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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
- 检测照片中的人脸，用 Java 能够实现吗？
- 当然能够，明天咱们用起码的工夫、最简略的操作来体验这个实用的性能，当您提交一张带有人脸的照片后，会看到下图成果，所有人脸都被辨认到并被框选进去了：
- 本篇以体验为主，不波及具体的开发，前面还会有文章介绍残缺的开发过程（包含源码）
危险提前告知
- 为了简化操作，接下来会用到 docker，对应的镜像体积微小，达到了恐怖的 <font color=”red”>4.69G</font>，建议您为本人的 docker 做好减速配置，能够缩小下载等待时间；
- 因为 opencv 体积宏大，再加上 javacv 的依赖库也不小，这才导致超大镜像的呈现，还望您多多海涵，题目中的《三分钟极速体验》是要去掉镜像的等待时间的，您要是感觉欣宸的题目起得很无耻，我感觉您是对的 …
环境信息
- 为了简化体验过程，接下来会用到 docker，举荐的环境信息如下：
- 操作系统：Ubuntu 16.04.1 LTS 服务器版（MacBook Pro 也能够，版本是 11.2.3，macOS Big Sur）
- docker：20.10.2 Community
- 为了放慢 docker 镜像的下载速度，建议您提前做好 docker 减速配置
- 文章题目号称三分钟极速体验，没工夫说太多，筹备好环境就火速入手啦
部署
- 新建名为 <font color=”red”>images</font> 的目录，用于存储解决后的文件，我这里残缺门路是 <font color=”blue”>/root/temp/202107/17/images</font>
- 新建名为 <font color=”red”>model</font> 的目录，用于存储稍后要下载的模型文件，我这里残缺门路是 <font color=”blue”>/root/temp/202107/17/model</font>
- 下载训练好的模型文件，我筹备了两个下载地址，您任选一个即可，一个是 csdn 的（无需积分）：
- https://download.csdn.net/dow…，另一个是
- https://raw.githubusercontent…
- 上述文件下载下来是个压缩包，请先解压，再将文件 <font color=”blue”>haarcascade_frontalface_default.xml</font> 放入 <font color=”red”>model</font> 目录（model 里放的必须是解压后的文件）
- 执行以下命令，会先下载 docker 镜像文件再创立容器：
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- 部署实现，开始体验
体验
- 浏览器拜访 <font color=”red”>http://localhost:18080</font>，这里的 localhost 请改成 docker 宿主机 IP（要敞开防火墙！），能够见到操作页面，如下图（欣宸的前端开发程度渣到令人发指，果然不是空穴来风）：
- 找一张有人脸的图片 (我在百度图片随机找的)，点击上图的 <font color=”red”> 选取图片 </font> 按钮进行上传，至于 <font color=”blue”> 四周检测数量 </font> 那里先放弃默认值 32 不要动
- 点击 <font color=”blue”> 提交 </font> 按钮后，页面会显示检测后果，如下图，人脸被精确的框选进去了：
- 再试试多人的，如下图，竟然一个人脸都没有检测到：
- 把 <font color=”blue”> 四周检测数量 </font> 的值调低些，改成 <font color=”red”>4</font> 再试，如下图，这次胜利了，八张人脸全副检测到：
- 至此，Java 版人脸检测的体验曾经实现，一分钟概览，一分钟部署，一分钟体验，咱们足够高效 (下载超大镜像的工夫不能算，不敢算 …)
- 此刻您应该能感触到 Java 在人脸识别畛域的魅力了，聪慧的您当然会有很多疑难，例如：
- 用了啥框架？
- 写了啥代码？
- 运行环境好不好配置？只有 jar 依赖吗？还须要其余操作吗？
- 这些疑难在上面这两篇文章中齐全揭秘，而后您也能轻易做出集成了人脸识别的 SpringBoot 利用了：
- Java 版人脸检测详解上篇：运行环境的 Docker 镜像 (CentOS+JDK+OpenCV)
- Java 版人脸检测详解下篇：编码
- 顺便剧透一下：设置运行环境很麻烦，所幸欣宸已解决此问题，并胜利封装为根底镜像，咱们能够专一的开发利用，对运行环境再也无需解决了
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正文完
