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JavaCV人脸识别三部曲之三：识别和预览
阅读原文时间：2023年08月23日阅读：1

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《JavaCV人脸识别三部曲》链接

  1. 《视频中的人脸保存为图片》
  2. 《训练》
  3. 《识别和预览》

本篇概览

  • 作为《JavaCV人脸识别三部曲》的终篇，今天咱们要开发一个实用的功能：有人出现在摄像头中时，应用程序在预览窗口标注出此人的身份，效果如下图所示：

  • 简单来说，本篇要做的事情如下：

  1. 理解重点概念：confidence
  2. 理解重点概念：threshold
  3. 编码
  4. 验证

  • 今天编写的代码，主要功能如下图所示：

理解重点概念：confidence

  • confidence和threshold是OpenCV的人脸识别中非常重要的两个概念，咱们先把这两个概念搞清楚，再去编码就非常容易了

  • 假设，咱们用下面六张照片训练出包含两个类别的模型：

  • 用一张新的照片去训练好的模型中做识别，如下图，识别结果有两部分内容：label和confidence

  • 先说lable，这个好理解，与训练时的lable一致（回顾上一篇的代码，lable如下图红框所示），前面图中lable等于2，表示被判定为郭富城：

  • 按照上面的说法，lable等于2就能确定照片中的人像是郭富城吗？

  • 当然不能！！！此时confidence字段就非常重要了，先看JavaCV源码中对confidence的解释，如下图红框所示，我的理解是：与lable值相关联的置信度，或者说这张脸是郭富城的可能性：

  • 如果理解为可能性，那么问题来了，这是个double型的值，这个值越大，表示可能性越大还是越小？

  • 上图并没有明说，但是那一句e.g. distance，让我想起了机器学习中的K-means，此时我脑海中的画面如下：

    -若真如上图所示，那么显然confidence越小，是郭富城的可能性就越大了，接下来再去找一些权威的说法：

  • OpenCV的官方论坛有个帖子的说法如下图：代码中的confidence变量属于命名不当，其含义不是可信度，而是与模型中的类别的距离：

  • 再看第二个解释，如下图红框，说得很清楚了，值越小，与模型中类别的相似度越高，0表示完全匹配：

  • 再看一个Stack Overflow的解释：

  • 至此，相信您对confidence已经足够理解了，lable等于2，confidence=30.01，意思是：被识别照片与郭富城最相似，距离为30.01，距离越小，是郭富城的可能性越大

理解重点概念：threshold

  • 在聊threshold之前，咱们先看一个场景，还是刘德华郭富城的模型，这次咱们拿喜洋洋的照片给模型识别，识别结果如下：

  • 显然，模型不会告诉你照片里是谁，只会告诉你：和郭富城的距离是3000.01

  • 看到这里，聪明的您可能会这么想：那我就写一段代码吧，识别结果的confidence如果太大（例如超过100），就判定用于识别的人不属于训练模型的任何一个类别

  • 上述功能，OpenCV已经帮咱们想到了，那就是：threshold，翻译过来即门限，如果咱们设置了threshold等于100，那么，一旦距离超过100，OpenCV的lable返回值就是-1

  • 理解了confidence和threshold，接下来可以写人脸识别的代码了，感谢咱们的充分准备，接下来是丝般顺滑的编码过程…

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  • 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人脸识别三部曲》系列的代码在simple-grab-push工程下：

编码：人脸识别服务

  • 开始正式编码，今天咱们不会新建工程，而是继续使用《JavaCV的摄像头实战之一：基础》中创建的simple-grab-push工程

  • 先定义一个Bean类PredictRlt.java，用来保存识别结果（lable和confidence字段）：

    package com.bolingcavalry.grabpush.extend;

    import lombok.Data;

    @Data
    public class PredictRlt {
    private int lable;
    private double confidence;
    }

