JavaCV人脸识别三部曲之二训练
欢迎访问我的GitHub这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos本篇概览本文是《JavaCV人脸识别三部曲》的第二篇,前文《视频中的人脸保存为图片》咱们借助摄像头为两位群众演员生成大量人脸照片,如下图,群众演员A的照片保存在 E: emp20211218 01 man ,B的照片保存在 E: emp20211218 01 woman :
照片准备好,并且每张照片的身份都已确定,本篇要做的就是用上述照片生成模型文件,今后新的人脸就可以用这个模型来检查了 关于训练,可以用下图来表示,一共六张照片两个类别,训练完成后得到模型文件 faceRecognizer.xml :
编码训练的代码很简单,在一个java文件中搞定吧, simple-grab-push 是整个《JavaCV的摄像头实战》系列一直再用的工程,现在该工程中新增文件TrainFromDirectory.java ,完整代码如下,有几处要注意的地方稍后提到:package com.bolingcavalry.grabpush.extend; import com.bolingcavalry.grabpush.Constants; import org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgcodecs; import org.bytedeco.opencv.opencv_core.Mat; import org.bytedeco.opencv.opencv_core.MatVector; import org.bytedeco.opencv.opencv_core.Size; import org.bytedeco.opencv.opencv_face.FaceRecognizer; import org.bytedeco.opencv.opencv_face.FisherFaceRecognizer; import java.io.File; import java.io.IOException; import java.nio.IntBuffer; import java.util.LinkedList; import java.util.List; import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_core.CV_32SC1; import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgcodecs.IMREAD_GRAYSCALE; import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgproc.resize; /** * @author willzhao * @version 1.0 * @description 训练 * @date 2021/12/12 18:26 */ public class TrainFromDirectory { /** * 从指定目录下 * @param dirs * @param outputPath * @throws IOException */ private void train(String[] dirs, String outputPath) throws IOException { int totalImageNums = 0; // 统计每个路径下的照片数,加在一起就是照片总数 for(String dir : dirs) { List files = getAllFilePath(dir); totalImageNums += files.size(); } System.out.println("total : " + totalImageNums); // 这里用来保存每一张照片的序号,和照片的Mat对象 MatVector imageIndexMatMap = new MatVector(totalImageNums); Mat lables = new Mat(totalImageNums, 1, CV_32SC1); // 这里用来保存每一张照片的序号,和照片的类别 IntBuffer lablesBuf = lables.createBuffer(); // 类别序号,从1开始,dirs中的每个目录就是一个类别 int kindIndex = 1; // 照片序号,从0开始 int imageIndex = 0; // 每个目录下的照片都遍历 for(String dir : dirs) { // 得到当前目录下所有照片的绝对路径 List files = getAllFilePath(dir); // 处理一个目录下的每张照片,它们的序号不同,类别相同 for(String file : files) { // imageIndexMatMap放的是照片的序号和Mat对象 imageIndexMatMap.put(imageIndex, read(file)); // bablesBuf放的是照片序号和类别 lablesBuf.put(imageIndex, kindIndex); // 照片序号加一 imageIndex++; } // 每当遍历完一个目录,才会将类别加一 kindIndex++; } // 实例化人脸识别类 FaceRecognizer faceRecognizer = FisherFaceRecognizer.create(); // 训练,入参就是图片集合和分类集合 faceRecognizer.train(imageIndexMatMap, lables); // 训练完成后,模型保存在指定位置 faceRecognizer.save(outputPath); //释放资源 faceRecognizer.close(); } /** * 读取指定图片的灰度图,调整为指定大小 * @param path * @return */ private static Mat read(String path) { Mat faceMat = opencv_imgcodecs.imread(path,IMREAD_GRAYSCALE); resize(faceMat, faceMat, new Size(Constants.RESIZE_WIDTH, Constants.RESIZE_HEIGHT)); return faceMat; } /** * 把指定路径下所有文件的绝对路径放入list集合中返回 * @param path * @return */ public static List getAllFilePath(String path) { List paths = new LinkedList<>(); File file = new File(path); if (file.exists()) { // 列出该目录下的所有文件 File[] files = file.listFiles(); for (File f : files) { if (!f.isDirectory()) { // 把每个文件的绝对路径都放在list中 paths.add(f.getAbsolutePath()); } } } return paths; } public static void main(String[] args) throws IOException { String base = "E:temp20211218 01"; // 存储图片的两个目录 // man目录下保存了群众演员A的所有人脸照片, // woman目录下保存了群众演员B的所有人脸照片 String[] dirs = {base + "man", base + "woman"}; // 开始训练,并指定模型输出位置 new TrainFromDirectory().train(dirs, base + "faceRecognizer.xml"); } }上述代码有以下几处要注意: 静态方法read用于将图片转为Mat 静态方法getAllFilePath可以遍历指定目录下的所有文件,把它们的绝对路径返回 train一共获取了man和woman两个目录下的照片,man目录下的照片的类别是1,women目录下的照片类别是2 识别类是FisherFaceRecognizer,现在的训练和下一篇的识别都用这个类 执行运行main方法,待执行完成后,如下图,可见目录 E: emp20211218 01 下已经生成模型文件faceRecognizer.xml :
至此,本篇任务已完成,下一篇进入终极实战,用本篇训练的模型识别摄像头中的人脸,并把识别结果展示在预览页面上; 源码下载《JavaCV的摄像头实战》的完整源码可在GitHub下载到,地址和链接信息如下表所示(https://github.com/zq2599/blog_demos):
这个git项目中有多个文件夹,本篇的源码在 javacv-tutorials 文件夹下,如下图红框所示:
javacv-tutorials 里面有多个子工程,《JavaCV的摄像头实战》系列的代码在 simple-grab-push 工程下:
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