JavaCV人脸识别三部曲之二：训练 - ToB企服应用市场:ToB评测及商务社交产业平台

package com.bolingcavalry.grabpush.extend;
import com.bolingcavalry.grabpush.Constants;
import org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgcodecs;
import org.bytedeco.opencv.opencv_core.Mat;
import org.bytedeco.opencv.opencv_core.MatVector;
import org.bytedeco.opencv.opencv_core.Size;
import org.bytedeco.opencv.opencv_face.FaceRecognizer;
import org.bytedeco.opencv.opencv_face.FisherFaceRecognizer;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.nio.IntBuffer;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_core.CV_32SC1;
import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgcodecs.IMREAD_GRAYSCALE;
import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgproc.resize;
/**
* @author willzhao
* @version 1.0
* @description 训练
* @date 2021/12/12 18:26
*/
public class TrainFromDirectory {
/**
* 从指定目录下
* @param dirs
* @param outputPath
* @throws IOException
*/
private void train(String[] dirs, String outputPath) throws IOException {
int totalImageNums = 0;
// 统计每个路径下的照片数，加在一起就是照片总数
for(String dir : dirs) {
List<String> files = getAllFilePath(dir);
totalImageNums += files.size();
}
System.out.println("total : " + totalImageNums);
// 这里用来保存每一张照片的序号，和照片的Mat对象
MatVector imageIndexMatMap = new MatVector(totalImageNums);
Mat lables = new Mat(totalImageNums, 1, CV_32SC1);
// 这里用来保存每一张照片的序号，和照片的类别
IntBuffer lablesBuf = lables.createBuffer();
// 类别序号，从1开始，dirs中的每个目录就是一个类别
int kindIndex = 1;
// 照片序号，从0开始
int imageIndex = 0;
// 每个目录下的照片都遍历
for(String dir : dirs) {
// 得到当前目录下所有照片的绝对路径
List<String> files = getAllFilePath(dir);
// 处理一个目录下的每张照片，它们的序号不同，类别相同
for(String file : files) {
// imageIndexMatMap放的是照片的序号和Mat对象
imageIndexMatMap.put(imageIndex, read(file));
// bablesBuf放的是照片序号和类别
lablesBuf.put(imageIndex, kindIndex);
// 照片序号加一
imageIndex++;
}
// 每当遍历完一个目录，才会将类别加一
kindIndex++;
}
// 实例化人脸识别类
FaceRecognizer faceRecognizer = FisherFaceRecognizer.create();
// 训练，入参就是图片集合和分类集合
faceRecognizer.train(imageIndexMatMap, lables);
// 训练完成后，模型保存在指定位置
faceRecognizer.save(outputPath);
//释放资源
faceRecognizer.close();
}
/**
* 读取指定图片的灰度图，调整为指定大小
* @param path
* @return
*/
private static Mat read(String path) {
Mat faceMat = opencv_imgcodecs.imread(path,IMREAD_GRAYSCALE);
resize(faceMat, faceMat, new Size(Constants.RESIZE_WIDTH, Constants.RESIZE_HEIGHT));
return faceMat;
}
/**
* 把指定路径下所有文件的绝对路径放入list集合中返回
* @param path
* @return
*/
public static List<String> getAllFilePath(String path) {
List<String> paths = new LinkedList<>();
File file = new File(path);
if (file.exists()) {
// 列出该目录下的所有文件
File[] files = file.listFiles();
for (File f : files) {
if (!f.isDirectory()) {
// 把每个文件的绝对路径都放在list中
paths.add(f.getAbsolutePath());
}
}
}
return paths;
}
public static void main(String[] args) throws IOException {
String base = "E:\\temp\\202112\\18\\001\";
// 存储图片的两个目录
// man目录下保存了群众演员A的所有人脸照片，
// woman目录下保存了群众演员B的所有人脸照片
String[] dirs = {base + "man", base + "woman"};
// 开始训练，并指定模型输出位置
new TrainFromDirectory().train(dirs, base + "faceRecognizer.xml");
}
}

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