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这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)： https://github.com/zq2599/blog_demos 。

《JavaCV人脸识别三部曲》链接

1. 《视频中的人脸保存为图片》
2. 《训练》
3. 《识别和预览》

本篇概览

• 作为《JavaCV人脸识别三部曲》的终篇，今天咱们要开发一个实用的功能：有人出现在摄像头中时，应用程序在预览窗口标注出此人的身份，效果如下图所示:

• 简单来说，本篇要做的事情如下:

1. 理解重点概念：confidence
2. 理解重点概念：threshold
3. 编码
4. 验证

• 今天编写的代码，主要功能如下图所示：
  

理解重点概念：confidence

• confidence和threshold是OpenCV的人脸识别中非常重要的两个概念，咱们先把这两个概念搞清楚，再去编码就非常容易了 。

• 假设，咱们用下面六张照片训练出包含两个类别的模型:

• 用一张新的照片去训练好的模型中做识别，如下图，识别结果有两部分内容：label和confidence 。

• 先说lable，这个好理解，与训练时的lable一致（回顾上一篇的代码，lable如下图红框所示），前面图中lable等于2，表示被判定为郭富城:

• 按照上面的说法，lable等于2就能确定照片中的人像是郭富城吗?

• 当然不能！！！ 此时confidence字段就非常重要了，先看JavaCV源码中对confidence的解释，如下图红框所示，我的理解是：与lable值相关联的置信度，或者说 这张脸是郭富城的可能性 :

• 如果理解为 可能性 ，那么问题来了，这是个double型的值，这个值越大，表示可能性越大还是越小?

• 上图并没有明说，但是那一句 e.g. distance ，让我想起了机器学习中的K-means，此时我脑海中的画面如下： -若真如上图所示，那么显然confidence越小，是郭富城的可能性就越大了，接下来再去找一些权威的说法:

• OpenCV的官方论坛有个 帖子 的说法如下图：代码中的 confidence 变量属于命名不当，其含义不是可信度，而是与模型中的类别的距离:

• 再看 第二个 解释，如下图红框，说得很清楚了，值越小，与模型中类别的相似度越高，0表示完全匹配:

• 再看一个 Stack Overflow的解释 :

• 至此，相信您对confidence已经足够理解了，lable等于2，confidence=30.01，意思是： 被识别照片与郭富城最相似，距离为30.01，距离越小，是郭富城的可能性越大 。

理解重点概念：threshold

• 在聊threshold之前，咱们先看一个场景，还是刘德华郭富城的模型，这次咱们拿喜洋洋的照片给模型识别，识别结果如下：
  
• 显然，模型不会告诉你照片里是谁，只会告诉你：和郭富城的距离是3000.01
• 看到这里，聪明的您可能会这么想：那我就写一段代码吧，识别结果的confidence如果太大（例如超过100），就判定用于识别的人不属于训练模型的任何一个类别
• 上述功能，OpenCV已经帮咱们想到了，那就是： threshold ，翻译过来即 门限 ，如果咱们设置了threshold等于100，那么，一旦距离超过100，OpenCV的lable返回值就是 -1
• 理解了confidence和threshold，接下来可以写人脸识别的代码了，感谢咱们的充分准备，接下来是丝般顺滑的编码过程...

源码下载

• 《JavaCV人脸识别三部曲》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/blog_demos )：

名称	链接	备注
项目主页	https://github.com/zq2599/blog_demos	该项目在GitHub上的主页
git仓库地址(https)	https://github.com/zq2599/blog_demos.git	该项目源码的仓库地址，https协议
git仓库地址(ssh)	git@github.com: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：
  
• javacv-tutorials 里面有多个子工程，《JavaCV人脸识别三部曲》系列的代码在 simple-grab-push 工程下：
  

编码：人脸识别服务

• 开始正式编码，今天咱们不会新建工程，而是继续使用 《JavaCV的摄像头实战之一：基础》 中创建的 simple-grab-push 工程
• 先定义一个Bean类PredictRlt.java，用来保存识别结果（lable和confidence字段）：

                        
                          package com.bolingcavalry.grabpush.extend;

import lombok.Data;

@Data
public class PredictRlt {
    private int lable;
    private double confidence;
}

                        
                      

