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目录本篇概览问题提前告知关于百度ai开放平台编码：添加依赖库编码：封装请求和响应百度AI开放平台的代码DetectService接口的实现主程序验证本篇概览 本文是《JavaCV的摄
本文是《JavaCV的摄像头实战》系列的第十四篇，如标题所说，今天的功能是检测摄像头内的人是否带了口罩，把检测结果实时标注在预览窗口，如下图所示：
整个处理流程如下，实现口罩检测的关键是将图片提交到百度AI开放平台，然后根据平台返回的结果在本地预览窗口标识出人脸位置，以及此人是否带了口罩：
依赖云平台处理业务的一个典型问题，就是处理速度受限
首先，如果您在百度AI开放平台注册的账号是个人类型，那么免费的接口调用会被限制到一秒钟两次，如果是企业类型账号，该限制是十次
其次，经过实测，一次人脸检测接口耗时300ms以上
最终，实际上一秒钟只能处理两帧，这样的效果在预览窗口展现出来，就只能是幻灯片效果了（低于每秒十五帧就能感受到明显的卡顿）
因此，本文只适合基本功能展示，无法作为实际场景的解决方案
为了正常使用百度AI开放平台的服务，您需要完成一些注册和申请操作，详情请参考《最简单的人脸检测（免费调用百度AI开放平台接口）》
现在，如果您完成了百度AI开放平台的注册和申请，那么，现在手里应该有可用的access_token，那么现在可以开始编码了
本文继续使用《JavaCV的摄像头实战之一：基础》创建的simple-grab-push工程
首先是在pom.xml中增加okHttp和jackson依赖，分别用于网络请求和JSON解析：
<dependency>
<groupId>com.squareup.okhttp3</groupId>
<artifactId>okhttp</artifactId>
<version>3.10.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
<artifactId>jackson-databind</artifactId>
<version>2.11.0</version>
</dependency>
接下来要开发一个服务类，这个服务类封装了所有和百度AI开放平台相关的代码
首先，定义WEB请求的request对象FaceDetectRequest.java：
package com.bolinGCavalry.grabpush.bean.request;
import com.fasterxml.jackson.annotation.jsonProperty;
import lombok.Data;
@Data
public class FaceDetectRequest {
// 图片信息(总数据大小应小于10M)，图片上传方式根据image_type来判断
String image;
// 图片类型
// BASE64:图片的base64值，base64编码后的图片数据，编码后的图片大小不超过2M；
// URL:图片的 URL地址( 可能由于网络等原因导致下载图片时间过长)；
// FACE_TOKEN: 人脸图片的唯一标识，调用人脸检测接口时，会为每个人脸图片赋予一个唯一的FACE_TOKEN，同一张图片多次检测得到的FACE_TOKEN是同一个。
@JsonProperty("image_type")
String imageType;
// 包括age,expression,face_shape,gender,glasses,landmark,landmark150,quality,eye_status,emotion,face_type,mask,spoofing信息
//逗号分隔. 默认只返回face_token、人脸框、概率和旋转角度
@JsonProperty("face_field")
String faceField;
// 最多处理人脸的数目，默认值为1，根据人脸检测排序类型检测图片中排序第一的人脸（默认为人脸面积最大的人脸），最大值120
@JsonProperty("max_face_num")
int maxFaceNum;
// 人脸的类型
// LIVE表示生活照：通常为手机、相机拍摄的人像图片、或从网络获取的人像图片等
// IDCARD表示身份证芯片照：二代身份证内置芯片中的人像照片
// WATERMARK表示带水印证件照：一般为带水印的小图，如公安网小图
// CERT表示证件照片：如拍摄的身份证、工卡、护照、学生证等证件图片
// 默认LIVE
@JsonProperty("face_type")
String faceType;
// 活体控制 检测结果中不符合要求的人脸会被过滤
// NONE: 不进行控制
// LOW:较低的活体要求(高通过率 低攻击拒绝率)
// NORMAL: 一般的活体要求(平衡的攻击拒绝率, 通过率)
// HIGH: 较高的活体要求(高攻击拒绝率 低通过率)
// 默认NONE
@JsonProperty("liveness_control")
String livenessControl;
// 人脸检测排序类型
// 0:代表检测出的人脸按照人脸面积从大到小排列
// 1:代表检测出的人脸按照距离图片中心从近到远排列
// 默认为0
@JsonProperty("face_sort_type")
int faceSortType;
}
其次，定义web响应对象FaceDetectResponse.java：
package com.bolingcavalry.grabpush.bean.response;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonProperty;
import lombok.Data;
import lombok.ToString;
import java.io.Serializable;
import java.util.List;
@Data
@ToString
public class FaceDetectResponse implements Serializable {
// 返回码
@JsonProperty("error_code")
String errorCode;
// 描述信息
@JsonProperty("error_msg")
String errorMsg;
// 返回的具体内容
Result result;
@Data
public static class Result {
// 人脸数量
@JsonProperty("face_num")
private int faceNum;
// 每个人脸的信息
@JsonProperty("face_list")