  • 然后把人脸识别有关的服务集中在RecognizeService.java中，方便主程序使用，代码如下，有几处要注意的地方稍后提到：

    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.Size;
    import org.bytedeco.opencv.opencv_face.FaceRecognizer;
    import org.bytedeco.opencv.opencv_face.FisherFaceRecognizer;
    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 把人脸识别的服务集中在这里

    • @date 2021/12/12 21:32
      */
      public class RecognizeService {

      private FaceRecognizer faceRecognizer;

      // 推理结果的标签
      private int[] plabel;

      // 推理结果的置信度
      private double[] pconfidence;

      // 推理结果
      private PredictRlt predictRlt;

      // 用于推理的图片尺寸，要和训练时的尺寸保持一致
      private Size size= new Size(Constants.RESIZE_WIDTH, Constants.RESIZE_HEIGHT);

      public RecognizeService(String modelPath) {
      plabel = new int[1];
      pconfidence = new double[1];
      predictRlt = new PredictRlt();

      // 识别类的实例化，与训练时相同
faceRecognizer = FisherFaceRecognizer.create();
// 加载的是训练时生成的模型
faceRecognizer.read(modelPath);
// 设置门限，这个可以根据您自身的情况不断调整
faceRecognizer.setThreshold(Constants.MAX_CONFIDENCE);

      }

      /**

      • 将Mat实例给模型去推理

      • @param mat

      • @return
        */
        public PredictRlt predict(Mat mat) {
        // 调整到和训练一致的尺寸
        resize(mat, mat, size);

        boolean isFinish = false;

        try {
        // 推理(这一行可能抛出RuntimeException异常，因此要补货，否则会导致程序退出)
        faceRecognizer.predict(mat, plabel, pconfidence);
        isFinish = true;
        } catch (RuntimeException runtimeException) {
        runtimeException.printStackTrace();
        }

        // 如果发生过异常，就提前返回
        if (!isFinish) {
        return null;
        }

        // 将推理结果写入返回对象中
        predictRlt.setLable(plabel[0]);
        predictRlt.setConfidence(pconfidence[0]);

        return predictRlt;
        }
        }

  • 上述代码有以下几处需要注意：

  1. 构造方法中，通过faceRecognizer.setThreshold设置门限，我在实际使用中发现50比较合适，您可以根据自己的情况不断调整
  2. predict方法中，用于识别的图片要用resize方法调整大小，尺寸要和训练时的尺寸一致
  3. 实测发现，在一张照片中出现多个人脸时，faceRecognizer.predict可能抛出RuntimeException异常，因此这里要捕获异常，避免程序崩溃退出

编码：检测和识别

  • 检测有关的接口DetectService.java，如下，和《JavaCV人脸识别三部曲之一：视频中的人脸保存为图片》中的完全一致：

    package com.bolingcavalry.grabpush.extend;

    import com.bolingcavalry.grabpush.Constants;
    import org.bytedeco.javacv.Frame;
    import org.bytedeco.javacv.OpenCVFrameConverter;
    import org.bytedeco.opencv.opencv_core.; import org.bytedeco.opencv.opencv_objdetect.CascadeClassifier; import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_core.CV_8UC1; import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgcodecs.imwrite; import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgproc.;

    /**

    • @author willzhao

    • @version 1.0

    • @description 检测工具的通用接口

    • @date 2021/12/5 10:57
      */
      public interface DetectService {

      /**

      • 根据传入的MAT构造相同尺寸的MAT，存放灰度图片用于以后的检测
      • @param src 原始图片的MAT对象
      • @return 相同尺寸的灰度图片的MAT对象
        */
        static Mat buildGrayImage(Mat src) {
        return new Mat(src.rows(), src.cols(), CV_8UC1);
        }

      /**

      • 初始化操作，例如模型下载
      • @throws Exception
        */
        void init() throws Exception;

      /**

      • 得到原始帧，做识别，添加框选
      • @param frame
      • @return
        */
        Frame convert(Frame frame);

