工业生产安全-安全帽第二篇-用java语言看看opencv实现的目标检测使用过程

一.背景

  公司是非煤采矿业，核心业务是采选，大型设备多，安全风险因素多。当下政府重视安全，头部技术企业的安全解决方案先进但价格不低，作为民营企业对安全投入的成本很敏感。利用我本身所学，准备搭建公司的安全管理技术平台，从视觉、传感等多方面配合，逐步将公司的生产安全管理技术平台搭建起来。也许在不久的未来，公司各层级都看到了技术的价值，会逐步过渡到一线品牌的安全产品上来，逐步推动生产安全技术在公司的应用。

  本文是安全帽的第二篇，用java简单调用OpenCV自带的面部检测器找到面部图片区域，了解整体java调用OpenCV的过程。

  本文建立在第一篇上面，请先阅读第一篇。工业生产安全-安全帽第一篇-opencv及java开发环境搭建-CSDN博客

二.思路分析

    我之前有一些目标检测、图像算法（大学时，全专业图形学数一数二，不过和专业的比起来，是菜鸟哈！！！）的粗浅经验。这里就先说说程序执行的思路。其实，很简单，就是图片准备=》检测器准备=》执行检测器=》拿结果后处理。

   图片准备，准确说是输入准备，一般都是图片，看具体的场景嘛！有的会处理成灰度图片或者二值化，具体的就看检测器的要求。

 检测器准备，形态说就是一个文件，一般是xml文件。这个文件从哪里来呢？这个就是我们平时说的模型训练的产物。不管是大模型、小模型，简单来说就是一堆数据（图片、文字、语音、文档等）丢进去，让训练器运行，得到一个结果文件。这个训练器的核心算法就决定了产物的水平，反正我个人不相信它们有智慧，我个人认为今天的人工智能发展虽然取得了很多成绩，但是与真正的智慧还有很远。当然，这并不影响我们使用它来解决一些问题。扯远了，拉回来。简单理解，检测器就是模型训练出来的产物，可以说是一个规则集，用来判断目标是否符合规则集，符合就找到了目标。

执行检测器，这个就是一个语句，没有啥特别说的。

结果后处理，一般来说，图片这种结果目标检测是给你一堆像素点，你自己想改个颜色、加个框框、涂个蒙版都可以，反正表示你检测到了结果嘛！

三.上代码

package com.scantt.opencv.demos.eyes;

import java.net.URL;

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfRect;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Rect;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.highgui.HighGui;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;

public class FaceDetection {
    static {
        String path1 = ClassLoader.getSystemResource(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME + ".dll").getPath();
        if (path1.startsWith("/")) {
            path1 = path1.substring(1);// windows系统有毒...jar包不认识 /开头这样的形式,如/c:/xx
        }
        System.load(path1);
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 读取图像
        URL url = ClassLoader.getSystemResource("eyes/dongfang.jpg");
        String path = url.getPath();
        if (path.startsWith("/")) {
            path = path.substring(1);// windows系统有毒...jar包不认识 /开头这样的形式,如/c:/xx
        }
        Mat image = Imgcodecs.imread(path);

        // 转换为灰度图像
        Mat gray = new Mat();
        Imgproc.cvtColor(image, gray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);

        // 加载面部检测器
        URL url2 = ClassLoader.getSystemResource("eyes/haarcascade_frontalface_default.xml");
        String path2 = url2.getPath();
        if (path2.startsWith("/")) {
            path2 = path2.substring(1);// windows系统有毒...jar包不认识 /开头这样的形式,如/c:/xx
        }
        CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(path2);

        // 检测面部
        MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
        faceDetector.detectMultiScale(gray, faceDetections);

        // 遍历每个检测到的面部
        for (Rect rect : faceDetections.toArray()) {
            // 面部画个框
//            Imgproc.rectangle(image, rect, new Scalar(255, 0, 0), 2);
            // 面部画个圆
            Imgproc.circle(image, new Point(rect.x + rect.width / 2, rect.y + rect.height / 2), rect.width / 2,
                    new Scalar(255, 0, 0));

        }

        // 显示结果
        HighGui.imshow("Eye Detection", image);
        HighGui.waitKey(0);
    }
}

图片dongfang.jpg，你随便找个包含人头像的，我是放到src/main/resources/eyes目录下的哦。

检测器文件haarcascade_frontalface_default.xml, 去OpenCV安装目录去找opencv\build\etc\haarcascades，我还是放到src/main/resources/eyes目录下的哦。

  我的检测结果是

![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/ada1dbd538b84ca598ab676bbffe4cf8.png)

四.后面干什么

  知道怎么调用检测器了，当然就是去找一个或者做一个安全帽的检测咯，先拿个别人的试试吧！！！