JavaCV人臉識別三部曲之三：識別和預覽-有解無憂

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《JavaCV人臉識別三部曲》鏈接

《視頻中的人臉保存為圖片》
《訓練》
《識別和預覽》

本篇概覽

作為《JavaCV人臉識別三部曲》的終篇，今天咱們要開發一個實用的功能：有人出現在攝像頭中時，應用程式在預覽視窗標注出此人的身份，效果如下圖所示：
簡單來說，本篇要做的事情如下：

理解重點概念：confidence
理解重點概念：threshold
編碼
驗證

今天撰寫的代碼，主要功能如下圖所示：

理解重點概念：confidence

confidence和threshold是OpenCV的人臉識別中非常重要的兩個概念，咱們先把這兩個概念搞清楚，再去編碼就非常容易了
假設，咱們用下面六張照片訓練出包含兩個類別的模型：
用一張新的照片去訓練好的模型中做識別，如下圖，識別結果有兩部分內容：label和confidence
先說lable，這個好理解，與訓練時的lable一致（回顧上一篇的代碼，lable如下圖紅框所示），前面圖中lable等于2，表示被判定為郭富城：
按照上面的說法，lable等于2就能確定照片中的人像是郭富城嗎？
當然不能！！！此時confidence欄位就非常重要了，先看JavaCV原始碼中對confidence的解釋，如下圖紅框所示，我的理解是：與lable值相關聯的置信度，或者說這張臉是郭富城的可能性：
如果理解為可能性，那么問題來了，這是個double型的值，這個值越大，表示可能性越大還是越小？
上圖并沒有明說，但是那一句e.g. distance，讓我想起了機器學習中的K-means，此時我腦海中的畫面如下：

-若真如上圖所示，那么顯然confidence越小，是郭富城的可能性就越大了，接下來再去找一些權威的說法：
OpenCV的官方論壇有個帖子的說法如下圖：代碼中的confidence變數屬于命名不當，其含義不是可信度，而是與模型中的類別的距離：
再看第二個解釋，如下圖紅框，說得很清楚了，值越小，與模型中類別的相似度越高，0表示完全匹配：
再看一個Stack Overflow的解釋：
至此，相信您對confidence已經足夠理解了，lable等于2，confidence=30.01，意思是：被識別照片與郭富城最相似，距離為30.01，距離越小，是郭富城的可能性越大

理解重點概念：threshold

在聊threshold之前，咱們先看一個場景，還是劉德華郭富城的模型，這次咱們拿喜洋洋的照片給模型識別，識別結果如下：
顯然，模型不會告訴你照片里是誰，只會告訴你：和郭富城的距離是3000.01
看到這里，聰明的您可能會這么想：那我就寫一段代碼吧，識別結果的confidence如果太大（例如超過100），就判定用于識別的人不屬于訓練模型的任何一個類別
上述功能，OpenCV已經幫咱們想到了，那就是：threshold，翻譯過來即門限，如果咱們設定了threshold等于100，那么，一旦距離超過100，OpenCV的lable回傳值就是-1
理解了confidence和threshold，接下來可以寫人臉識別的代碼了，感謝咱們的充分準備，接下來是絲般順滑的編碼程序...

原始碼下載

《JavaCV人臉識別三部曲》的完整原始碼可在GitHub下載到，地址和鏈接資訊如下表所示(https://github.com/zq2599/blog_demos)：

名稱	鏈接	備注
專案主頁	https://github.com/zq2599/blog_demos	該專案在GitHub上的主頁
git倉庫地址(https)	https://github.com/zq2599/blog_demos.git	該專案原始碼的倉庫地址，https協議
git倉庫地址(ssh)	[email protected]:zq2599/blog_demos.git	該專案原始碼的倉庫地址，ssh協議

這個git專案中有多個檔案夾，本篇的原始碼在javacv-tutorials檔案夾下，如下圖紅框所示：
javacv-tutorials里面有多個子工程，《JavaCV人臉識別三部曲》系列的代碼在simple-grab-push工程下：

編碼：人臉識別服務

開始正式編碼，今天咱們不會新建工程，而是繼續使用《JavaCV的攝像頭實戰之一：基礎》中創建的simple-grab-push工程
先定義一個Bean類PredictRlt.java，用來保存識別結果（lable和confidence欄位）：

package com.bolingcavalry.grabpush.extend;

import lombok.Data;

@Data
public class PredictRlt {
    private int lable;
    private double confidence;
}

然后把人臉識別有關的服務集中在RecognizeService.java中，方便主程式使用，代碼如下，有幾處要注意的地方稍后提到：

package com.bolingcavalry.grabpush.extend;

import com.bolingcavalry.grabpush.Constants;
import org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgcodecs;
import org.bytedeco.opencv.opencv_core.Mat;
import org.bytedeco.opencv.opencv_core.Size;
import org.bytedeco.opencv.opencv_face.FaceRecognizer;
import org.bytedeco.opencv.opencv_face.FisherFaceRecognizer;
import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgcodecs.IMREAD_GRAYSCALE;
import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgproc.resize;

