springboot集成opencv實現人臉識別功能的詳細步驟
項目中檢測人臉圖片是否合法的功能，之前用的是百度的人臉識別接口，由于成本高昂不得不尋求替代方案。
什么是opencv？OpenCV是一個基于BSD許可（開源）發行的跨平臺計算機視覺和機器學習軟件庫，可以運行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系統上。輕量級而且高效——由一系列 C 函數和少量 C++ 類構成，同時提供了Python、Java、MATLAB等語言的接口，實現了圖像處理和計算機視覺方面的很多通用算法。
項目集成步驟由于項目是放在Linux系統中跑的，開發環境是Windows10，所以項目中涉及到opencv的要分兩套。
準備工作Windows安裝opencv
opencv官網下載安裝包https://opencv.org/releases/
我這里選擇的是4.1.1版本分別下載了Windows版本和源碼
Windows環境下集成
安裝opencv，沒什么說的，指定一個路徑安裝即可，注意安裝路徑不能是中文。項目中集成的三個關鍵點。
引入jar依賴 讀取OpenCV自帶的人臉識別特征XML文件 配置opencv的庫文件地址關鍵點1：引入jar包
jar包位置在安裝路徑下的java文件夾中
兩種方式引入
方式一：idea添加jar
或者直接在Libraries中添加二者皆可。
方式二：將jar上傳至私服，在maven中引入
我這里是將jar上傳至私服，然后引用的。注意Windows版的jar和Linux中的jar不一樣，二者要區分開來通過Maven配置在不同環境下加載不同的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>--> <!-- 倉庫引用--> <dependency> <!--這里改成自己的倉庫地址--><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> <!--這里改成自己的倉庫地址--><groupId>com.***.cloud.resource</groupId><artifactId>opencv-linux</artifactId><version>411</version> </dependency></dependencies> </profile></profiles>
關鍵點2：配置人臉識別特征XML文件的地址
在bootstrap.yml添加如下參數
# 函數庫地址 在 vm optionis中 配置# windows地址: -Djava.library.path=D:softwareopencvbuildjavax64# 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:softwareopencvsourcesdatahaarcascadeshaarcascade_frontalface_alt.xml
測試的方法中就直接寫死了
/** * 初始化人臉探測器 */ static CascadeClassifier faceDetector; static {String systemProperties = String.valueOf(System.getProperties());log.info(systemProperties);System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);faceDetector = new CascadeClassifier('D:softwareopencvsourcesdatahaarcascadeshaarcascade_frontalface_alt.xml'); }
注意路徑！！
關鍵點3：配置opencv的庫文件地址
-Djava.library.path=D:softwareopencvbuildjavax64
這里其實指向的就是 該目錄下的 opencv_java411.dll 文件（linux的配置見下文）
代碼測試方法
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 */@Slf4jpublic class FaceVideo { /** * 初始化人臉探測器 */ static CascadeClassifier faceDetector; static {String systemProperties = String.valueOf(System.getProperties());log.info(systemProperties);System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);faceDetector = new CascadeClassifier('D:softwareopencvsourcesdatahaarcascadeshaarcascade_frontalface_alt.xml'); } public static void main(String[] args){// 3- 本地圖片人臉識別，識別成功并保存人臉圖片到本地String imgPath = 'C:UsersAdministratorPictureswang.jpg';face(imgPath); } /** * OpenCV-4.1.1 圖片人臉識別 * * @return: void * @date: 2019年5月7日12:16:55 */ public static void face(String imgPath) {/** * 讀取本地 */Mat image = Imgcodecs.imread(imgPath);if (image.empty()) { System.out.println('image 內容不存在！'); return;}// 3 特征匹配MatOfRect face = new MatOfRect();faceDetector.detectMultiScale(image, face);// 4 匹配 Rect 矩陣 數組Rect[] rects = face.toArray();System.out.println('匹配到 ' + rects.length + ' 個人臉');// 5 為每張識別到的人臉畫一個圈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);// 進行圖片裁剪 i++;}// 6 展示圖片HighGui.imshow('人臉識別', image);HighGui.waitKey(0); } /** * 裁剪人臉 * * @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) {// 原始圖像Mat image = Imgcodecs.imread(imagePath);// 截取的區域：參數,坐標X,坐標Y,截圖寬度,截圖長度Rect rect = new Rect(posX, posY, width, height);// 兩句效果一樣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);// 將人臉進行截圖并保存Imgcodecs.imwrite(outFile, mat);System.out.println(String.format('圖片裁切成功，裁切后圖片文件為： %s', outFile)); }}
注意！Mat image = Imgcodecs.imread(imgPath);imgPath中不能帶有中文！ opencv安裝路徑中如果有中文的話就會報錯。
