Java调用OpenCV（含简单人脸识别和图像灰度处理的示例）

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我是靠谱客的博主丰富水壶，这篇文章主要介绍Java调用OpenCV（含简单人脸识别和图像灰度处理的示例），现在分享给大家，希望可以做个参考。

一、前言

本来打算下午，进行数据结构学习，但是啃了一上午高数之后，突然不想看书了，就打开电脑学了学设计模式，然后无意间发现OpenCV，于是进行了简单的学习。

二、介绍

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。 [1] 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、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。
OpenCV用C++语言编写，它具有C ++，Python，Java和MATLAB接口，并支持Windows，Linux，Android和Mac OS，OpenCV主要倾向于实时视觉应用，并在可用时利用MMX和SSE指令，如今也提供对于C#、Ch、Ruby，GO的支持。

主要应用：人脸识别，文字识别（识别车牌号），图像处理，视频处理等

2.Java使用OpenCV的步骤

参考：springboot引入OpenCV

(1) 下载OpenCv包
下载地址
下载之后进行执行安装。得到如下的安装包；
在这里插入图片描述
（2）创建一个maven项目（springboot也行），并引入依赖。并将ddl动态加载库和jar包放入resources里面，

（3）测试

复制代码

package learn.opencv;

import java.awt.*;
import java.awt.Point;
import java.net.URL;

import org.opencv.core.*;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;

import static org.opencv.highgui.HighGui.imshow;
import static org.opencv.highgui.HighGui.waitKey;
import static org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs.imread;
import static org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs.imwrite;
import static org.opencv.imgproc.Imgproc.COLOR_RGB2GRAY;
import static org.opencv.imgproc.Imgproc.cvtColor;

/**
 * @AUTHOR LYF
 * @DATE 2021/5/2
 * @VERSION 1.0
 * @DESC
 */

public class SimpleTest {
    // 灰度处理
    public static void main(String[]args) throws Exception {
        // 解决awt报错问题
        System.setProperty("java.awt.headless", "false");
        System.out.println(System.getProperty("java.library.path"));
        // 加载动态库
        URL url = ClassLoader.getSystemResource("lib/opencv/opencv_java452.dll");
        System.load(url.getPath());
        // 读取图像

Mat image = imread("E:\IdeaProjects\java-base\src\main\resources\test.png");
        if (image.empty()) {
            throw new Exception("image is empty");
        }
//        imshow("Original Image", image);

// 创建输出单通道图像
        Mat grayImage = new Mat(image.rows(), image.cols(), CvType.CV_8SC1);
        // 进行图像色彩空间转换
        cvtColor(image, grayImage, COLOR_RGB2GRAY);

//        imshow("Processed Image", grayImage);
        imwrite("E:\IdeaProjects\java-base\src\main\resources\hello.jpg", grayImage);
//        waitKey();

Mat faceImag = imread("E:\IdeaProjects\java-base\src\main\resources\images\face\face1.jpg");
        // 人脸识别器
        CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier("D:\OpenCV\opencv\sources\data\haarcascades\haarcascade_frontalface_alt.xml");
        // 在图片中检测人脸
        MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
        faceDetector.detectMultiScale(faceImag,faceDetections);
        Rect[] rects = faceDetections.toArray();
                if(rects != null && rects.length >= 1){
                      for (Rect rect : rects) {

Imgproc.rectangle(faceImag,rect,Scalar.all(1));
                      }
                    }
                imshow("人脸检测图片",faceImag);
                waitKey();
    }
}

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package learn.opencv;

import java.awt.*;
import java.awt.Point;
import java.net.URL;

import org.opencv.core.*;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;

import static org.opencv.highgui.HighGui.imshow;
import static org.opencv.highgui.HighGui.waitKey;
import static org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs.imread;
import static org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs.imwrite;
import static org.opencv.imgproc.Imgproc.COLOR_RGB2GRAY;
import static org.opencv.imgproc.Imgproc.cvtColor;



/**
 * @AUTHOR LYF
 * @DATE 2021/5/2
 * @VERSION 1.0
 * @DESC
 */

public class SimpleTest {
    // 灰度处理
    public static void main(String[]args) throws Exception {
        // 解决awt报错问题
        System.setProperty("java.awt.headless", "false");
        System.out.println(System.getProperty("java.library.path"));
        // 加载动态库
        URL url = ClassLoader.getSystemResource("lib/opencv/opencv_java452.dll");
        System.load(url.getPath());
        // 读取图像

        Mat image = imread("E:\IdeaProjects\java-base\src\main\resources\test.png");
        if (image.empty()) {
            throw new Exception("image is empty");
        }
//        imshow("Original Image", image);

        // 创建输出单通道图像
        Mat grayImage = new Mat(image.rows(), image.cols(), CvType.CV_8SC1);
        // 进行图像色彩空间转换
        cvtColor(image, grayImage, COLOR_RGB2GRAY);

//        imshow("Processed Image", grayImage);
        imwrite("E:\IdeaProjects\java-base\src\main\resources\hello.jpg", grayImage);
//        waitKey();



        Mat faceImag = imread("E:\IdeaProjects\java-base\src\main\resources\images\face\face1.jpg");
        // 人脸识别器
        CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier("D:\OpenCV\opencv\sources\data\haarcascades\haarcascade_frontalface_alt.xml");
        // 在图片中检测人脸
        MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
        faceDetector.detectMultiScale(faceImag,faceDetections);
        Rect[] rects = faceDetections.toArray();
                if(rects != null && rects.length >= 1){
                      for (Rect rect : rects) {

                        Imgproc.rectangle(faceImag,rect,Scalar.all(1));
                      }
                    }
                imshow("人脸检测图片",faceImag);
                waitKey();
    }
}