List<Face> faceList;
@Data
public static class Face {
// 位置
Location location;
// 是人脸的置信度
@JsonProperty("face_probability")
double face_probability;
// 口罩
Mask mask;
@Data
public static class Location {
double left;
double top;
double width;
double height;
double rotation;
}
@Data
public static class Mask {
int type;
double probability;
}
}
}
}
然后是服务类BaiduCloudService.java，把请求和响应百度AI开放平台的逻辑全部集中在这里，可见其实很简单：根据图片的base64字符串构造请求对象、发POST请求（path是人脸检测服务）、收到响应后用Jackson反序列化成FaceDetectResponse对象：
package com.bolingcavalry.grabpush.extend;
import com.bolingcavalry.grabpush.bean.request.FaceDetectRequest;
import com.bolingcavalry.grabpush.bean.response.FaceDetectResponse;
import com.fasterxml.jackson.databind.DeserializationFeature;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import okhttp3.*;
import java.io.IOException;
public class BaiduCloudService {
OkHttpClient client = new OkHttpClient();
static final MediaType JSON = MediaType.parse("application/json; charset=utf-8");
static final String URL_TEMPLATE = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/detect?access_token=%s";
String token;
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
public BaiduCloudService(String token) {
this.token = token;
// 重要：反序列化的时候，字符的字段如果比类的字段多，下面这个设置可以确保反序列化成功
mapper.disable(DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES);
}
public FaceDetectResponse detect(String imageBase64) {
// 请求对象
FaceDetectRequest faceDetectRequest = new FaceDetectRequest();
faceDetectRequest.setImageType("BASE64");
faceDetectRequest.setFaceField("mask");
faceDetectRequest.setMaxFaceNum(6);
faceDetectRequest.setFaceType("LIVE");
faceDetectRequest.setLivenessControl("NONE");
faceDetectRequest.setFaceSortType(0);
faceDetectRequest.setImage(imageBase64);
FaceDetectResponse faceDetectResponse = null;
try {
// 用Jackson将请求对象序列化成字符串
String jsonContent = mapper.writeValueAsString(faceDetectRequest);
//
RequestBody requestBody = RequestBody.create(JSON, jsonContent);
Request request = new Request
.Builder()
.url(String.format(URL_TEMPLATE, token))
.post(requestBody)
.build();
Response response = client.newCall(request).execute();
String rawRlt = response.body().string();
faceDetectResponse = mapper.readValue(rawRlt, FaceDetectResponse.class);
} catch (IOException ioException) {
ioException.printStackTrace();
}
return faceDetectResponse;
}
}
服务类写完了，接下来是主程序把整个逻辑串起来
熟悉《JavaCV的摄像头实战》系列的读者应该对DetectService接口不陌生了，为了在整个系列的诸多实战中以统一的风格实现抓取帧–>处理帧–>输出处理结果这样的流程，咱们定义了一个DetectService接口，每种不同帧处理业务按照自己的特点来实现此接口即可（例如人脸检测、年龄检测、性别检测等）
先来回顾DetectService接口：
package com.bolingcavalry.grabpush.extend;
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_imgproc.*;
public interface DetectService {
static Mat buildGrayImage(Mat src) {
return new Mat(src.rows(), src.cols(), CV_8UC1);
}
static Frame detect(CascadeClassifier classifier,
OpenCVFrameConverter.ToMat converter,
Frame rawFrame,
Mat grabbedImage,
Mat grayImage) {
