SpringBoot整合OpenCV的实现示例

下面是SpringBoot整合OpenCV的实现示例的完整攻略：

实现步骤

1. 添加OpenCV的依赖项

在pom.xml文件中添加OpenCV依赖项，可以通过Maven中央库来获取最新的版本：

<dependency>
    <groupId>org.openpnp</groupId>
    <artifactId>opencv</artifactId>
    <version>3.4.4-1</version>
</dependency>

1. 添加本地OpenCV库

将本地OpenCV库添加到项目中，这里假设你已经在本地安装和配置了OpenCV，可以从安装目录中获取相应的库文件。

在main/resources下创建一个libs目录，将本地库文件添加到该目录下。在pom.xml文件中添加以下配置，将该目录下的所有jar包添加到项目中：

<build>
    <resources>
        <resource>
            <directory>src/main/resources</directory>
            <excludes>
                <exclude>**/*.class</exclude>
            </excludes>
        </resource>
        <resource>
            <directory>src/main/resources/libs</directory>
            <includes>
                <include>**/*.jar</include>
            </includes>
        </resource>
    </resources>
</build>

1. 编写OpenCV服务类

创建一个OpenCVService类，在该类中编写OpenCV相关的方法，这里以读取本地图片并转换为灰度图像的示例为例：

import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class OpenCVService {
    static {
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
    }

    public Mat readImage(String path) {
        return Imgcodecs.imread(path);
    }

    public Mat grayImage(Mat img) {
        Mat grayImg = new Mat();
        Imgproc.cvtColor(img, grayImg, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
        return grayImg;
    }
}

其中，静态代码块中加载了OpenCV的本地库文件，readImage方法用于读取本地图片，grayImage方法用于将图片转换为灰度图像。

1. 编写Controller类

创建一个controller类，在该类中定义一个接口，向前端返回图片的Base64编码字符串，该接口将使用OpenCVService中的方法，将图片进行处理并返回处理后的结果。

import org.opencv.core.Mat;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;

import java.util.Base64;

@Controller
public class OpenCVController {
    @Autowired
    private OpenCVService openCVService;

    @GetMapping("/opencv/demo")
    @ResponseBody
    public String opencvDemo() {
        Mat img = openCVService.readImage("src/main/resources/test.jpg");
        Mat grayImg = openCVService.grayImage(img);
        byte[] data = new byte[grayImg.rows() * grayImg.cols() * (int) grayImg.elemSize()];
        grayImg.get(0, 0, data);
        return "data:image/jpeg;base64," + Base64.getEncoder().encodeToString(data);
    }
}

在该示例中，通过OpenCVService先读取了本地测试图片，然后将其转换为灰度图像，并将处理后的结果转换为Base64编码字符串。最后，通过该接口将Base64编码字符串返回给前端，前端可以通过img标签直接显示。

示例说明

1. 读取本地图片并转换为Base64编码

在OpenCVService类中实现了读取本地图片和将图片转换为灰度图像的方法。我们可以通过readImage方法读取本地图片，然后使用Base64编码将其转换为字符串形式。

public String readImageToBase64(String path) {
    Mat img = Imgcodecs.imread(path);
    byte[] data = new byte[img.rows() * img.cols() * (int) img.elemSize()];
    img.get(0, 0, data);
    return "data:image/jpeg;base64," + Base64.getEncoder().encodeToString(data);
}

1. 对识别到的人脸进行裁剪并显示

在OpenCVService类中可以实现对于图像的人脸识别，以及通过Rect对象裁剪识别到的人脸进行显示。

public Mat detectAndDisplay(Mat image) {
    // Create a face detector from the cascade file in the resources
    // directory.
    String classifierFileName = "lbpcascade_frontalface.xml";
    InputStream inputStream = OpencvTestApplication.class.getResourceAsStream("/" + classifierFileName);
    CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier();
    faceDetector.load(FileUtil.fileCopy(inputStream).getAbsolutePath());

    // Detect faces in the image.
    // MatOfRect is a special container class for Rect.
    MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
    faceDetector.detectMultiScale(image, faceDetections);

    Rect[] rects = faceDetections.toArray();
    if (rects.length <= 0) {
        // 未识别到人脸，则返回原始图片
        return image;
    } else {
        // 识别到人脸，裁剪并显示识别到的第一个人脸
        Rect faceRect = rects[0];
        Mat face = new Mat(image, faceRect);
        Imgcodecs.imwrite("./result/facedetected.jpg", face);
        System.out.println(String.format("Detected %s faces", rects.length));
        Imgproc.rectangle(image, faceRect, new Scalar(0, 255, 0), 2);
        return image;
    }
}

在该示例中，在detectAndDisplay方法中实现了人脸的检测与识别，并通过Rect对象裁剪出识别到的第一个人脸。最后通过Imgproc.rectangle方法绘制出矩形框并返回识别结果。