-
@param srcMat
-
@param desMat
*/
public void comPareHist(Mat srcMat, Mat desMat) {
srcMat.convertTo(srcMat, CvType.CV_32F);
desMat.convertTo(desMat, CvType.CV_32F);
double target = Imgproc.compareHist(srcMat, desMat, Imgproc.CV_COMP_CORREL);
textView.setText(“相似度:” + target);
}
识别图片中是否有人脸步骤
- 初始化 OpenCV
if (!OpenCVLoader.initDebug()) {
Log.d(TAG, “Internal OpenCV library not found. Using OpenCV Manager for initialization”);
OpenCVLoader.initAsync(OpenCVLoader.OPENCV_VERSION_2_4_11, this, mLoaderCallback);
} else {
Log.d(TAG, “OpenCV library found inside package. Using it!”);
mLoaderCallback.onManagerConnected(LoaderCallbackInterface.SUCCESS);
}
- 编译 .so 库
通过 ndk 来编译 jni 文件下的.cpp 文件，生成.so 库，以备程序使用
- 加载.so 库
// 在 Opencv 初始化完成后，调用 Native 库
System.loadLibrary(“detection_based_tracker”);
- 加载需要的人脸的 Haar 特征分类器就是一个 XML 文件，该文件中会描述人脸的 Haar 特征值
``` private BaseLoaderCallback mLoaderCallback = new BaseLoaderCallback(this) {
@Override
public void onManagerConnected(int status) {
switch (status) {
case LoaderCallbackInterface.SUCCESS: {
Log.i(TAG, “OpenCV loaded successfully”);
// Load native library after(!) OpenCV initialization
System.loadLibrary(“detection_based_tracker”);
try {
// load cascade file from application resources
InputStream is = getResources().openRawResource(R.raw.lbpcascade_frontalface);
File cascadeDir = getDir(“cascade”, Context.MODE_PRIVATE);
mCascadeFile = new File(cascadeDir, “lbpcascade_frontalface.xml”);
FileOutputStream os = new FileOutputStream(mCascadeFile);
byte[] buffer = new byte[4096];
int bytesRead;
while ((bytesRead = is.read(buffer)) != -1) {
os.write(buffer, 0, bytesRead);
}
is.close();
os.close();
mJavaDetector = new CascadeClassifier(mCascadeFile.getAbsolutePath());
if (mJavaDetector.empty()) {
Log.e(TAG, “Failed to load cascade classifier”);
mJavaDetector = null;
} else
Log.i(TAG, "Loaded cascade classifier from " + mCascadeFile.getAbsolutePath());
mNativeDetector = new DetectionBasedTracker(mCascadeFile.getAbsolutePath(), 0);
cascadeDir.delete();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
Log.e(TAG, "Failed to load cascade. Exception thrown: " + e);
}
}
break;
default: {
super.onManagerConnected(status);
}
break;
}
}
};
- 加载图片进入内存，得到 Mat 矩阵，有了 Mat 矩阵，然后通过调用 OpenCV 的 Native 方法，人脸探测器 CascadeClassifier 在该 Mat 矩阵中检测当前是否有人脸
Bitmap imgtemp = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.mipmap.twop);
Utils.bitmapToMat(imgtemp, mRgba);
Mat mat1 = new Mat();
Utils.bitmapToMat(imgtemp, mat1);
Imgproc.cvtColor(mat1, mGray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
if (mAbsoluteFaceSize == 0) {
int height = mGray.rows();
if (Math.round(height * mRelativeFaceSize) > 0) {
mAbsoluteFaceSize = Math.round(height * mRelativeFaceSize);
}
mNativeDetector.setMinFaceSize(mAbsoluteFaceSize);
}
MatOfRect faces = new MatOfRect();
if (mDetectorType == JAVA_DETECTOR) {
if (mJavaDetector != null)
mJavaDetector.detectMultiScale(mGray, faces, 1.1, 2, 2, // TODO: objdetect.CV_HAAR_SCALE_IMAGE
new Size(mAbsoluteFaceSize, mAbsoluteFaceSize), new Size());
} else if (mDetectorType == NATIVE_DETECTOR) {
if (mNativeDetector != null)
mNativeDetector.detect(mGray, faces);
} else {
Log.e(TAG, “Detection method is not selected!”);
}
- 如果有，我们会获取到一个 Rect 数组，里面会有人脸数据，然后将人脸画在屏幕上，方框或者圆形
Rect[] facesArray = faces.toArray();
for (int i = 0; i < facesArray.length; i++)
Imgproc.rectangle(mRgba, facesArray[i].tl(), facesArray[i].br(), FACE_RECT_COLOR, 3);
Utils.matToBitmap(mRgba, imgtemp, true);
imageView.setImageBitmap(imgtemp);
识别两张图片中的人脸是否是同一个人脸步骤
这个功能前面的步骤跟检测人脸的一样，唯一不同的就是：检测出两个人脸的 Rect 数组后，进行相似度比较：
/**
-
特征对比
-
@param file1 人脸特征
-
@param file2 人脸特征
-
@return 相似度
*/
public double CmpPic(String file1, String file2) {
try {
int l_bins = 256;
int hist_size[] = {l_bins};
最后
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