      /**

      • 释放资源
        */
        void releaseOutputResource();
        }

  • 然后就是DetectService的实现类DetectAndRecognizeService .java，功能是用摄像头的一帧图片检测人脸，再拿检测到的人脸给RecognizeService做识别，完整代码如下，有几处要注意的地方稍后提到：

    package com.bolingcavalry.grabpush.extend;

    import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
    import org.bytedeco.javacpp.Loader;
    import org.bytedeco.javacv.Frame;
    import org.bytedeco.javacv.OpenCVFrameConverter;
    import org.bytedeco.opencv.opencv_core.*;
    import org.bytedeco.opencv.opencv_objdetect.CascadeClassifier;

    import java.io.File;
    import java.net.URL;
    import java.util.Map;

    import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgproc.*;

    /**

    • @author willzhao

    • @version 1.0

    • @description 音频相关的服务

    • @date 2021/12/3 8:09
      */
      @Slf4j
      public class DetectAndRecognizeService implements DetectService {

      /**

      • 每一帧原始图片的对象
        */
        private Mat grabbedImage = null;

      /**

      • 原始图片对应的灰度图片对象
        */
        private Mat grayImage = null;

      /**

      • 分类器
        */
        private CascadeClassifier classifier;

      /**

      • 转换器
        */
        private OpenCVFrameConverter.ToMat converter = new OpenCVFrameConverter.ToMat();

      /**

      • 检测模型文件的下载地址
        */
        private String detectModelFileUrl;

      /**

      • 处理每一帧的服务
        */
        private RecognizeService recognizeService;

      /**

      • 为了显示的时候更加友好，给每个分类对应一个名称
        */
        private Map kindNameMap;

      /**

      • 构造方法
      • @param detectModelFileUrl
      • @param recognizeModelFilePath
      • @param kindNameMap
        */
        public DetectAndRecognizeService(String detectModelFileUrl, String recognizeModelFilePath, Map kindNameMap) {
        this.detectModelFileUrl = detectModelFileUrl;
        this.recognizeService = new RecognizeService(recognizeModelFilePath);
        this.kindNameMap = kindNameMap;
        }

      /**

      • 音频采样对象的初始化

      • @throws Exception
        */
        @Override
        public void init() throws Exception {
        // 下载模型文件
        URL url = new URL(detectModelFileUrl);

        File file = Loader.cacheResource(url);

        // 模型文件下载后的完整地址
        String classifierName = file.getAbsolutePath();

        // 根据模型文件实例化分类器
        classifier = new CascadeClassifier(classifierName);

        if (classifier == null) {
        log.error("Error loading classifier file [{}]", classifierName);
        System.exit(1);
        }
        }

      @Override
      public Frame convert(Frame frame) {
      // 由帧转为Mat
      grabbedImage = converter.convert(frame);

      // 灰度Mat，用于检测
if (null==grayImage) {
    grayImage = DetectService.buildGrayImage(grabbedImage);
}

// 进行人脸识别，根据结果做处理得到预览窗口显示的帧
return detectAndRecoginze(classifier, converter, frame, grabbedImage, grayImage, recognizeService, kindNameMap);

      }

      /**

      • 程序结束前，释放人脸识别的资源
        */
        @Override
        public void releaseOutputResource() {
        if (null!=grabbedImage) {
        grabbedImage.release();
        }

        if (null!=grayImage) {
        grayImage.release();
        }

        if (null==classifier) {
        classifier.close();
        }
        }

      /**

      • 检测图片，将检测结果用矩形标注在原始图片上

      • @param classifier 分类器

      • @param converter Frame和mat的转换器

      • @param rawFrame 原始视频帧

      • @param grabbedImage 原始视频帧对应的mat

      • @param grayImage 存放灰度图片的mat

      • @param kindNameMap 每个分类编号对应的名称

      • @return 标注了识别结果的视频帧
        */
        static Frame detectAndRecoginze(CascadeClassifier classifier,
        OpenCVFrameConverter.ToMat converter,
        Frame rawFrame,
        Mat grabbedImage,
        Mat grayImage,
        RecognizeService recognizeService,
        Map kindNameMap) {

