opencv — 人脸比对

1、opencv安装参考：

windows： windows 环境下安装OpenCV For Java
linux：linux — CentOS 7 环境下编译安装OpenCV For Java

进入到opencv的安装目录：

进入到build\java 目录

2、准备文件

# 1. 特征分类器：windows 和 linux 中的配置文件都一样，随便用哪个都行
haarcascade_frontalface_alt.xml
# windows 路径 : opencv\build\etc\haarcascades
# linux 路径 : /usr/local/share/opencv4/haarcascades

# 2. jar 包 - 也可以直接使用 javacv 中的 opencv 包
opencv-490.jar
# windows 路径 : {opencv安装目录}\opencv\build\java
# linux 路径 : /usr/local/share/java/opencv4

# 3. 动态库
opencv_java490.dll (windows系统使用此文件)
# windows 路径 : {opencv安装目录}\opencv\build\java\{x64}/{x86} 跟据系统选择
libopencv_java4790.so (linux系统使用此文件)
# linux 路径 : /usr/local/share/java/opencv4

3、代码实现

3.1 pom.xml添加依赖

<!-- 版本的依赖与下载的opencv版本一致-->
	
	<dependency>
	    <groupId>org.bytedeco</groupId>
		<artifactId>opencv</artifactId>
        <version>4.9.0-1.5.10</version>
    </dependency>

或

	
	<dependency>
		<groupId>org.bytedeco</groupId>
		<artifactId>javacv-platform</artifactId>
		<version>1.5.10</version>
	</dependency>

opencv
OpenCV: 开源计算机视觉库
[项目地址：https://gitcode.com/gh_mirrors/opencv31/opencv](https://gitcode.com/gh_mirrors/opencv31/opencv)

或：

	
	<dependency>
		<groupId>org.openpnp</groupId>
		<artifactId>opencv</artifactId>
		<version>4.9.0-0</version>
	</dependency>

以上三个依赖任选其一即可，项目打包后观察一下使用哪个依赖打包后的jar文件更小

实验证明：
javacv-platform依赖的jar最大，达到929.64M
org.openpnp.opencv依赖最小，几乎为0M
org.bytedeco.opencv依赖居中，大小为2M

优化依赖

	<dependency>
	    <groupId>org.bytedeco</groupId>
	    <artifactId>javacpp</artifactId>
	    <version>1.5.10</version>
	    <classifier>windows-x86_64</classifier>
	</dependency>
	<dependency>
	    <groupId>org.bytedeco</groupId>
	    <artifactId>openblas</artifactId>
	    <version>0.3.26-1.5.10</version>
	    <classifier>windows-x86_64</classifier>
	</dependency>
	<dependency>
	    <groupId>org.bytedeco</groupId>
	    <artifactId>opencv</artifactId>
	    <version>4.9.0-1.5.10</version>
	</dependency>
	<dependency>
	    <groupId>org.bytedeco</groupId>
	    <artifactId>opencv</artifactId>
	    <version>4.9.0-1.5.10</version>
	</dependency>
	<dependency>
	    <groupId>org.bytedeco</groupId>
	    <artifactId>javacv</artifactId>
	    <version>1.5.10</version>
	</dependency>

3.2 编写代码

代码中存在加载.dll、haarcascade_frontalface_alt.xml文件，请确保文件地址正确

package com.testpro.test.opencv;

import org.opencv.core.*;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;

import java.util.Arrays;

public class FaceCompare {
   

    // 初始化人脸探测器
    static CascadeClassifier faceDetector;

    private static final String PATH_PREFIX = "C:\\Users\\dev\\Desktop\\";

	static int i = 0;

    static {
   
        // 判断系统
        String os = System.getProperty("os.name");

        // 加载动态库
        if (os != null && os.toLowerCase().startsWith("windows")) {
   
            // Windows操作系统
            // todo windows 系统部署加载 .dll 文件 - 路径跟据自己存放位置更改【这里需要使用绝对路径】
            System.load("D:\\opencv\\opencv\\build\\java\\x64\\opencv_java470.dll");
        } else if (os != null && os.toLowerCase().startsWith("linux")) {
   
            // Linux操作系统
            // todo Linux 服务器部署加载 .so 文件 - 路径跟据自己存放位置更改【是否需要绝对路径有待验证，目前只在windows 系统实践过】
            System.load("/opt/face/libopencv_java440.so");
        }

        // 引入 特征分类器配置 文件：haarcascade_frontalface_alt.xml 文件路径
        // 此文件在opencv的安装目录build\etc\haarcascades下可以找到
        String property = "D:\\opencv\\opencv\\build\\etc\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt.xml";
        System.out.println(property);
        faceDetector = new CascadeClassifier(property);
    }

    public static void main(String[] args) {
   
        // 图片路径不能包含中文
        String str1 = PATH_PREFIX + "3-1.jpg";
        String str2 =