// 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;
}
// 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);
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);
}
// 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);
}
void init() throws Exception;
Frame convert(Frame frame);
void releaseOutputResource();
}
再来看看本次实战中DetectService接口的实现类BaiduCloudDetectService.java，有几处要注意的地方稍后会提到：
package com.bolingcavalry.grabpush.extend;
import com.bolingcavalry.grabpush.bean.response.FaceDetectResponse;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.bytedeco.javacpp.Loader;
import org.bytedeco.javacv.Frame;
import org.bytedeco.javacv.Java2DFrameConverter;
import org.bytedeco.javacv.OpenCVFrameConverter;
import org.bytedeco.opencv.opencv_core.Mat;
import org.bytedeco.opencv.opencv_core.Point;
import org.bytedeco.opencv.opencv_core.Rect;
import org.bytedeco.opencv.opencv_core.Scalar;
import org.bytedeco.opencv.opencv_objdetect.CascadeClassifier;
import org.opencv.face.Face;
import sun.misc.BASE64Encoder;
import javax.imageio.ImageIO;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.net.URL;
import java.util.List;
import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgproc.*;
import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgproc.CV_AA;
@Slf4j
public class BaiduCloudDetectService implements DetectService {
private Mat grabbedImage = null;
private String token;
private String base64Str;
private BaiduCloudService baiduCloudService;
private OpenCVFrameConverter.ToMat openCVConverter = new OpenCVFrameConverter.ToMat();
private Java2DFrameConverter java2DConverter = new Java2DFrameConverter();
private OpenCVFrameConverter.ToMat converter = new OpenCVFrameConverter.ToMat();
private BASE64Encoder encoder = new BASE64Encoder();
public BaiduCloudDetectService(String token) {
this.token = token;
}
@Override
public void init() throws Exception {
baiduCloudService = new BaiduCloudService(token);
}
@Override
public Frame convert(Frame frame) {
// 将原始帧转成base64字符串
base64Str = frame2Base64(frame);
// 记录请求开始的时间
long startTime = System.currentTimeMillis();
// 交给百度云进行人脸和口罩检测
FaceDetectResponse faceDetectResponse = baiduCloudService.detect(base64Str);
// 如果检测失败，就提前返回了
if (null==faceDetectResponse
|| null==faceDetectResponse.getErrorCode()
|| !"0".equals(faceDetectResponse.getErrorCode())) {
String desc = "";
if (null!=faceDetectResponse) {
desc = String.format("，错误码[%s]，错误信息[%s]", faceDetectResponse.getErrorCode(), faceDetectResponse.getErrorMsg());
}
log.error("检测人脸失败", desc);
// 提前返回
return frame;
}
log.info("检测耗时[{}]ms，结果：{}", (System.currentTimeMillis()-startTime), faceDetectResponse);
// 如果拿不到检测结果，就返回原始帧
if (null==faceDetectResponse.getResult()
|| null==faceDetectResponse.getResult().getFaceList()) {
log.info("未检测到人脸");
return frame;
}
// 取出百度云的检测结果，后面会逐个处理
List<FaceDetectResponse.Result.Face> list = faceDetectResponse.getResult().getFaceList();
FaceDetectResponse.Result.Face face;
