JavaCV调用百度AI实现人脸检测方法详解

简介

本文将介绍如何使用JavaCV和百度AI平台实现人脸检测。JavaCV是一个基于OpenCV和FFmpeg库的Java接口。百度AI平台是一个提供机器视觉、语音识别、自然语言处理等人工智能服务的云端平台。通过将JavaCV和百度AI平台相结合，我们可以轻松实现人脸检测功能。

步骤

1. 注册百度AI平台账号

首先需要注册百度AI平台账号。打开百度AI开放平台官网，在页面右上角点击“立即注册”按钮，填写注册信息即可。

2. 创建人脸识别应用

注册完成后，登录到百度AI平台，点击“人脸识别”进入人脸识别应用页面。点击“创建应用”，填写应用名称和描述。创建成功后会获取到“AppID”、“API Key”和“Secret Key”，这些信息将在后续的Java代码中使用。

3. 导入JavaCV库

在Java项目中安装JavaCV库。可以通过Maven或手动下载jar包的方式导入JavaCV库。在本文示例中，我们将使用Maven方式导入JavaCV库。

在pom.xml文件中添加以下依赖项：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.bytedeco.javacpp-presets</groupId>
        <artifactId>opencv</artifactId>
        <version>3.4.2-1.4.2</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.bytedeco</groupId>
        <artifactId>javacv</artifactId>
        <version>1.5.3</version>
    </dependency>
</dependencies>

4. 编写Java代码

在Java项目中，创建一个名为“BaiduFaceDetection”的Java类，并添加以下代码：

import org.bytedeco.javacpp.BytePointer;
import org.bytedeco.javacpp.opencv_core;
import org.bytedeco.javacpp.opencv_objdetect;
import org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgcodecs;
import org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgproc;
import org.bytedeco.opencv.opencv_core.*;
import org.bytedeco.opencv.opencv_objdetect.CascadeClassifier;

import java.io.File;

public class BaiduFaceDetection {

    public static void main(String[] args) {

        // 设置APPID/AK/SK
        String APP_ID = "你的AppID";
        String API_KEY = "你的API Key";
        String SECRET_KEY = "你的Secret Key";

        // 初始化一个AipFace对象
        AipFace client = new AipFace(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY);

        // 设置图片路径
        String imgPath = "/path/to/your/image";

        // 读取图片
        opencv_core.Mat mat = opencv_imgcodecs.imread(imgPath);

        // 将Mat转换为ByteArray
        byte[] imgBytes = matToByteArray(mat);

        // 设置Image数据
        HashMap<String, String> options = new HashMap<String, String>();
        options.put("face_field", "age,gender,beauty,face_shape");

        // 调用百度AI平台进行人脸检测
        JSONObject res = client.detect(imgBytes, options);

        // 打印结果
        System.out.println(res.toString(2));
    }

    /**
     * 将Mat转换为ByteArray
     */
    private static byte[] matToByteArray(opencv_core.Mat mat) {
        opencv_core.MatOfByte matOfByte = new opencv_core.MatOfByte();
        opencv_imgcodecs.imencode(".jpg", mat, matOfByte);
        return matOfByte.toArray();
    }
}

在代码中，我们使用百度AI平台提供的Java SDK进行人脸检测，返回的结果将被输出到控制台。在初始化AipFace对象时，需要使用在前面步骤获取的“AppID”、“API Key”和“Secret Key”。在设置图片路径时，需要将代码中的“/path/to/your/image”替换为实际的图片路径。

5. 运行Java代码

将Java代码保存，并运行程序。程序将读取图片数据，并调用百度AI平台进行人脸检测。完成后，将返回人脸信息并打印到控制台。

示例

以下是使用JavaCV和百度AI平台实现人脸检测的两个示例:

示例1：检测本地图片中的人脸

import com.baidu.aip.face.AipFace;
import org.bytedeco.javacpp.opencv_core;
import org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgcodecs;

import java.util.HashMap;

public class FaceDetectionExample1 {

    public static void main(String[] args) {

        // 设置APPID/AK/SK
        String APP_ID = "你的AppID";
        String API_KEY = "你的API Key";
        String SECRET_KEY = "你的Secret Key";

        // 初始化一个AipFace对象
        AipFace client = new AipFace(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY);

        // 设置图片路径
        String imgPath = "/path/to/your/image";

        // 读取图片
        opencv_core.Mat mat = opencv_imgcodecs.imread(imgPath);

        // 将Mat转换为ByteArray
        byte[] imgBytes = matToByteArray(mat);

        // 设置Image数据
        HashMap<String, String> options = new HashMap<String, String>();
        options.put("face_field", "age,gender,beauty,face_shape");

        // 调用百度AI平台进行人脸检测
        JSONObject res = client.detect(imgBytes, options);

        // 打印结果
        System.out.println(res.toString(2));
    }

    /**
     * 将Mat转换为ByteArray
     */
    private static byte[] matToByteArray(opencv_core.Mat mat) {
        opencv_core.MatOfByte matOfByte = new opencv_core.MatOfByte();
        opencv_imgcodecs.imencode(".jpg", mat, matOfByte);
        return matOfByte.toArray();
    }
}

在代码中，我们读取一张本地图片，并调用百度AI平台进行人脸检测。完成后，将返回人脸信息并打印到控制台。

示例2：检测实时视频流中的人脸

import com.baidu.aip.face.AipFace;
import org.bytedeco.javacpp.BytePointer;
import org.bytedeco.javacpp.opencv_core;
import org.bytedeco.javacpp.opencv_videoio;
import org.bytedeco.opencv.global.opencv_core;
import org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgproc;

import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.util.HashMap;

public class FaceDetectionExample2 {

    public static void main(String[] args) {

        // 设置APPID/AK/SK
        String APP_ID = "你的AppID";
        String API_KEY = "你的API Key";
        String SECRET_KEY = "你的Secret Key";

        // 初始化一个AipFace对象
        AipFace client = new AipFace(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY);

        // 打开摄像头
        opencv_videoio.VideoCapture camera = new opencv_videoio.VideoCapture(0);

        // 循环抓取图片，进行人脸检测
        while (true) {
            // 读取帧
            opencv_core.Mat frame = new opencv_core.Mat();
            camera.read(frame);

            BytePointer pointer = new BytePointer();
            opencv_imgproc.cvtColor(frame, frame, opencv_imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
            opencv_core.imencode(".jpg", frame, pointer);
            byte[] imgBytes = new byte[pointer.limit()];
            pointer.get(imgBytes);

            // 设置Image数据
            HashMap<String, String> options = new HashMap<>();
            options.put("face_field", "age,gender,beauty,face_shape");

            // 调用百度AI平台进行人脸检测
            JSONObject res = client.detect(imgBytes, options);

            // 打印结果
            System.out.println(res.toString(2));

            // 释放资源
            frame.release();
        }
    }
}

在代码中，我们打开本机摄像头，并循环抓取视频流中的图片，并进行人脸检测。完成后，将返回人脸信息并打印到控制台。