java人臉識(shí)別登錄代碼的簡(jiǎn)單介紹

如何開(kāi)發(fā)Java動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別

1.環(huán)境搭建

成都創(chuàng)新互聯(lián)公司IDC提供業(yè)務(wù):成都移動(dòng)云計(jì)算中心,成都服務(wù)器租用,成都移動(dòng)云計(jì)算中心,重慶服務(wù)器租用等四川省內(nèi)主機(jī)托管與主機(jī)租用業(yè)務(wù);數(shù)據(jù)中心含:雙線機(jī)房,BGP機(jī)房,電信機(jī)房,移動(dòng)機(jī)房,聯(lián)通機(jī)房。

整個(gè)項(xiàng)目的結(jié)構(gòu)圖

2.編寫(xiě)DetectFaceDemo.java,代碼如下：

[java] view plaincopy

package com.njupt.zhb.test;

import org.opencv.core.Core;

import org.opencv.core.Mat;

import org.opencv.core.MatOfRect;

import org.opencv.core.Point;

import org.opencv.core.Rect;

import org.opencv.core.Scalar;

import org.opencv.highgui.Highgui;

import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;

//

// Detects faces in an image, draws boxes around them, and writes the results

// to "faceDetection.png".

//

public class DetectFaceDemo {

public void run() {

System.out.println("\nRunning DetectFaceDemo");

System.out.println(getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath());

// Create a face detector from the cascade file in the resources

// directory.

//CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath());

//Mat image = Highgui.imread(getClass().getResource("lena.png").getPath());

//注意：源程序的路徑會(huì)多打印一個(gè)‘/’，因此總是出現(xiàn)如下錯(cuò)誤

/*

* Detected 0 faces Writing faceDetection.png libpng warning: Image

* width is zero in IHDR libpng warning: Image height is zero in IHDR

* libpng error: Invalid IHDR data

*/

//因此，我們將第一個(gè)字符去掉

String xmlfilePath=getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath().substring(1);

CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(xmlfilePath);

Mat image = Highgui.imread(getClass().getResource("we.jpg").getPath().substring(1));

// Detect faces in the image.

// MatOfRect is a special container class for Rect.

MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();

faceDetector.detectMultiScale(image, faceDetections);

System.out.println(String.format("Detected %s faces", faceDetections.toArray().length));

// Draw a bounding box around each face.

for (Rect rect : faceDetections.toArray()) {

Core.rectangle(image, new Point(rect.x, rect.y), new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height), new Scalar(0, 255, 0));

}

// Save the visualized detection.

String filename = "faceDetection.png";

System.out.println(String.format("Writing %s", filename));

Highgui.imwrite(filename, image);

}

}

3.編寫(xiě)測(cè)試類(lèi)：

[java] view plaincopy

package com.njupt.zhb.test;

public class TestMain {

public static void main(String[] args) {

System.out.println("Hello, OpenCV");

// Load the native library.

System.loadLibrary("opencv_java246");

new DetectFaceDemo().run();

}

}

//運(yùn)行結(jié)果:

//Hello, OpenCV

//

//Running DetectFaceDemo

///E:/eclipse_Jee/workspace/JavaOpenCV246/bin/com/njupt/zhb/test/lbpcascade_frontalface.xml

//Detected 8 faces

//Writing faceDetection.png

javaweb怎么最人臉識(shí)別？

這個(gè)看報(bào)錯(cuò)就是數(shù)組越

界，你要看下它的文檔

說(shuō)明，都有的，第二個(gè)，

jsp肯定好做，就是要錢(qián)

，都是找的第三方短信

平臺(tái)提供商，同樣，會(huì)

提供文檔

人臉識(shí)別門(mén)禁系統(tǒng)Java源代碼

基于彈性模板匹配的人臉表情識(shí)別程序。首先針對(duì)靜態(tài)表情圖像進(jìn)行表情圖像的灰度、尺寸歸一化，然后利用Gabor小波變換提取人臉表情特征以構(gòu)造表情彈性圖，最后提出基于彈性模板匹配及K-近鄰的分類(lèi)算法實(shí)現(xiàn)人臉表情的識(shí)別。

java 人臉識(shí)別 問(wèn)題！

no jniopencv_objdetect in java.library.path

opencv的相應(yīng)的dll，沒(méi)有放到環(huán)境變量PATH 所指的目錄

求人臉識(shí)別源代碼

基于Gabor特征提取和人工智能的人臉檢測(cè)系統(tǒng)源代碼Face Detection System

這是一個(gè)使用了Gabor特征提取和人工智能的人臉檢測(cè)系統(tǒng)源代碼關(guān)鍵內(nèi)容

使用步驟：

1. 拷貝所有文件到MATLAB工作目錄下(確認(rèn)已經(jīng)安裝了圖像處理工具箱和人工智能工具箱)

2. 找到"main.m"文件

3. 命令行中運(yùn)行它

4. 點(diǎn)擊"Train Network"，等待程序訓(xùn)練好樣本

5. 點(diǎn)擊"Test on Photos"，選擇一個(gè).jpg圖片，識(shí)別。

6. 等待程序檢測(cè)出人臉區(qū)域

createffnn.m, drawrec.m, gabor.m, im2vec.m, imscan.m, loadimages.m, main.m, template1.png, template2.png, trainnet.m

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