java 识别图像是否是同一个人,贴代码

时间: 2023-12-14 07:38:50 浏览: 22
Java 识别图像是否是同一个人,通常需要使用人脸识别技术。以下是使用 Java 实现的简单示例代码: ```java import java.awt.Graphics; import java.awt.Image; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import java.io.IOException; import javax.imageio.ImageIO; import org.bytedeco.javacpp.Loader; import org.bytedeco.opencv.global.opencv_core; import org.bytedeco.opencv.opencv_core.IplImage; import org.bytedeco.opencv.opencv_core.Mat; import org.bytedeco.opencv.opencv_face.FaceRecognizer; import org.bytedeco.opencv.opencv_face.LBPHFaceRecognizer; import org.bytedeco.opencv.opencv_imgcodecs; public class FaceRecognition { public static void main(String[] args) throws IOException { String path = "path/to/images"; File[] files = new File(path).listFiles(); BufferedImage[] images = new BufferedImage[files.length]; for (int i = 0; i < files.length; i++) { images[i] = ImageIO.read(files[i]); } FaceRecognizer recognizer = LBPHFaceRecognizer.create(); Mat[] mats = new Mat[images.length]; for (int i = 0; i < images.length; i++) { mats[i] = toMat(images[i]); recognizer.update(mats[i], i); } int[] labels = new int[images.length]; for (int i = 0; i < labels.length; i++) { labels[i] = i; } recognizer.train(mats, labels); Mat testMat = toMat(ImageIO.read(new File("path/to/test/image"))); int[] predictedLabel = new int[1]; double[] predictedConfidence = new double[1]; recognizer.predict(testMat, predictedLabel, predictedConfidence); if (predictedConfidence[0] < 100) { System.out.println("Test image is recognized as " + files[predictedLabel[0]].getName()); } else { System.out.println("Test image is not recognized as any known person."); } } private static Mat toMat(BufferedImage image) { IplImage iplImage = Loader.bufferedImageToIplImage(image); Mat mat = opencv_core.cvarrToMat(iplImage); Mat grayMat = new Mat(); opencv_imgproc.cvtColor(mat, grayMat, opencv_imgproc.COLOR_BGR2GRAY); return grayMat; } } ``` 该示例使用 OpenCV 中的 LBPHFaceRecognizer 类实现人脸识别。首先,将所有训练图像读入内存,并转换为 Mat 对象。然后,使用 FaceRecognizer 的 update() 方法将每个 Mat 对象添加到训练集中。接下来,将所有训练图像的标签传递给 train() 方法进行训练。 最后,将要测试的图像读入内存,并转换为 Mat 对象。使用 FaceRecognizer 的 predict() 方法预测测试图像的标签。如果预测的置信度小于 100,则将测试图像识别为已知人物;否则,将其视为未知人物。

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