• 然后把人脸识别有关的服务集中在RecognizeService.java中，方便主程序使用，代码如下，有几处要注意的地方稍后提到：

                        
                          package com.bolingcavalry.grabpush.extend;

import com.bolingcavalry.grabpush.Constants;
import org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgcodecs;
import org.bytedeco.opencv.opencv_core.Mat;
import org.bytedeco.opencv.opencv_core.Size;
import org.bytedeco.opencv.opencv_face.FaceRecognizer;
import org.bytedeco.opencv.opencv_face.FisherFaceRecognizer;
import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgcodecs.IMREAD_GRAYSCALE;
import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgproc.resize;

/**
 * @author willzhao
 * @version 1.0
 * @description 把人脸识别的服务集中在这里
 * @date 2021/12/12 21:32
 */
public class RecognizeService {

    private FaceRecognizer faceRecognizer;

    // 推理结果的标签
    private int[] plabel;

    // 推理结果的置信度
    private double[] pconfidence;

    // 推理结果
    private PredictRlt predictRlt;

    // 用于推理的图片尺寸，要和训练时的尺寸保持一致
    private Size size= new Size(Constants.RESIZE_WIDTH, Constants.RESIZE_HEIGHT);

    public RecognizeService(String modelPath) {
        plabel = new int[1];
        pconfidence = new double[1];
        predictRlt = new PredictRlt();
        
        // 识别类的实例化，与训练时相同
        faceRecognizer = FisherFaceRecognizer.create();
        // 加载的是训练时生成的模型
        faceRecognizer.read(modelPath);
        // 设置门限，这个可以根据您自身的情况不断调整
        faceRecognizer.setThreshold(Constants.MAX_CONFIDENCE);
    }

    /**
     * 将Mat实例给模型去推理
     * @param mat
     * @return
     */
    public PredictRlt predict(Mat mat) {
        // 调整到和训练一致的尺寸
        resize(mat, mat, size);

        boolean isFinish = false;

        try {
            // 推理(这一行可能抛出RuntimeException异常，因此要补货，否则会导致程序退出)
            faceRecognizer.predict(mat, plabel, pconfidence);
            isFinish = true;
        } catch (RuntimeException runtimeException) {
            runtimeException.printStackTrace();
        }

        // 如果发生过异常，就提前返回
        if (!isFinish) {
            return null;
        }

        // 将推理结果写入返回对象中
        predictRlt.setLable(plabel[0]);
        predictRlt.setConfidence(pconfidence[0]);

        return predictRlt;
    }
}

                        
                      

• 上述代码有以下几处需要注意：

1. 构造方法中，通过faceRecognizer.setThreshold设置门限，我在实际使用中发现50比较合适，您可以根据自己的情况不断调整
2. predict方法中，用于识别的图片要用resize方法调整大小，尺寸要和训练时的尺寸一致
3. 实测发现，在一张照片中出现多个人脸时，faceRecognizer.predict可能抛出RuntimeException异常，因此这里要捕获异常，避免程序崩溃退出

编码：检测和识别

• 检测有关的接口DetectService.java，如下，和 《JavaCV人脸识别三部曲之一：视频中的人脸保存为图片》 中的完全一致：

                        
                          package com.bolingcavalry.grabpush.extend;

import com.bolingcavalry.grabpush.Constants;
import org.bytedeco.javacv.Frame;
import org.bytedeco.javacv.OpenCVFrameConverter;
import org.bytedeco.opencv.opencv_core.*;
import org.bytedeco.opencv.opencv_objdetect.CascadeClassifier;
import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_core.CV_8UC1;
import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgcodecs.imwrite;
import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgproc.*;

/**
 * @author willzhao
 * @version 1.0
 * @description 检测工具的通用接口
 * @date 2021/12/5 10:57
 */
public interface DetectService {

    /**
     * 根据传入的MAT构造相同尺寸的MAT，存放灰度图片用于以后的检测
     * @param src 原始图片的MAT对象
     * @return 相同尺寸的灰度图片的MAT对象
     */
    static Mat buildGrayImage(Mat src) {
        return new Mat(src.rows(), src.cols(), CV_8UC1);
    }
    
    /**
     * 初始化操作，例如模型下载
     * @throws Exception
     */
    void init() throws Exception;

