关于云计算:Java版人脸检测详解下篇编码

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内容：所有原创文章分类汇总及配套源码，波及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等；

本篇概览

如果您看过《三分钟极速体验：Java版人脸检测》一文，甚至入手实际操作过，您应该会对背地的技术细节感兴趣，开发这样一个利用，咱们总共要做以下三件事：
筹备好docker根底镜像
开发java利用
将java利用打包成package文件，集成到根底镜像中，失去最终的java利用镜像
对于筹备好docker根底镜像这项工作，咱们在前文《Java版人脸检测详解上篇：运行环境的Docker镜像(CentOS+JDK+OpenCV)》曾经实现了，接下来要做的就是开发java利用并将其做成docker镜像

版本信息

这个java利用的波及的版本信息如下：
springboot：2.4.8
javacpp：1.4.3
javacv：1.4.3

源码下载

本篇实战中的残缺源码可在GitHub下载到，地址和链接信息如下表所示(https://github.com/zq2599/blo…)：

名称	链接	备注
我的项目主页	https://github.com/zq2599/blo…	该我的项目在GitHub上的主页
git仓库地址(https)	https://github.com/zq2599/blo…	该我的项目源码的仓库地址，https协定
git仓库地址(ssh)	git@github.com:zq2599/blog_demos.git	该我的项目源码的仓库地址，ssh协定

这个git我的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：

编码

为了对立治理源码和jar依赖，我的项目采纳了maven父子构造，父工程名为javacv-tutorials，其pom.xml如下，可见次要是定义了一些jar的版本：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>com.bolingcavalry</groupId>
    <artifactId>javacv-tutorials</artifactId>
    <packaging>pom</packaging>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    <modules>
        <module>face-detect-demo</module>
    </modules>

    <properties>
        <java.version>1.8</java.version>
        <maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>8</maven.compiler.target>
        <maven-compiler-plugin.version>3.6.1</maven-compiler-plugin.version>
        <springboot.version>2.4.8</springboot.version>

        <!-- javacpp以后版本 -->
        <javacpp.version>1.4.3</javacpp.version>
        <!-- opencv版本 -->
        <opencv.version>3.4.3</opencv.version>
        <!-- ffmpeg版本 -->
        <ffmpeg.version>4.0.2</ffmpeg.version>
    </properties>

    <dependencyManagement>
        <dependencies>
            <dependency>
                <groupId>org.projectlombok</groupId>
                <artifactId>lombok</artifactId>
                <version>1.18.18</version>
            </dependency>

            <dependency>
                <groupId>org.bytedeco</groupId>
                <artifactId>javacv-platform</artifactId>
                <version>${javacpp.version}</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.bytedeco</groupId>
                <artifactId>javacv</artifactId>
                <version>${javacpp.version}</version>
            </dependency>
            <!-- javacpp -->
            <dependency>
                <groupId>org.bytedeco</groupId>
                <artifactId>javacpp</artifactId>
                <version>${javacpp.version}</version>
            </dependency>
            <!-- ffmpeg -->
            <dependency>
                <groupId>org.bytedeco.javacpp-presets</groupId>
                <artifactId>ffmpeg-platform</artifactId>
                <version>${ffmpeg.version}-${javacpp.version}</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.bytedeco.javacpp-presets</groupId>
                <artifactId>ffmpeg</artifactId>
                <version>${ffmpeg.version}-${javacpp.version}</version>
            </dependency>
        </dependencies>

    </dependencyManagement>
</project>

在javacv-tutorials上面新建名为face-detect-demo的子工程，这外面是咱们明天要开发的利用，其pom.xml如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <parent>
        <artifactId>javacv-tutorials</artifactId>
        <groupId>com.bolingcavalry</groupId>
        <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    </parent>
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <artifactId>face-detect-demo</artifactId>
    <packaging>jar</packaging>

    <dependencyManagement>
        <dependencies>
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-dependencies</artifactId>
                <version>${springboot.version}</version>
                <type>pom</type>
                <scope>import</scope>
            </dependency>
        </dependencies>
    </dependencyManagement>

