber grabber = new OpenCVFrameGrabber(0);
grabber.setImageWidth(640);
grabber.setImageHeight(480);
grabber.start();
CanvasFrame canvas = new CanvasFrame("人脸检测");//新建一个窗口
canvas.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
while(true)
{
if(!canvas.isEnabled())
{//窗口是否关闭
grabber.stop();//停止抓取
System.exit(0);//退出
}
Frame frame=grabber.grab();
OpenCVFrameConverter.ToMat convertor = new OpenCVFrameConverter.ToMat();//用于类型转换
Mat scr=convertor.convertToMat(frame);//将获取的frame转化成mat数据类型
Mat grayscr=new Mat();
Mat face = new Mat();
Mat roi = new Mat();
cvtColor(scr,grayscr,COLOR_BGRA2GRAY);//摄像头是彩色图像，所以先灰度化下
equalizeHist(grayscr,grayscr);//均衡化直方图
//读取opencv人脸检测器，参考我的路径改为自己的路径
CascadeClassifier cascade = new CascadeClassifier(
"D:\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt.xml");
//检测人脸
RectVector faces=new RectVector();
cascade.detectMultiScale(grayscr, faces);
IntPointer label = new IntPointer(1);
DoublePointer confidence = new DoublePointer(1);
//识别人脸
for(int i=0;i测试结果截图
不懂的地方欢迎一起交流，转载请注明出处。