JavaCV人脸识别三部曲之二：训练

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本篇概览

• 本文是《JavaCV人脸识别三部曲》的第二篇，前文《视频中的人脸保存为图片》咱们借助摄像头为两位群众演员生成大量人脸照片，如下图，群众演员A的照片保存在E:\temp\202112\18\001\man，B的照片保存在E:\temp\202112\18\001\woman：
  
  
• 照片准备好，并且每张照片的身份都已确定，本篇要做的就是用上述照片生成模型文件，今后新的人脸就可以中这个模型来检查了
  
• 关于训练，可以用下图来表示，一共六张照片两个类别，训练完成后得到模型文件faceRecognizer.xml：
  
  

编码

• 训练的代码很简单，在一个java文件中搞定吧，simple-grab-push是整个《JavaCV的摄像头实战》系列一直再用的工程，现在该工程中新增文件TrainFromDirectory.java，完整代码如下，有几处要注意的地方稍后提到：
  

1. package com.bolingcavalry.grabpush.extend;
3. import com.bolingcavalry.grabpush.Constants;
4. import org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgcodecs;
5. import org.bytedeco.opencv.opencv_core.Mat;
6. import org.bytedeco.opencv.opencv_core.MatVector;
7. import org.bytedeco.opencv.opencv_core.Size;
8. import org.bytedeco.opencv.opencv_face.FaceRecognizer;
9. import org.bytedeco.opencv.opencv_face.FisherFaceRecognizer;
11. import java.io.File;
12. import java.io.IOException;
13. import java.nio.IntBuffer;
14. import java.util.LinkedList;
15. import java.util.List;
17. import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_core.CV_32SC1;
18. import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgcodecs.IMREAD_GRAYSCALE;
19. import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgproc.resize;
21. /**
22. * @author willzhao
23. * @version 1.0
24. * @description 训练
25. * @date 2021/12/12 18:26
26. */
27. public class TrainFromDirectory {
29.     /**
30.      * 从指定目录下
31.      * @param dirs
32.      * @param outputPath
33.      * @throws IOException
34.      */
35.     private void train(String[] dirs, String outputPath) throws IOException {
36.         int totalImageNums = 0;
38.         // 统计每个路径下的照片数，加在一起就是照片总数
39.         for(String dir : dirs) {
40.             List<String> files = getAllFilePath(dir);
41.             totalImageNums += files.size();
42.         }
44.         System.out.println("total : " + totalImageNums);
46.         // 这里用来保存每一张照片的序号，和照片的Mat对象
47.         MatVector imageIndexMatMap = new MatVector(totalImageNums);
49.         Mat lables = new Mat(totalImageNums, 1, CV_32SC1);
51.         // 这里用来保存每一张照片的序号，和照片的类别
52.         IntBuffer lablesBuf = lables.createBuffer();
54.         // 类别序号，从1开始，dirs中的每个目录就是一个类别
55.         int kindIndex = 1;
57.         // 照片序号，从0开始
58.         int imageIndex = 0;
60.         // 每个目录下的照片都遍历
61.         for(String dir : dirs) {
62.             // 得到当前目录下所有照片的绝对路径
63.             List<String> files = getAllFilePath(dir);
65.             // 处理一个目录下的每张照片，它们的序号不同，类别相同
66.             for(String file : files) {
67.                 // imageIndexMatMap放的是照片的序号和Mat对象
68.                 imageIndexMatMap.put(imageIndex, read(file));
69.                 // bablesBuf放的是照片序号和类别
70.                 lablesBuf.put(imageIndex, kindIndex);
71.                 // 照片序号加一
72.                 imageIndex++;
73.             }
75.             // 每当遍历完一个目录，才会将类别加一
76.             kindIndex++;
77.         }
79.         // 实例化人脸识别类
80.         FaceRecognizer faceRecognizer = FisherFaceRecognizer.create();
81.         // 训练，入参就是图片集合和分类集合
82.         faceRecognizer.train(imageIndexMatMap, lables);
83.         // 训练完成后，模型保存在指定位置
84.         faceRecognizer.save(outputPath);
85.         //释放资源
86.         faceRecognizer.close();
87.     }
89.     /**
90.      * 读取指定图片的灰度图，调整为指定大小
91.      * @param path
92.      * @return
93.      */
94.     private static Mat read(String path) {
95.         Mat faceMat = opencv_imgcodecs.imread(path,IMREAD_GRAYSCALE);
96.         resize(faceMat, faceMat, new Size(Constants.RESIZE_WIDTH, Constants.RESIZE_HEIGHT));
97.         return faceMat;
98.     }
100.     /**
101.      * 把指定路径下所有文件的绝对路径放入list集合中返回
102.      * @param path
103.      * @return
104.      */
105.     public static List<String> getAllFilePath(String path) {
106.         List<String> paths = new LinkedList<>();
108.         File file = new File(path);
110.         if (file.exists()) {
111.             // 列出该目录下的所有文件
112.             File[] files = file.listFiles();
114.             for (File f : files) {
115.                 if (!f.isDirectory()) {
116.                     // 把每个文件的绝对路径都放在list中
117.                     paths.add(f.getAbsolutePath());
118.                 }
119.             }
120.         }
122.         return paths;
123.     }
125.     public static void main(String[] args) throws IOException {
127.         String base = "E:\\temp\\202112\\18\\001\";
129.         // 存储图片的两个目录
130.         // man目录下保存了群众演员A的所有人脸照片，
131.         // woman目录下保存了群众演员B的所有人脸照片
132.         String[] dirs = {base + "man", base + "woman"};
134.         // 开始训练，并指定模型输出位置
135.         new TrainFromDirectory().train(dirs, base + "faceRecognizer.xml");
136.     }
137. }

复制代码

• 上述代码有以下几处要注意：
  

• 静态方法read用于将图片转为Mat
  
• 静态方法getAllFilePath可以遍历指定目录下的所有文件，把它们的绝对路径返回
  
• train一共获取了man和woman两个目录下的照片，man目录下的照片的类别是1，women目录下的照片类别是2
  
• 识别类是FisherFaceRecognizer，现在的训练和下一篇的识别都用这个类
  

执行

• 运行main方法，待执行完成后，如下图，可见目录E:\temp\202112\18\001下已经生成模型文件faceRecognizer.xml：
  
  
• 至此，本篇任务已完成，下一篇进入终极实战，用本篇训练的模型识别摄像头中的人脸，并把识别结果展示在预览页面上；
  

源码下载

• 《JavaCV的摄像头实战》的完整源码可在GitHub下载到，地址和链接信息如下表所示(https://github.com/zq2599/blog_demos)：
  

名称链接备注项目主页https://github.com/zq2599/blog_demos该项目在GitHub上的主页git仓库地址(https)https://github.com/zq2599/blog_demos.git该项目源码的仓库地址，https协议git仓库地址(ssh)git@github.com:zq2599/blog_demos.git该项目源码的仓库地址，ssh协议

• 这个git项目中有多个文件夹，本篇的源码在javacv-tutorials文件夹下，如下图红框所示：
  
  
• javacv-tutorials里面有多个子工程，《JavaCV的摄像头实战》系列的代码在simple-grab-push工程下：
  
  

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