    /**
     * 得到原始帧，做识别，添加框选
     * @param frame
     * @return
     */
    Frame convert(Frame frame);

    /**
     * 释放资源
     */
    void releaseOutputResource();
}

                        
                      

• 然后就是DetectService的实现类DetectAndRecognizeService .java，功能是用摄像头的一帧图片检测人脸，再拿检测到的人脸给RecognizeService做识别，完整代码如下，有几处要注意的地方稍后提到：

                        
                          package com.bolingcavalry.grabpush.extend;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.bytedeco.javacpp.Loader;
import org.bytedeco.javacv.Frame;
import org.bytedeco.javacv.OpenCVFrameConverter;
import org.bytedeco.opencv.opencv_core.*;
import org.bytedeco.opencv.opencv_objdetect.CascadeClassifier;

import java.io.File;
import java.net.URL;
import java.util.Map;

import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgproc.*;

/**
 * @author willzhao
 * @version 1.0
 * @description 音频相关的服务
 * @date 2021/12/3 8:09
 */
@Slf4j
public class DetectAndRecognizeService implements DetectService {

    /**
     * 每一帧原始图片的对象
     */
    private Mat grabbedImage = null;

    /**
     * 原始图片对应的灰度图片对象
     */
    private Mat grayImage = null;

    /**
     * 分类器
     */
    private CascadeClassifier classifier;

    /**
     * 转换器
     */
    private OpenCVFrameConverter.ToMat converter = new OpenCVFrameConverter.ToMat();

    /**
     * 检测模型文件的下载地址
     */
    private String detectModelFileUrl;

    /**
     * 处理每一帧的服务
     */
    private RecognizeService recognizeService;

    /**
     * 为了显示的时候更加友好，给每个分类对应一个名称
     */
    private Map<Integer, String> kindNameMap;

    /**
     * 构造方法
     * @param detectModelFileUrl
     * @param recognizeModelFilePath
     * @param kindNameMap
     */
    public DetectAndRecognizeService(String detectModelFileUrl, String recognizeModelFilePath, Map<Integer, String> kindNameMap) {
        this.detectModelFileUrl = detectModelFileUrl;
        this.recognizeService = new RecognizeService(recognizeModelFilePath);
        this.kindNameMap = kindNameMap;
    }

    /**
     * 音频采样对象的初始化
     * @throws Exception
     */
    @Override
    public void init() throws Exception {
        // 下载模型文件
        URL url = new URL(detectModelFileUrl);

        File file = Loader.cacheResource(url);

        // 模型文件下载后的完整地址
        String classifierName = file.getAbsolutePath();

        // 根据模型文件实例化分类器
        classifier = new CascadeClassifier(classifierName);

        if (classifier == null) {
            log.error("Error loading classifier file [{}]", classifierName);
            System.exit(1);
        }
    }

    @Override
    public Frame convert(Frame frame) {
        // 由帧转为Mat
        grabbedImage = converter.convert(frame);

        // 灰度Mat，用于检测
        if (null==grayImage) {
            grayImage = DetectService.buildGrayImage(grabbedImage);
        }

        // 进行人脸识别，根据结果做处理得到预览窗口显示的帧
        return detectAndRecoginze(classifier, converter, frame, grabbedImage, grayImage, recognizeService, kindNameMap);
    }

    /**
     * 程序结束前，释放人脸识别的资源
     */
    @Override
    public void releaseOutputResource() {
        if (null!=grabbedImage) {
            grabbedImage.release();
        }

        if (null!=grayImage) {
            grayImage.release();
        }

        if (null==classifier) {
            classifier.close();
        }
    }

    /**
     * 检测图片，将检测结果用矩形标注在原始图片上
     * @param classifier 分类器
     * @param converter Frame和mat的转换器
     * @param rawFrame 原始视频帧
     * @param grabbedImage 原始视频帧对应的mat
     * @param grayImage 存放灰度图片的mat
     * @param kindNameMap 每个分类编号对应的名称
     * @return 标注了识别结果的视频帧
     */
    static Frame detectAndRecoginze(CascadeClassifier classifier,
                                    OpenCVFrameConverter.ToMat converter,
                                    Frame rawFrame,
                                    Mat grabbedImage,
                                    Mat grayImage,
                                    RecognizeService recognizeService,
                                    Map<Integer, String> kindNameMap) {