    <dependencies>
        <!--FreeMarker模板视图依赖-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-freemarker</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.bytedeco</groupId>
            <artifactId>javacv-platform</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.bytedeco</groupId>
            <artifactId>javacv</artifactId>
        </dependency>
        <!-- javacpp -->
        <dependency>
            <groupId>org.bytedeco</groupId>
            <artifactId>javacpp</artifactId>
        </dependency>
        <!-- ffmpeg -->
        <dependency>
            <groupId>org.bytedeco.javacpp-presets</groupId>
            <artifactId>ffmpeg-platform</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.bytedeco.javacpp-presets</groupId>
            <artifactId>ffmpeg</artifactId>
        </dependency>
    </dependencies>

    <build>
        <plugins>
            <!-- 如果父工程不是springboot，就要用以下形式应用插件，能力生成失常的jar -->
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
                <configuration>
                    <mainClass>com.bolingcavalry.facedetect.FaceDetectApplication</mainClass>
                </configuration>
                <executions>
                    <execution>
                        <goals>
                            <goal>repackage</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
</project>

配置文件如下，要重点关注前段模板、文件上传大小、模型文件目录等配置：

### FreeMarker 配置
spring.freemarker.allow-request-override=false
#Enable template caching.启用模板缓存。
spring.freemarker.cache=false
spring.freemarker.check-template-location=true
spring.freemarker.charset=UTF-8
spring.freemarker.content-type=text/html
spring.freemarker.expose-request-attributes=false
spring.freemarker.expose-session-attributes=false
spring.freemarker.expose-spring-macro-helpers=false
#设置面板后缀
spring.freemarker.suffix=.ftl

# 设置单个文件最大内存
spring.servlet.multipart.max-file-size=100MB
# 设置所有文件最大内存
spring.servlet.multipart.max-request-size=1000MB
# 自定义文件上传门路
web.upload-path=/app/images
# 模型门路
opencv.model-path=/app/model/haarcascade_frontalface_default.xml

前端页面文件只有一个index.ftl，请原谅欣宸不入流的前端程度，前端只有一个页面，能够提交页面，同时也是展现处理结果的页面：

<!DOCTYPE html>
<head>
    <meta charset="UTF-8" />
    <title>图片上传Demo</title>
</head>
<body>
<h1 >图片上传Demo</h1>
<form action="fileUpload" method="post" enctype="multipart/form-data">
    <p>抉择检测文件: <input type="file" name="fileName"/></p>
    <p>四周检测数量: <input type="number" value="32" name="minneighbors"/></p>
    <p><input type="submit" value="提交"/></p>
</form>
<#--判断是否上传文件-->
<#if msg??>
    <span>${msg}</span><br><br>
<#else >
    <span>${msg!("文件未上传")}</span><br>
</#if>
<#--显示图片，肯定要在img中的src发申请给controller，否则间接跳转是乱码-->
<#if fileName??>
<#--<img src="/show?fileName=${fileName}" style="width: 100px"/>-->
<img src="/show?fileName=${fileName}"/>
<#else>
<#--<img src="/show" style="width: 200px"/>-->
</#if>
</body>
</html>

再来看后盾代码，先是最常见的利用启动类：

package com.bolingcavalry.facedetect;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

@SpringBootApplication
public class FaceDetectApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(FaceDetectApplication.class, args);
    }
}

前端上传图片后，后端要做哪些解决呢？先不贴代码，咱们把后端要做的事件捋一遍，如下图：

接下来是最外围的业务类UploadController.java，web接口和业务逻辑解决都在这外面，是依照上图的流程程序执行的，有几处要留神的中央稍后会提到：

package com.bolingcavalry.facedetect.controller;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.core.io.ResourceLoader;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;

import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.Map;
import org.opencv.core.*;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;

import java.util.UUID;

import static org.bytedeco.javacpp.opencv_objdetect.CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING;

@Controller
@Slf4j
public class UploadController {

    static {
        // 加载 动态链接库
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
    }

    private final ResourceLoader resourceLoader;

