Android opencv人脸识别

下载地址：https://github.com/baoyu45585/OpenCVDemo

detectMultiScale函数
　　选择最终的人脸分类器后，若想在这个基础上继续优化，那就试试这个detectMultiScale函数。具体可以查看Opencv源码，下面给出这个函数的讲解：

void detectMultiScale(
const Mat& image,
CV_OUT vector

& objects,

double scaleFactor = 1.1,

int minNeighbors = 3,

int flags = 0,

Size minSize = Size(),

Size maxSize = Size()

);

函数介绍：

参数1：image–待检测图片，一般为灰度图像加快检测速度；

参数2：objects–被检测物体的矩形框向量组；

参数3：scaleFactor–表示在前后两次相继的扫描中，搜索窗口的比例系数。默认为1.1即每次搜索窗口依次扩大10%;

参数4：minNeighbors–表示构成检测目标的相邻矩形的最小个数(默认为3个)。如果组成检测目标的小矩形的个数和小于 min_neighbors – 1 都会被排除。如果min_neighbors 为 0, 则函数不做任何操作就返回所有的被检候选矩形框；

参数5：flags–要么使用默认值，要么使用CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING，函数将会使用Canny边缘检测来排除边缘过多或过少的区域，因为这些区域通常不会是人脸所在区域；

参数6、7：minSize和maxSize用来限制得到的目标区域的范围。如果视频中误检到很多无用的小方框，那么就把minSize的尺寸改大一些，默认的为30*30。

图片: ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/2019012214185895.png

分别测试下面的文件效果比较好的是alt文件
在这里插入图片描述

public class NDKUtils {

private CascadeClassifier mJavaDetector;
private static final String TAG = "FaceDetectActivity";
static {
    System.loadLibrary("native-lib");
}


// 构造方法：初始化人脸检测引擎
public NDKUtils(String cascadeName,int minFaceSize) {
    if (cascadeName!=null){
        // 使用模型文件初始化人脸检测引擎
        mJavaDetector = new CascadeClassifier(cascadeName);
        if (mJavaDetector.empty()) {
            Log.e(TAG, "加载cascade classifier失败");
            mJavaDetector = null;
        } else {
            Log.d(TAG, "Loaded cascade classifier from " + cascadeName);
        }
        n_CreateObject(cascadeName,minFaceSize);
    }
}
public NDKUtils() {

}


public CascadeClassifier getmJavaDetector() {
    return mJavaDetector;
}


// 开始人脸检测
public void start() {

    n_Start();
}

// 停止人脸检测
public void stop() {
    n_Stop();
}

// 设置人脸最小尺寸
public void setMinFaceSize(int size) {

    n_SetFaceSize(size);
}

// 检测人脸
public void detect(Mat imageGray, MatOfRect faces) {

    n_Detect(imageGray.getNativeObjAddr(), faces.getNativeObjAddr());
}

// 检测人脸
public void detect(byte[] buf, int w, int h,MatOfRect faces) {

    n_Detect(buf, w, h,faces.getNativeObjAddr());
}

// 释放资源
public void release() {
    n_DestroyObject();
}


public  native int[] n_gray(int[] buf, int w, int h);

private  native void n_CreateObject(String cascadeName, int minFaceSize);
private  native void n_DestroyObject();
private  native void n_Start();
private  native void n_Stop();
private  native void n_SetFaceSize( int size);
private  native void n_Detect(long inputImage, long faces);
private  native void n_Detect(byte[] buf, int w, int h, long faces);

}

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