        // 当前图片转为灰度图片
        cvtColor(grabbedImage, grayImage, CV_BGR2GRAY);

        // 存放检测结果的容器
        RectVector objects = new RectVector();

        // 开始检测
        classifier.detectMultiScale(grayImage, objects);

        // 检测结果总数
        long total = objects.size();

        // 如果没有检测到结果，就用原始帧返回
        if (total<1) {
        return rawFrame;
        }

        PredictRlt predictRlt;
        int pos_x;
        int pos_y;
        int lable;
        double confidence;
        String content;

        // 如果有检测结果，就根据结果的数据构造矩形框，画在原图上
        for (long i = 0; i < total; i++) {
        Rect r = objects.get(i);

        // 核心代码，把检测到的人脸拿去识别
predictRlt = recognizeService.predict(new Mat(grayImage, r));

// 如果返回为空，表示出现过异常，就执行下一个
if (null==predictRlt) {
    System.out.println("return null");
    continue;
}

// 分类的编号（训练时只有1和2，这里只有有三个值，1和2与训练的分类一致，还有个-1表示没有匹配上）
lable = predictRlt.getLable();
// 与模型中的分类的距离，值越小表示相似度越高
confidence = predictRlt.getConfidence();

// 得到分类编号后，从map中取得名字，用来显示
if (kindNameMap.containsKey(predictRlt.getLable())) {
    content = String.format("%s, confidence : %.4f", kindNameMap.get(lable), confidence);
} else {
    // 取不到名字的时候，就显示unknown
    content = "unknown(" + predictRlt.getLable() + ")";
    System.out.println(content);
}

int x = r.x(), y = r.y(), w = r.width(), h = r.height();
rectangle(grabbedImage, new Point(x, y), new Point(x + w, y + h), Scalar.RED, 1, CV_AA, 0);

pos_x = Math.max(r.tl().x()-10, 0);
pos_y = Math.max(r.tl().y()-10, 0);

putText(grabbedImage, content, new Point(pos_x, pos_y), FONT_HERSHEY_PLAIN, 1.5, new Scalar(0,255,0,2.0));

        }

        // 释放检测结果资源
        objects.close();

        // 将标注过的图片转为帧，返回
        return converter.convert(grabbedImage);
        }
        }

  • 上述代码有几处要注意：

  1. 重点关注detectAndRecoginze方法，这里面先调用classifier.detectMultiScale检测出当前照片所有的人脸，然后把每一张人脸交个recognizeService进行识别，
  2. 识别结果的lable是个int型的，看起来不够友好，因此从kindNameMap中根据lable找出对应的名称来
  3. 最终给每个头像添加矩形框，还在左上角添加识别结果，以及confidence的值
  4. 处理完毕后转为Frame对象返回，这样的帧显示在预览页面，效果就是视频中每个人被框选出来，并带有身份
  • 现在核心代码已经写完，需要再写一些代码来使用DetectAndRecognizeService

编码：运行框架

  • 《JavaCV的摄像头实战之一：基础》创建的simple-grab-push工程中已经准备好了父类AbstractCameraApplication，所以本篇继续使用该工程，创建子类实现那些抽象方法即可

  • 编码前先回顾父类的基础结构，如下图，粗体是父类定义的各个方法，红色块都是需要子类来实现抽象方法，所以接下来，咱们以本地窗口预览为目标实现这三个红色方法即可：

  • 新建文件PreviewCameraWithIdentify.java，这是AbstractCameraApplication的子类，其代码很简单，接下来按上图顺序依次说明

  • 先定义CanvasFrame类型的成员变量previewCanvas，这是展示视频帧的本地窗口：

    protected CanvasFrame previewCanvas

  • 把前面创建的DetectService作为成员变量，后面检测的时候会用到：

    /**
 * 检测工具接口
 */
private DetectService detectService;