    @Autowired
    public UploadController(ResourceLoader resourceLoader) {
        this.resourceLoader = resourceLoader;
    }

    @Value("${web.upload-path}")
    private String uploadPath;

    @Value("${opencv.model-path}")
    private String modelPath;

    /**
     * 跳转到文件上传页面
     * @return
     */
    @RequestMapping("index")
    public String toUpload(){
        return "index";
    }

    /**
     * 上次文件到指定目录
     * @param file 文件
     * @param path 文件寄存门路
     * @param fileName 源文件名
     * @return
     */
    private static boolean upload(MultipartFile file, String path, String fileName){
        //应用原文件名
        String realPath = path + "/" + fileName;

        File dest = new File(realPath);

        //判断文件父目录是否存在
        if(!dest.getParentFile().exists()){
            dest.getParentFile().mkdir();
        }

        try {
            //保留文件
            file.transferTo(dest);
            return true;
        } catch (IllegalStateException e) {
            // TODO Auto-generated catch block
            e.printStackTrace();
            return false;
        } catch (IOException e) {
            // TODO Auto-generated catch block
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }

    /**
     *
     * @param file 要上传的文件
     * @return
     */
    @RequestMapping("fileUpload")
    public String upload(@RequestParam("fileName") MultipartFile file, @RequestParam("minneighbors") int minneighbors, Map<String, Object> map){
        log.info("file [{}], size [{}], minneighbors [{}]", file.getOriginalFilename(), file.getSize(), minneighbors);

        String originalFileName = file.getOriginalFilename();
        if (!upload(file, uploadPath, originalFileName)){
            map.put("msg", "上传失败！");
            return "forward:/index";
        }

        String realPath = uploadPath + "/" + originalFileName;

        Mat srcImg = Imgcodecs.imread(realPath);

        // 指标灰色图像
        Mat dstGrayImg = new Mat();
        // 转换灰色
        Imgproc.cvtColor(srcImg, dstGrayImg, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
        // OpenCv人脸识别分类器
        CascadeClassifier classifier = new CascadeClassifier(modelPath);
        // 用来寄存人脸矩形
        MatOfRect faceRect = new MatOfRect();

        // 特色检测点的最小尺寸
        Size minSize = new Size(32, 32);
        // 图像缩放比例,能够了解为相机的X倍镜
        double scaleFactor = 1.2;
        // 执行人脸检测
        classifier.detectMultiScale(dstGrayImg, faceRect, scaleFactor, minneighbors, CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING, minSize);
        //遍历矩形,画到原图下面
        // 定义绘制色彩
        Scalar color = new Scalar(0, 0, 255);

        Rect[] rects = faceRect.toArray();

        // 没检测到
        if (null==rects || rects.length<1) {
            // 显示图片
            map.put("msg", "未检测到人脸");
            // 文件名
            map.put("fileName", originalFileName);

            return "forward:/index";
        }

        // 一一解决
        for(Rect rect: rects) {
            int x = rect.x;
            int y = rect.y;
            int w = rect.width;
            int h = rect.height;
            // 独自框出每一张人脸
            Imgproc.rectangle(srcImg, new Point(x, y), new Point(x + w, y + w), color, 2);
        }

        // 增加人脸框之后的图片的名字
        String newFileName = UUID.randomUUID().toString() + ".png";

        // 保留
        Imgcodecs.imwrite(uploadPath + "/" + newFileName, srcImg);

        // 显示图片
        map.put("msg", "一共检测到" + rects.length + "集体脸");
        // 文件名
        map.put("fileName", newFileName);

        return "forward:/index";
    }
    /**
     * 显示单张图片
     * @return
     */
    @RequestMapping("show")
    public ResponseEntity showPhotos(String fileName){
        if (null==fileName) {
            return ResponseEntity.notFound().build();
        }

        try {
            // 因为是读取本机的文件，file是肯定要加上的， path是在application配置文件中的门路
            return ResponseEntity.ok(resourceLoader.getResource("file:" + uploadPath + "/" + fileName));
        } catch (Exception e) {
            return ResponseEntity.notFound().build();
        }
    }
}

