Привыкайте писать вместе! Это 11-й день моего участия в «Новом ежедневном плане Nuggets · Апрельское задание по обновлению», нажмите, чтобы просмотреть подробности мероприятия .
Добро пожаловать в мой GitHub
Все оригинальные работы Xinchen (включая вспомогательный исходный код) классифицированы и обобщены здесь: github.com/zq2599/blog…
О трилогии Java Edition Face Tracking Trilogy
- Серия "Java Edition Face Tracking Trilogy" является еще одним оригинальным творением Xinchen. Цель состоит в том, чтобы понять практическое применение алгоритма CamShift (Continuous Adaptive Mean Shift) в области Java с помощью теории и практики. Вся серия состоит из Следующие три статьи состоят из:
- Чрезвычайно быстрый опыт: это главная особенность оригинальной работы Xinchen.Начните сначала и поймите, что CamShift может сделать в кратчайшие сроки и с наименьшими затратами.
- Разработка и дизайн: это подготовительная работа перед кодированием, в том числе: что делать? Нужны эти очки знаний? Логическая и процессная сортировка
- Практика кодирования: в этой статье мы официально начинаем кодирование и запускаем проверку.После полной подготовки, описанной выше, не только все будет гладко, когда вы действительно начнете кодирование, но у вас также появится много идей, которые отличаются от Xinchen, например, не только обнаружение лиц, но также может отображать возраст и пол, но не нужно несколько раз делать вывод о глубоком обучении или обнаруживать несколько лиц, а отслеживать только одного человека или даже нескольких людей одновременно.
- Кроме того, вся серия «Java Edition Face Tracking Trilogy» также является частью серии «JavaCV Camera Actual Combat», которая представляет собой пятнадцатую, шестнадцатую и семнадцатую главы серии «JavaCV Camera Actual Combat».
Обзор этой статьи
- Цель этой статьи — быстро освоить функцию отслеживания лиц в Java. Она не требует теоретических знаний, не требует кодирования и представляет собой практическую работу. Она состоит из следующих шагов:
- Подготовьте местную среду
- Загрузите три файла: Java-приложение, динамическую библиотеку, файл модели распознавания лиц.
- Запустите приложение Java, чтобы проверить эффект
Подготовьте местную среду
- Подготовьте компьютер с подключенной к Интернету системой Windows, здесь у меня 64-битная вин10
- USB-камера, обычно подключенная к компьютеру
- Установите JDK: 1.8.0_291
- Для справки, компьютер, который я использую, — это Surface Pro4, и передняя камера в порядке.
загрузить файл
- Всего нужно загрузить три файла, первые два можно загрузить с CSDN (кредиты не требуются), а адреса следующие:
- 打包成jar的java应用：download.csdn.net/download/bo…
- opencv在windows环境的动态链接库：download.csdn.net/download/bo…
-
还有一个是人脸检测的模型文件，在GitHub下载，地址是：raw.github.com/opencv/open…
-
上述三个文件下载后，完整的存放路径分别是：
- java应用：C:\study\javacv\simple-grab-push-1.0-SNAPSHOT.jar
- 动态链接库：C:\study\javacv\lib\opencv_java453.dll
- 模型文件：C:\study\javacv\model\haarcascade_frontalface_alt.xml
运行java应用，验证效果
- 进入windows命令行，执行以下命令在（注意两个参数和前面下载的文件路径有关，请您根据自己情况调整）：
java ^
-Djava.library.path=C:\study\javacv\lib ^
-Dmodel.file.path=C:\study\javacv\model\haarcascade_frontalface_alt.xml ^
-jar C:\study\javacv\simple-grab-push-1.0-SNAPSHOT.jar
复制代码- 此时，控制台会输出以下信息：
C:\Users\12167>java ^-Djava.library.path=C:\study\javacv\lib ^-Dmodel.file.path=C:\study\javacv\model\haarcascade_frontalface_alt.xml ^-jar C:\study\javacv\simple-grab-push-1.0-SNAPSHOT.jar
17:40:54.987 [main] INFO com.bolingcavalry.grabpush.camera.PreviewCameraWithCamShift - 模型文件本地路径：C:\study\javacv\model\haarcascade_frontalface_alt.xml
17:40:57.704 [main] INFO com.bolingcavalry.grabpush.extend.CamShiftDetectService - 开始加载模型文件
17:40:58.364 [main] INFO com.bolingcavalry.grabpush.extend.CamShiftDetectService - 模型文件加载完毕，初始化完成
17:40:58.364 [main] INFO com.bolingcavalry.grabpush.camera.AbstractCameraApplication - 初始化完成，耗时[2257]毫秒，帧率[30.0]，图像宽度[1280]，图像高度[720]
复制代码- 然后会弹出预览窗口，显示摄像头拍摄到的内容
- 现在，把那个为了盒饭跑来露脸的群众演员拉到镜头面前，预览窗口中，群众演员的脸部立即出现红框，如下图所示：
- 让群众演员在镜头前移动，可以看到红框会紧随面部移动（截图看不出效果，实际上视频是动态跟随的）：
- 让群众演员在摄像头面前消失，红框也随之消失
- 让群众演员再次回到摄像头面前，红框再次出现并跟随：
- 至此，体验结束，《Java版人脸跟踪三部曲》的第一部就完成了，简简单单三个文件一行命令就完成人脸跟踪的效果，此刻的您一定充满各种疑惑：
- 为什么叫跟踪，这是什么原理？
- 如果把每一帧都做人脸检测，然后绘制矩形，也能实现同样效果，这两者有区别吗？
- 追踪的逻辑是什么，一开始目标如何确定，追踪过程中，如果目标消失在镜头面前，程序如何处理，过一会儿再出现，程序会如何处理？
- Это осталось для уточнения второй части трилогии.Это дизайнерская работа перед официальным кодированием.Xinchen оригинален и не оправдает ваших ожиданий.
Добро пожаловать в Nuggets: программист Синь Чен
На пути обучения вы не одиноки, Xinchen Original будет сопровождать вас на всем пути...