        // 当前图片转为灰度图片
        cvtColor(grabbedImage, grayImage, CV_BGR2GRAY);

        // 存放检测结果的容器
        RectVector objects = new RectVector();

        // 开始检测
        classifier.detectMultiScale(grayImage, objects);

        // 检测结果总数
        long total = objects.size();

        // 如果没有检测到结果，就用原始帧返回
        if (total<1) {
            return rawFrame;
        }

        PredictRlt predictRlt;
        int pos_x;
        int pos_y;
        int lable;
        double confidence;
        String content;

        // 如果有检测结果，就根据结果的数据构造矩形框，画在原图上
        for (long i = 0; i < total; i++) {
            Rect r = objects.get(i);
			
			// 核心代码，把检测到的人脸拿去识别	
            predictRlt = recognizeService.predict(new Mat(grayImage, r));

            // 如果返回为空，表示出现过异常，就执行下一个
            if (null==predictRlt) {
                System.out.println("return null");
                continue;
            }

            // 分类的编号（训练时只有1和2，这里只有有三个值，1和2与训练的分类一致，还有个-1表示没有匹配上）
            lable = predictRlt.getLable();
            // 与模型中的分类的距离，值越小表示相似度越高
            confidence = predictRlt.getConfidence();

            // 得到分类编号后，从map中取得名字，用来显示
            if (kindNameMap.containsKey(predictRlt.getLable())) {
                content = String.format("%s, confidence : %.4f", kindNameMap.get(lable), confidence);
            } else {
                // 取不到名字的时候，就显示unknown
                content = "unknown(" + predictRlt.getLable() + ")";
                System.out.println(content);
            }

            int x = r.x(), y = r.y(), w = r.width(), h = r.height();
            rectangle(grabbedImage, new Point(x, y), new Point(x + w, y + h), Scalar.RED, 1, CV_AA, 0);

            pos_x = Math.max(r.tl().x()-10, 0);
            pos_y = Math.max(r.tl().y()-10, 0);

            putText(grabbedImage, content, new Point(pos_x, pos_y), FONT_HERSHEY_PLAIN, 1.5, new Scalar(0,255,0,2.0));
        }

        // 释放检测结果资源
        objects.close();

        // 将标注过的图片转为帧，返回
        return converter.convert(grabbedImage);
    }
}

                        
                      

• 上述代码有几处要注意：

1. 重点关注 detectAndRecoginze 方法，这里面先调用classifier.detectMultiScale检测出当前照片所有的人脸，然后把每一张人脸交个recognizeService进行识别，
2. 识别结果的lable是个int型的，看起来不够友好，因此从kindNameMap中根据lable找出对应的名称来
3. 最终给每个头像添加矩形框，还在左上角添加识别结果，以及confidence的值
4. 处理完毕后转为Frame对象返回，这样的帧显示在预览页面，效果就是视频中每个人被框选出来，并带有身份

• 现在核心代码已经写完，需要再写一些代码来使用DetectAndRecognizeService

编码：运行框架

• 《JavaCV的摄像头实战之一：基础》 创建的 simple-grab-push 工程中已经准备好了父类 AbstractCameraApplication ，所以本篇继续使用该工程，创建子类实现那些抽象方法即可
• 编码前先回顾父类的基础结构，如下图，粗体是父类定义的各个方法，红色块都是需要子类来实现抽象方法，所以接下来，咱们以本地窗口预览为目标实现这三个红色方法即可：
  
• 新建文件 PreviewCameraWithIdentify.java ，这是AbstractCameraApplication的子类，其代码很简单，接下来按上图顺序依次说明
• 先定义CanvasFrame类型的成员变量previewCanvas，这是展示视频帧的本地窗口：

                        
                          protected CanvasFrame previewCanvas

                        
                      

• 把前面创建的DetectService作为成员变量，后面检测的时候会用到：

                        
                              /**
     * 检测工具接口
     */
    private DetectService detectService;

                        
                      

• PreviewCameraWithIdentify的构造方法，接受DetectService的实例：

                        
                              /**
     * 不同的检测工具，可以通过构造方法传入
     * @param detectService
     */
    public PreviewCameraWithIdentify(DetectService detectService) {
        this.detectService = detectService;
    }