UploadController.java的代码，有以下几处要关注：

在静态方法中通过System.loadLibrary加载本地库函，理论开发过程中，这里是最容易报错的中央，肯定要确保-Djava.library.path参数配置的门路中的本地库是失常可用的，前文制作的根底镜像中曾经准比好了这些本地库，因而只有确保-Djava.library.path参数配置正确即可，这个配置在稍后的Dockerfile中会提到
public String upload办法是解决人脸检测的代码入口，外部依照后面剖析的流程程序执行
new CascadeClassifier(modelPath)是依据指定的模型来实例化分类器，模型文件是从GitHub下载的，opencv官网提前训练好的模型，地址是：https://github.com/opencv/ope…
看似神奇的人脸检测性能，实际上只需一行代码classifier.detectMultiScale，就能失去每个人脸在原图中的矩形地位，接下来，咱们只有依照地位在原图上增加矩形框即可

当初代码曾经写完了，接下来将其做成docker镜像

docker镜像制作

首先是编写Dockerfile：

# 根底镜像集成了openjdk8和opencv3.4.3
FROM bolingcavalry/opencv3.4.3:0.0.3

# 创立目录
RUN mkdir -p /app/images && mkdir -p /app/model

# 指定镜像的内容的起源地位
ARG DEPENDENCY=target/dependency

# 复制内容到镜像
COPY ${DEPENDENCY}/BOOT-INF/lib /app/lib
COPY ${DEPENDENCY}/META-INF /app/META-INF
COPY ${DEPENDENCY}/BOOT-INF/classes /app

# 指定启动命令
ENTRYPOINT ["java","-Djava.library.path=/opencv-3.4.3/build/lib","-cp","app:app/lib/*","com.bolingcavalry.facedetect.FaceDetectApplication"]

上述Dockerfile内容很简略，就是一些复制文件的解决，只有一处要分外留神：启动命令中有个参数-Djava.library.path=/opencv-3.4.3/build/lib，指定了本地so库的地位，后面的java代码中，System.loadLibrary加载的本地库就是从这个地位加载的，咱们用的根底镜像是bolingcavalry/opencv3.4.3:0.0.3，曾经在该地位筹备好了opencv的所有本地库
在父工程目录下执行mvn clean package -U，这是个纯正的maven操作，和docker没有任何关系
进入face-detect-demo目录，执行以下命令，作用是从jar文件中提取class、配置文件、依赖库等内容到target/dependency目录:

mkdir -p target/dependency && (cd target/dependency; jar -xf ../*.jar)

最初，在Dockerfile文件所在目录执行命令docker build -t bolingcavalry/facedetect:0.0.1 .(命令的最初有个点，不要漏了)，即可实现镜像制作
如果您有hub.docker.com的账号，还能够通过docker push命令把镜像推送到地方仓库，让更多的人用到：
最初，再来回顾一下《三分钟极速体验：Java版人脸检测》一文中启动docker容器的命令，如下可见，通过两个-v参数，将宿主机的目录映射到容器中，因而，容器中的/app/images和/app/model能够放弃不变，只有能保障宿主机的目录映射正确即可：

docker run \
--rm \
-p 18080:8080 \
-v /root/temp/202107/17/images:/app/images \
-v /root/temp/202107/17/model:/app/model \
bolingcavalry/facedetect:0.0.1

无关SpringBoot官网举荐的docker镜像制作的更多信息，请参考《SpringBoot(2.4)利用制作Docker镜像(Gradle版官网计划)》

须要重点留神的中央

请大家关注pom.xml中和javacv相干的几个库的版本，这些版本是不能轻易搭配的，倡议依照文中的来，就算要改，也请在maven地方仓库查看您所需的版本是否存在；
至此，《Java版人脸检测》从体验到开发详解都实现了，小小的性能波及到不少知识点，也让咱们体验到了javacv的便捷和弱小，借助docker将环境配置和利用开发拆散开来，升高了利用开发和部署的难度(不再花工夫到jdk和opencv的部署上)，如果您正在寻找简略易用的javacv开发和部署计划，心愿本文能给您提供参考；

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