FaceDetectResponse.Result.Face.Location location;
String desc;
Scalar color;
int pos_x;
int pos_y;
// 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 (int i = 0; i < list.size(); i++) {
face = list.get(i);
// 每张人脸的位置
location = face.getLocation();
int x = (int)location.getLeft();
int y = (int)location.getHeight();
int w = (int)location.getWidth();
int h = (int)location.getHeight();
// 口罩字段的type等于1表示带口罩，0表示未带口罩
if (1==face.getMask().getType()) {
desc = "Mask";
color = Scalar.GREEN;
} else {
desc = "No mask";
color = Scalar.RED;
}
// 在图片上框出人脸
rectangle(grabbedImage, new Point(x, y), new Point(x + w, y + h), color, 1, CV_AA, 0);
// 人脸标注的横坐标
pos_x = Math.max(x-10, 0);
// 人脸标注的纵坐标
pos_y = Math.max(y-10, 0);
// 给人脸做标注，标注是否佩戴口罩
putText(grabbedImage, desc, new Point(pos_x, pos_y), FONT_HERSHEY_PLAIN, 1.5, color);
}
// 将标注过的图片转为帧，返回
return converter.convert(grabbedImage);
}
@Override
public void releaseOutputResource() {
if (null!=grabbedImage) {
grabbedImage.release();
}
}
private String frame2Base64(Frame frame) {
grabbedImage = converter.convert(frame);
BufferedImage bufferedImage = java2DConverter.convert(openCVConverter.convert(grabbedImage));
ByteArrayOutputStream bStream = new ByteArrayOutputStream();
try {
ImageIO.write(bufferedImage, "png", bStream);
} catch (IOException e) {
throw new RuntimeException("bugImg读取失败:"+e.getMessage(),e);
}
return encoder.encode(bStream.toByteArray());
}
}
上述代码有以下几点要注意：
1.整个BaiduCloudDetectService类，主要是对前面BaiduCloudService类的使用
2.convert方法中，拿到frame实例后会转为base64字符串，用于提交到百度AI开放平台做人脸检测
3.百度AI开放平台的检测结果中有多个人脸检测结果，这里要逐个处理：取出每个人脸的位置，以此位置在原图画矩形框，然后根据是否戴口罩在人脸上做标记，戴口罩的是绿色标记（包括矩形框），不戴口罩的是红色矩形框
最后是主程序了，还是《JavaCV的摄像头实战》系列的套路，咱们来看看主程序的服务类定义好的框架
《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PreviewCameraWithBaiduCloud.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：
private DetectService detectService;
PreviewCameraWithBaiduCloud的构造方法，接受DetectService的实例：
public PreviewCameraWithBaiduCloud(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", 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检测人脸并识别性别，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();
}
每一帧耗时太多，所以两帧之间就不再额外间隔了：
@Override
protected int getInterval() {
return 0;
}
至此，功能已开发完成，再写上main方法，代码如下，请注意token的值是前面在百度AI开放平台取得的access_token：
public static void main(String[] args) {
String token = "21.xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx.xxxxxxx.xxxxxxxxxx.xxxxxx-xxxxxxxx";
new PreviewCameraWithBaiduCloud(new BaiduCloudDetectService(token)).action(1000);
}
至此，代码写完了，准备好摄像头开始验证，群众演员为了免费盒饭已经在寒风中等了很久啦
运行PreviewCameraWithBaiduCloud的main方法，请群众演员出现在摄像头前面，此时不戴口罩，可见人脸上是红色字体和矩形框：
让群众演员戴上口罩，再次出现在摄像头前面，这次检测到了口罩，显示了绿色标注和矩形框：
实际体验中，由于一秒钟最多只有两帧，在预览窗口展示时完全是幻灯片效果，惨不忍睹…
以上就是JavaCV摄像头实战之实现口罩检测的详细内容，更多关于JavaCV口罩检测的资料请关注编程网其它相关文章！
--结束END--
本文标题: JavaCV摄像头实战之实现口罩检测
本文链接: https://www.lsjlt.com/news/162023.html(转载时请注明来源链接)
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