人工智能Java SDK：读取本地摄像头，实时检测人脸

人脸识别技术目前已经广泛应用于包括人脸门禁系统、刷脸支付等各行各业。随着人脸识别技术的提升，应用越来越广泛。目前中国的人脸识
别技术已经在世界水平上处于领先地位，在安防行业，国内主流安防厂家也都推出了各自的人脸识别产品和解决方案，泛安防行业是人脸识别技术主要应用领域。
人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。
生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音（语音）、体形、个人习惯（例如敲击键盘的力度和频率、签字）等，
相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别（用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，
只有前者属于生物特征识别技术）、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。

读取本地摄像头，实时检测人脸。

1. 首先下载例子代码

git clone https://github.com/mymagicpower/AIAS.git

2. 导入examples项目到IDE中：

cd camera_face_sdk

3. 运行例子代码：CameraFaceDetectionExample

public class CameraFaceDetectionExample {
  public static void main(String[] args) throws IOException, ModelException, TranslateException {
    faceDetection();
  }

  
  public static void faceDetection()
      throws IOException, ModelException, TranslateException {
    float shrink = 0.5f;
    float threshold = 0.7f;

    Criteria criteria = new FaceDetection().criteria(shrink, threshold);

    // 开启摄像头，获取图像（得到的图像为frame类型，需要转换为mat类型进行检测和识别）
    OpenCVframeGrabber grabber = new OpenCVframeGrabber(0);
    
    grabber.start();

    // frame与Mat转换
    OpenCVframeConverter.ToMat converter = new OpenCVframeConverter.ToMat();

    Canvasframe canvas = new Canvasframe("人脸检测"); // 新建一个预览窗口
    canvas.setDefaultCloseOperation(Jframe.EXIT_ON_CLOSE);
    canvas.setVisible(true);
    canvas.setFocusable(true);
    // 窗口置顶
    if (canvas.isAlwaysonTopSupported()) {
      canvas.setAlwaysonTop(true);
    }
    frame frame = null;

    try (ZooModel model = ModelZoo.loadModel(criteria);
        Predictor predictor = model.newPredictor()) {
      // 获取图像帧
      for (; canvas.isVisible() && (frame = grabber.grab()) != null; ) {

        // 将获取的frame转化成mat数据类型
        Mat img = converter.convert(frame);
        BufferedImage buffImg = OpenCVImageUtil.mat2BufferedImage(img);

        Image image = ImageFactory.getInstance().fromImage(buffImg);
        int imageWidth = image.getWidth();
        int imageHeight = image.getHeight();

        DetectedObjects detections = predictor.predict(image);
        List items = detections.items();

        // 遍历人脸
        for (DetectedObjects.DetectedObject item : items) {
          BoundingBox box = item.getBoundingBox();
          Rectangle rectangle = box.getBounds();
          int x = (int) (rectangle.getX() * imageWidth);
          int y = (int) (rectangle.getY() * imageHeight);
          Rect face =
              new Rect(
                  x,
                  y,
                  (int) (rectangle.getWidth() * imageWidth),
                  (int) (rectangle.getHeight() * imageHeight));

          // 绘制人脸矩形区域，scalar色彩顺序：BGR(蓝绿红)
          rectangle(img, face, new Scalar(0, 0, 255, 1));

          int pos_x = Math.max(face.tl().x() - 10, 0);
          int pos_y = Math.max(face.tl().y() - 10, 0);
          // 在人脸矩形上面绘制文字
          putText(
              img,
              "Face",
              new Point(pos_x, pos_y),
              FONT_HERSHEY_COMPLEX,
              1.0,
              new Scalar(0, 0, 255, 2.0));
        }

        // 显示视频图像
        canvas.showImage(frame);
      }
    }

    canvas.dispose();
    grabber.close();
  }
}

http://www.aias.top/

https://github.com/mymagicpower/AIAS
https://gitee.com/mymagicpower/AIAS