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@Slf4jpublic class OpenCvUtils implements CommandLineRunner { @Value('${opencv.lib.linuxxmlpath}') private String linuxXmlPath; @Value('${opencv.lib.windowxmlpath}') private String windowXmlPath; /** * 人臉探測器對象 */ static CascadeClassifier faceDetector; /** * 判斷是否是Windows系統 */ private static final boolean IS_WINDOWS = System.getProperty('os.name').toLowerCase().contains('win'); /** * 監測圖片是否合法，是否只有一張臉 */ public static void checkFace(String pictureUrl) throws Exception {////將在線圖片保存為本地圖片//String imgPath = saveLocal(pictureUrl);////本地圖片//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('本地圖片:'+localBuff.length);//在線圖片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('在線圖片:'+urlBuff.length);List<Byte> bs = new ArrayList<>();bs.addAll(Bytes.asList(urlBuff));log.info('buffer長度'+bs.size());/** * 不好使 *///Mat image = Converters.vector_char_to_Mat(bs);//Mat image = Converters.vector_uchar_to_Mat(bs);/** * 讀取本地 *///Mat image = Imgcodecs.imread(imgPath);/** * 讀數據流 */Mat image = Imgcodecs.imdecode(new MatOfByte(urlBuff), Imgcodecs.IMREAD_UNCHANGED);if (image.empty()) { log.error('image 內容不存在！'); return;}// 3 特征匹配MatOfRect face = new MatOfRect();faceDetector.detectMultiScale(image, face);// 4 匹配 Rect 矩陣 數組Rect[] rects = face.toArray();System.out.println('匹配到 ' + rects.length + ' 個人臉');//delFile(imgPath);if (rects.length == 0) { throw new PublicException(ErrorCode.A0430.getCode(), '沒有監測到人臉');} else if (rects.length > 1) { throw new PublicException(ErrorCode.A0430.getCode(), '檢測到圖片有多張人臉,請重新上傳');} } 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系統取出路徑開頭的/if (IS_WINDOWS) { path = windowXmlPath;}else{ path = linuxXmlPath;}/** * 初始化人臉探測器 */faceDetector = new CascadeClassifier(path);log.info('==========初始化人臉探測器成功==========='); }}
OpenCV 提供的 API 是直接根據路徑讀取圖片的，所以最開始的時候我是把圖片保存到本地在讀取才成功的，但是這種方式太憨了點，在實際生產環境中，大部分情況下都是直接讀取網絡圖片。在內存就完成圖片和 opencv 的 Mat 對象的轉換。這里代碼中已經解決了url地址圖片轉化的問題。這里附上解決該問題的博客 傳送門
Linux安裝opencvLinux平臺須要咱們手動編譯，下載opencv-4.1.1.zip，解壓到/user/local目錄下，而后編譯
yum install ant gcc gtk2-devel pkgconfig zlib-devel
安裝unzip命令
yum install -y unzip zip
解壓命令
unzip opencv-4.1.1.zip
yum groupinstall 'Development Tools'
安裝cmake
查看cmake當前版本
cmake --version
yum -y install wget
下載獲得cmake-3.9.2源碼
wget https://cmake.org/files/v3.9/cmake-3.9.2.tar.gz
解壓、安裝新版本
tar -xvf cmake-3.9.2.tar.gzcd cmake-3.9.2./configuresudo make && make install
cd /usr/local/opencv-4.1.1mkdir buildcd buildcmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -DBUILD_TESTS=OFF ..make -j8sudo make install
對應的jar和.so文件在
/usr/local/share/java/opencv4/
人臉識別特征XML文件的地址
/usr/local/share/opencv4/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xmlLinux啟動
jar 啟動命令添加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
項目代碼已上傳至github，可通過web接口測試，也可用main方法測試。傳送門
參考博客地址https://blog.csdn.net/fangchao2011/article/details/99858927https://blog.csdn.net/eggtargaryen/article/details/83343358https://blog.csdn.net/wangyulj/article/details/79058390https://blog.csdn.net/qq_25775675/article/details/107808544?https://lequ7.com/guan-yu-springbootspringboot-shi-yong-opencv-zong-jie.htmlutm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-baidujs_title-0&spm=1001.2101.3001.4242https://blog.csdn.net/whudee/article/details/93379780
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