这篇文章将为大家详细讲解有关如何在Java 中利用OpenCV实现人脸识别，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
代码实现 :
计算
安全
数据库
网络和加速
企业服务
package test;
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.objdetect.CascadeClassifier;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
public class Test {
//引入训练好的人脸识别XML文件
static String PAHT = "E:/GOF/OpenCV/bin/test/haarcascade_frontalface_alt.xml";
static String IMAGE_PATH = "E:/GOF/OpenCV/src/test/a.jpg";
static String productPath = "E:/GOF/OpenCV";
public static void main(String[] args) {
System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
String Path = Test.class.getResource("haarcascade_frontalface_alt.xml").getPath();
System.out.println(Path);
CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(PAHT);
Mat image = Imgcodecs.imread(IMAGE_PATH);
MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
faceDetector.detectMultiScale(image, faceDetections);
System.out.println(String.format("Detected %s faces", faceDetections.toArray().length));
for (Rect rect : faceDetections.toArray()) {
Imgproc.rectangle(image, new Point(rect.x, rect.y), new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height),
new Scalar(0, 255, 0));
}
String filename = "ouput.png";
System.out.println(String.format("Writing %s", filename));
boolean flag = Imgcodecs.imwrite(filename, image);
}
}关于如何在Java 中利用OpenCV实现人脸识别就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
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