                        
                      

• 然后是初始化操作，可见是previewCanvas的实例化和参数设置，还有检测、识别的初始化操作：

                        
                              @Override
    protected void initOutput() throws Exception {
        previewCanvas = new CanvasFrame("摄像头预览和身份识别", CanvasFrame.getDefaultGamma() / grabber.getGamma());
        previewCanvas.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
        previewCanvas.setAlwaysOnTop(true);

        // 检测服务的初始化操作
        detectService.init();
    }

                        
                      

• 接下来是output方法，定义了拿到每一帧视频数据后做什么事情，这里调用了detectService.convert检测人脸并保存图片，然后在本地窗口显示：

                        
                              @Override
    protected void output(Frame frame) {
        // 原始帧先交给检测服务处理，这个处理包括物体检测，再将检测结果标注在原始图片上，
        // 然后转换为帧返回
        Frame detectedFrame = detectService.convert(frame);
        // 预览窗口上显示的帧是标注了检测结果的帧
        previewCanvas.showImage(detectedFrame);
    }

                        
                      

• 最后是处理视频的循环结束后，程序退出前要做的事情，先关闭本地窗口，再释放检测服务的资源：

                        
                              @Override
    protected void releaseOutputResource() {
        if (null!= previewCanvas) {
            previewCanvas.dispose();
        }

        // 检测工具也要释放资源
        detectService.releaseOutputResource();
    }

                        
                      

• 由于检测有些耗时，所以两帧之间的间隔时间要低于普通预览：

                        
                              @Override
    protected int getInterval() {
        return super.getInterval()/8;
    }

                        
                      

• 至此，功能已开发完成，再写上main方法，代码如下，有几处要注意的地方稍后说明：

                        
                              public static void main(String[] args) {
        String modelFileUrl = "https://raw.github.com/opencv/opencv/master/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml";
        String recognizeModelFilePath = "E:\\temp\\202112\\18\\001\\faceRecognizer.xml";

        // 这里分类编号的身份的对应关系，和之前训练时候的设定要保持一致
        Map<Integer, String> kindNameMap = new HashMap();
        kindNameMap.put(1, "Man");
        kindNameMap.put(2, "Woman");

        // 检测服务
        DetectService detectService = new DetectAndRecognizeService(modelFileUrl,recognizeModelFilePath, kindNameMap);

        // 开始检测
        new PreviewCameraWithIdentify(detectService).action(1000);
    }

                        
                      

• 上述main方法中，有以下几处需要注意：

1. kindNameMap 是个HashMap，里面放这每个分类编号对应的名称，我训练的模型中包含了两位群众演员的头像，给他们分别起名 Man 和 Woman
2. modelFileUrl是人脸检测时用到的模型地址
3. recognizeModelFilePath是人脸识别时用到的模型地址，这个模型是 《JavaCV人脸识别三部曲之二：训练》 一文中训练的模型

• 至此，人脸识别的代码已经写完，运行main方法，请几位群众演员来到摄像头前面，验证效果吧

验证

• 程序运行起来后，请名为 Man 的群众演员A站在摄像头前面，如下图，识别成功:

• 接下来，请名为 Woman 的群众演员B过来，和群众演员A同框，如下图，同时识别成功，不过偶尔会识别错误，提示成 unknown(-1) :

• 再请一个没有参与训练的小群众演员过来，与A同框，此刻的识别也是准确的，小演员被标注为 unknown(-1) :

• 去看程序的控制台，发现FaceRecognizer.predict方法会抛出异常，幸好程序捕获了异常，不会把整个进程中断退出:

• 至此，整个《JavaCV人脸识别三部曲》全部完成，如果您是位java程序员，正在寻找人脸识别相关的方案，希望本系列能给您一些参考 。

• 另外《JavaCV人脸识别三部曲》是《JavaCV的摄像头实战》系列的分支，作为主干的《JavaCV的摄像头实战》依然在持续更新中，欣宸原创会继续与您一路相伴，学习、实战、提升 。

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最后此篇关于JavaCV人脸识别三部曲之三：识别和预览的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于JavaCV人脸识别三部曲之三：识别和预览的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。