2. Тестируем возможности opencv на обученном каскаде

Описание Алгоритмов для работы с тем или иным подходом работы с opencv мы можем найти во встроенной документации  по пути <путь до opencv>\sources\doc\py_tutorials\

У меня этот путь C:\opencv\sources\doc\py_tutorials\
В дальнейшем описания буду использовать свой путь до файлов opencv.

Пример работы с определением лиц описан в фалах следующей папки: 

C:\opencv\sources\doc\py_tutorials\py_objdetect\py_face_detection

В указанной папке увидим файл py_face_detection.rst, в котором находится текстовое описание подхода.

Для определения возьмем какое-либо лицо. Я взял по следующему пути:

С:\opencv\sources\samples\java\clojure\simple-sample\resources\images\lena.png

Теперь, собственно, откроем netbeans, создадим проект, подключим к нему библиотеку openCV как описано в предыдущем посте.

Добавим в созданный проект помимо класс Detector, со следующим кодом (описание кода в комментариях):

import org.opencv.core.Core;

import org.opencv.core.Mat;

import org.opencv.core.MatOfRect;

import org.opencv.core.Point;

import org.opencv.core.Rect;

import org.opencv.core.Scalar;

import org.opencv.highgui.Highgui;

import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;

/**

 * Определение лиц.

 * @author brudanovom

 */

public class Detector {

    public void DetectFace(){

        System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME ); //Инициализируем библиотеки

/*подгружаем обученный классификатор Хаара*/

String CascadePath;

CascadePath = "c:\\opencv\\sources\\data\\lbpcascades\\lbpcascade_frontalface.xml";

CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(CascadePath);

//Задаем путь до картинки с лицом

String ImagePath = new String("c:\\opencv\\sources\\samples\\java\\clojure\\simple-sample\\resources\\images\\lena.png");

System.out.println(ImagePath);

Mat image = Highgui.imread(ImagePath);

        // Определяем наличие лиц на фото

        MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();// MatOfRect специальный контейнер прямоугольников типа Rect

        faceDetector.detectMultiScale(image, faceDetections);//непосредственно функция определения

        System.out.println(String.format("Detected %s faces", faceDetections.toArray().length)); //Выводим результаты определения в консоль

        // Рисуем определившиеся прямоугольники на картинке

        for (Rect rect : faceDetections.toArray()) {

            Core.rectangle(image, new Point(rect.x, rect.y), new Point(rect.x

                    + rect.width, rect.y + rect.height), new Scalar(0, 255, 0));           

        }

        String filename = "c:\\DOWNLOADS\\faceDetection.png"; // Задаем путь для сохранения результатов

        System.out.println(String.format("Writing %s", filename)); //Пишем о сохранении в консоль

        Highgui.imwrite(filename, image);// Сохраняем результат определения лиц

    }

}

Теперь используем созданный класс в функции Main:

public static void main(String[] args) {

        Detector d = new Detector();

       d.DetectFace();

    }

Результат сохранится в виде следующей картинки:

Итак, в результате мы получили представление об использовании библиотеки opencv для программирования в java, попутно разработав простенькую программку для определения лиц на фотографии. Названия классов и функций библиотеки в разных версиях opencv могут отличаться. При разработке не ленитесь смотреть туториалы, входящие в состав opencv.