cascadeclassifier类用于加载分类器文件并在图像中检测所需的对象。

该类的detectMultiScale()方法可以检测不同大小的多个对象。该方法接受 −

• 一个Mat类对象，用于保存输入图像。

• 一个MatOfRect类对象，用于存储检测到的人脸。

要获取图像中的人脸数量 −

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• 使用CascadeClassifier类加载lbpcascade_frontalface.xml文件。

• 调用detectMultiScale()方法。

• 将MatOfRect对象转换为数组。

• 数组的长度就是图像中的人脸数量。

示例

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.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;
public class FaceDetection {
   public static void main (String[] args) {
      //Loading the OpenCV core library
      System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME );
      //Reading the Image from the file
      String file ="D:\Images\faces.jpg";
      Mat src = Imgcodecs.imread(file);
      //Instantiating the CascadeClassifier
      String xmlFile = "lbpcascade_frontalface.xml";
      CascadeClassifier classifier = new CascadeClassifier(xmlFile);
      //Detecting the face in the snap
      MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
      classifier.detectMultiScale(src, faceDetections);
      System.out.println(String.format("Detected %s faces",
      faceDetections.toArray().length));
      //Drawing boxes
      for (Rect rect : faceDetections.toArray()) {
         Imgproc.rectangle(
            src,
            new Point(rect.x, rect.y),
            new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height),
            new Scalar(0, 0, 255),
            3
         );
      }
      //Writing the image
      Imgcodecs.imwrite("D:\Images\face_Detection.jpg", src);
      System.out.println("Image Processed");
   }
}

Input

Output

No of faces detected: 3