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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）：
  1. https://download.csdn.net/dow...，另一个是
  2. 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：
  1. 用了啥框架？
  2. 写了啥代码？
  3. 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：
  1. Java版人脸检测详解上篇：运行环境的Docker镜像(CentOS+JDK+OpenCV)
  2. 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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