  • PreviewCameraWithIdentify的构造方法，接受DetectService的实例：

    /**
 * 不同的检测工具，可以通过构造方法传入
 * @param detectService
 */
public PreviewCameraWithIdentify(DetectService detectService) {
    this.detectService = detectService;
}

  • 然后是初始化操作，可见是previewCanvas的实例化和参数设置，还有检测、识别的初始化操作：

    @Override
protected void initOutput() throws Exception {
    previewCanvas = new CanvasFrame("摄像头预览和身份识别", CanvasFrame.getDefaultGamma() / grabber.getGamma());
    previewCanvas.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
    previewCanvas.setAlwaysOnTop(true);
    // 检测服务的初始化操作
detectService.init();
    }

  • 接下来是output方法，定义了拿到每一帧视频数据后做什么事情，这里调用了detectService.convert检测人脸并保存图片，然后在本地窗口显示：

    @Override
protected void output(Frame frame) {
    // 原始帧先交给检测服务处理，这个处理包括物体检测，再将检测结果标注在原始图片上，
    // 然后转换为帧返回
    Frame detectedFrame = detectService.convert(frame);
    // 预览窗口上显示的帧是标注了检测结果的帧
    previewCanvas.showImage(detectedFrame);
}

  • 最后是处理视频的循环结束后，程序退出前要做的事情，先关闭本地窗口，再释放检测服务的资源：

    @Override
protected void releaseOutputResource() {
    if (null!= previewCanvas) {
        previewCanvas.dispose();
    }
    // 检测工具也要释放资源
detectService.releaseOutputResource();
    }

  • 由于检测有些耗时，所以两帧之间的间隔时间要低于普通预览：

    @Override
protected int getInterval() {
    return super.getInterval()/8;
}

  • 至此，功能已开发完成，再写上main方法，代码如下，有几处要注意的地方稍后说明：

    public static void main(String[] args) {
    String modelFileUrl = "https://raw.github.com/opencv/opencv/master/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml";
    String recognizeModelFilePath = "E:\\temp\\202112\\18\\001\\faceRecognizer.xml";
    // 这里分类编号的身份的对应关系，和之前训练时候的设定要保持一致
Map&lt;Integer, String&gt; kindNameMap = new HashMap();
kindNameMap.put(1, "Man");
kindNameMap.put(2, "Woman");

// 检测服务
DetectService detectService = new DetectAndRecognizeService(modelFileUrl,recognizeModelFilePath, kindNameMap);

// 开始检测
new PreviewCameraWithIdentify(detectService).action(1000);
    }

  • 上述main方法中，有以下几处需要注意：

  1. kindNameMap是个HashMap，里面放这每个分类编号对应的名称，我训练的模型中包含了两位群众演员的头像，给他们分别起名Man和Woman
  2. modelFileUrl是人脸检测时用到的模型地址
  3. recognizeModelFilePath是人脸识别时用到的模型地址，这个模型是《JavaCV人脸识别三部曲之二：训练》一文中训练的模型
  • 至此，人脸识别的代码已经写完，运行main方法，请几位群众演员来到摄像头前面，验证效果吧

验证

  • 程序运行起来后，请名为Man的群众演员A站在摄像头前面，如下图，识别成功：

  • 接下来，请名为Woman的群众演员B过来，和群众演员A同框，如下图，同时识别成功，不过偶尔会识别错误，提示成unknown(-1)：

  • 再请一个没有参与训练的小群众演员过来，与A同框，此刻的识别也是准确的，小演员被标注为unknown(-1)：

  • 去看程序的控制台，发现FaceRecognizer.predict方法会抛出异常，幸好程序捕获了异常，不会把整个进程中断退出：

  • 至此，整个《JavaCV人脸识别三部曲》全部完成，如果您是位java程序员，正在寻找人脸识别相关的方案，希望本系列能给您一些参考

  • 另外《JavaCV人脸识别三部曲》是《JavaCV的摄像头实战》系列的分支，作为主干的《JavaCV的摄像头实战》依然在持续更新中，欣宸原创会继续与您一路相伴，学习、实战、提升

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