JavaCV摄像头实战之实现口罩检测

简介

本攻略将介绍如何使用JavaCV以及OpenCV在Java中实现口罩检测。通过利用JavaCV调用OpenCV的相关函数实现摄像头捕获、处理以及检测口罩的功能。

准备工作

1. 安装Java环境

确保已经安装好了Java环境，并且可以在命令行中运行。

1. 安装JavaCV和OpenCV库

在JavaCV官网(https://github.com/bytedeco/javacv)下载对应的jar包，并将其添加到您的Java工程中。并且在代码中调用相关函数时，确保已经安装了相应版本的OpenCV库，否则有可能会出现无法调用的情况。

1. 准备口罩检测模型文件

将已经训练好的口罩检测模型文件保存到本地，并在代码中指定模型文件的路径。

捕获视频流与人脸检测

首先需要利用JavaCV捕获摄像头的视频流，可以使用OpenCV中的VideoCapture类来实现。

示例代码如下：

import org.bytedeco.opencv.opencv_core.Mat;
import org.bytedeco.opencv.opencv_videoio.VideoCapture;

public class CameraCapture{

    public static void main(String[] args){
        //创建VideoCapture对象，打开本机的摄像头
        VideoCapture capture = new VideoCapture(0);
        //检查视频流是否打开
        if(!capture.isOpened()){
            System.out.println("无法连接到摄像头！");
            return;
        }
        //定义Mat对象用于存储捕获到的帧
        Mat frame = new Mat();
        while(true){
            //从视频流中捕获一帧
            capture.read(frame);
            //如果捕获到帧，则进行人脸检测
            if(!frame.empty()){
                //TODO: 进行人脸检测
            }
            else{
                System.out.println("摄像头已断开连接！");
                break;
            }
        }
        capture.release();
    }

}

在每次成功捕获到一帧之后，需要利用OpenCV中的CascadeClassifier类来进行人脸检测。CascadeClassifier可以用来读取OpenCV提供的经过训练的分类器，也可以使用自己训练的分类器。

示例代码如下：

import org.bytedeco.opencv.opencv_core.Mat;
import org.bytedeco.opencv.opencv_core.Rect;
import org.bytedeco.opencv.opencv_core.RectVector;
import org.bytedeco.opencv.opencv_objdetect.CascadeClassifier;

public class FaceDetection{

    public static void main(String[] args){
        //创建CascadeClassifier对象并指定分类器文件路径
        CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt.xml");
        //定义Mat对象用于存储捕获到的帧
        Mat frame = new Mat();
        while(true){
            //从视频流中捕获一帧
            capture.read(frame);
            //如果捕获到帧，则进行人脸检测
            if(!frame.empty()){
                //定义RectVector对象用于存储人脸检测的结果
                RectVector faces = new RectVector();
                //使用CascadeClassifier进行人脸检测
                faceDetector.detectMultiScale(frame, faces);
                //遍历人脸检测结果，根据需要在帧上绘制矩形框
                for(int i=0; i<faces.size(); i++){
                    Rect face = faces.get(i);
                    //TODO: 绘制人脸矩形框
                }
            }
            else{
                System.out.println("摄像头已断开连接！");
                break;
            }
        }
    }

}

口罩检测

利用OpenCV深度学习模块中提供的预训练模型读取已经训练好的口罩检测模型（如caffe模型文件），并对人脸进行口罩检测，检测出未戴口罩的人员并在摄像头捕获到的画面上绘制矩形框和相应的提示信息。

示例代码如下：

import org.bytedeco.opencv.global.opencv_dnn;
import org.bytedeco.opencv.opencv_core.Mat;
import org.bytedeco.opencv.opencv_core.MatOfInt;
import org.bytedeco.opencv.opencv_core.Size;
import org.bytedeco.opencv.opencv_dnn.Net;
import org.bytedeco.opencv.opencv_dnn.Target;
import org.bytedeco.opencv.opencv_dnn.TorchImporter;
import org.bytedeco.opencv.opencv_imgproc;

public class MaskDetection {

    public static void main(String[] args){
        //读取模型文件并创建Net对象
        Net net = TorchImporter.readNetFromCaffe("deploy.prototxt", "res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel");
        //将Net对象设置为使用CPU运算
        net.setPreferableTarget(Target.CPU);
        //定义Mat对象用于存储捕获到的帧
        Mat frame = new Mat();
        while(true){
            //从视频流中捕获一帧
            capture.read(frame);
            //如果捕获到帧，则进行人脸检测和口罩检测
            if(!frame.empty()){
                //定义Mat对象用于存储预处理后的帧
                Mat blob = opencv_dnn.blobFromImage(frame, 1.0, new Size(300,300), new Scalar(104,177,123,true), false, false);
                //将预处理后的帧输入到神经网络中，并获取输出结果
                net.setInput(blob);
                Mat output = net.forward();
                //解析输出结果，得到检测结果
                MatOfInt classIds = new MatOfInt();
                MatOfFloat confidence = new MatOfFloat();
                MatOfRect boxes = new MatOfRect();
                opencv_dnn.NMSBoxes(boxes, confidence, 0.5f, 0.5f, classIds, confidence, 200, 0.1f, false);
                //遍历检测结果，根据需要在帧上绘制矩形框和相应的提示信息
                for(int i=0; i<boxes.size().height(); i++){
                    Rect box = boxes.get(i);
                    float conf = confidence.get(i, 0)[0];
                    int classId = classIds.get(i, 0)[0];
                    //判断检测出的物体是否为人脸，以及相应的置信度是否符合要求
                    if(classId == 1 && conf >= 0.5){
                        //在帧上绘制矩形框和相应的提示信息
                        //TODO: 绘制矩形框和提示信息
                    }
                }
            }
            else{
                System.out.println("摄像头已断开连接！");
                break;
            }
        }
    }

}

总结

通过本攻略的学习，我们可以学会如何使用JavaCV和OpenCV实现口罩检测功能。在实现过程中，需要掌握摄像头捕获功能、人脸检测和口罩检测三个关键技术。同时，使用JavaCV的过程中需要注意OpenCV库的版本和安装路径，避免因为版本不匹配或路径无法找到而无法调用相关函数。