基于Java和opencv的人臉檢測及照片編輯
本文介紹如何利用Java和OpenCV庫實現人臉檢測，并對符合條件的照片進行尺寸、背景調整等編輯操作。 用戶需提供一張穿著深色衣物、背景為白墻的上半身照片。系統將調整照片尺寸，并根據人臉寬度、發際線到照片頂部的距離以及雙眼內眼角距離等參數，判斷人臉區域是否符合預設標準。
首先，使用OpenCV的java接口進行人臉檢測。以下代碼片段展示了如何加載OpenCV庫并使用Haar級聯分類器檢測人臉：
import org.opencv.core.*; import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier; import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs; import org.opencv.imgproc.Imgproc; public class FaceDetector { public static void main(String[] args) { System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier("path/to/haarcascade_frontalface_default.xml"); Mat image = Imgcodecs.imread("path/to/input/image.jpg"); MatOfRect faceDetections = new MatOfRect(); faceDetector.detectMultiScale(image, faceDetections); System.out.println(String.format("Detected %s faces", faceDetections.toArray().length)); } }
代碼首先加載OpenCV原生庫，然后加載預訓練的Haar級聯分類器進行人臉檢測。imread函數讀取輸入圖像，detectMultiScale函數執行人臉檢測，并將結果存儲在faceDetections中。
接下來，利用OpenCV進行圖像壓縮和尺寸調整：
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Mat resizedImage = new Mat(); Size newSize = new Size(newWidth, newHeight); Imgproc.resize(image, resizedImage, newSize);
Imgproc.resize函數將圖像調整為指定大小（newWidth，newHeight）。 通過調整這兩個參數可以實現圖像壓縮，也可以使用其他OpenCV函數進行更精細的壓縮控制。
最后，背景顏色更改可以使用OpenCV的圖像分割技術，例如GrabCut算法。 通過人臉檢測結果faceDetections，可以獲取人臉區域坐標信息，從而精確地進行背景替換。 以下代碼片段展示了如何獲取檢測到的人臉的寬度和位置信息：
Rect face = faceDetections.toArray()[0]; // 假設只檢測到一張人臉 int faceWidth = face.width; int faceTop = face.y; int faceHeight = face.height;
這些信息可以用于計算人臉相關參數，例如人臉寬度、發際線到照片頂部的距離等，從而判斷人臉圖像是否符合預設要求。 更復雜的測量任務，例如精確測量雙眼內眼角距離，可能需要更高級的圖像處理技術和算法。
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