/**
 * @author willzhao
 * @version 1.0
 * @description 把人臉識別的服務集中在這里
 * @date 2021/12/12 21:32
 */
public class RecognizeService {

    private FaceRecognizer faceRecognizer;

    // 推理結果的標簽
    private int[] plabel;

    // 推理結果的置信度
    private double[] pconfidence;

    // 推理結果
    private PredictRlt predictRlt;

    // 用于推理的圖片尺寸，要和訓練時的尺寸保持一致
    private Size size= new Size(Constants.RESIZE_WIDTH, Constants.RESIZE_HEIGHT);

    public RecognizeService(String modelPath) {
        plabel = new int[1];
        pconfidence = new double[1];
        predictRlt = new PredictRlt();
        
        // 識別類的實體化，與訓練時相同
        faceRecognizer = FisherFaceRecognizer.create();
        // 加載的是訓練時生成的模型
        faceRecognizer.read(modelPath);
        // 設定門限，這個可以根據您自身的情況不斷調整
        faceRecognizer.setThreshold(Constants.MAX_CONFIDENCE);
    }

    /**
     * 將Mat實體給模型去推理
     * @param mat
     * @return
     */
    public PredictRlt predict(Mat mat) {
        // 調整到和訓練一致的尺寸
        resize(mat, mat, size);

        boolean isFinish = false;

        try {
            // 推理(這一行可能拋出RuntimeException例外，因此要補貨，否則會導致程式退出)
            faceRecognizer.predict(mat, plabel, pconfidence);
            isFinish = true;
        } catch (RuntimeException runtimeException) {
            runtimeException.printStackTrace();
        }

        // 如果發生過例外，就提前回傳
        if (!isFinish) {
            return null;
        }

        // 將推理結果寫入回傳物件中
        predictRlt.setLable(plabel[0]);
        predictRlt.setConfidence(pconfidence[0]);

        return predictRlt;
    }
}

上述代碼有以下幾處需要注意：

構造方法中，通過faceRecognizer.setThreshold設定門限，我在實際使用中發現50比較合適，您可以根據自己的情況不斷調整
predict方法中，用于識別的圖片要用resize方法調整大小，尺寸要和訓練時的尺寸一致
實測發現，在一張照片中出現多個人臉時，faceRecognizer.predict可能拋出RuntimeException例外，因此這里要捕獲例外，避免程式崩潰退出

編碼：檢測和識別

檢測有關的介面DetectService.java，如下，和《JavaCV人臉識別三部曲之一：視頻中的人臉保存為圖片》中的完全一致：

package com.bolingcavalry.grabpush.extend;

import com.bolingcavalry.grabpush.Constants;
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_imgcodecs.imwrite;
import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgproc.*;

/**
 * @author willzhao
 * @version 1.0
 * @description 檢測工具的通用介面
 * @date 2021/12/5 10:57
 */
public interface DetectService {

    /**
     * 根據傳入的MAT構造相同尺寸的MAT，存放灰度圖片用于以后的檢測
     * @param src 原始圖片的MAT物件
     * @return 相同尺寸的灰度圖片的MAT物件
     */
    static Mat buildGrayImage(Mat src) {
        return new Mat(src.rows(), src.cols(), CV_8UC1);
    }
    
    /**
     * 初始化操作，例如模型下載
     * @throws Exception
     */
    void init() throws Exception;

    /**
     * 得到原始幀，做識別，添加框選
     * @param frame
     * @return
     */
    Frame convert(Frame frame);

    /**
     * 釋放資源
     */
    void releaseOutputResource();
}

然后就是DetectService的實作類DetectAndRecognizeService .java，功能是用攝像頭的一幀圖片檢測人臉，再拿檢測到的人臉給RecognizeService做識別，完整代碼如下，有幾處要注意的地方稍后提到：

package com.bolingcavalry.grabpush.extend;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.bytedeco.javacpp.Loader;
import org.bytedeco.javacv.Frame;
import org.bytedeco.javacv.OpenCVFrameConverter;
import org.bytedeco.opencv.opencv_core.*;
import org.bytedeco.opencv.opencv_objdetect.CascadeClassifier;

import java.io.File;
import java.net.URL;
import java.util.Map;

import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgproc.*;

/**
 * @author willzhao
 * @version 1.0
 * @description 音頻相關的服務
 * @date 2021/12/3 8:09
 */
@Slf4j
public class DetectAndRecognizeService implements DetectService {

    /**
     * 每一幀原始圖片的物件
     */
    private Mat grabbedImage = null;

    /**
     * 原始圖片對應的灰度圖片物件
     */
    private Mat grayImage = null;

    /**
     * 分類器
     */
    private CascadeClassifier classifier;

    /**
     * 轉換器
     */
    private OpenCVFrameConverter.ToMat converter = new OpenCVFrameConverter.ToMat();

    /**
     * 檢測模型檔案的下載地址
     */
    private String detectModelFileUrl;

    /**
     * 處理每一幀的服務
     */
    private RecognizeService recognizeService;

    /**
     * 為了顯示的時候更加友好，給每個分類對應一個名稱
     */
    private Map<Integer, String> kindNameMap;

    /**
     * 構造方法
     * @param detectModelFileUrl
     * @param recognizeModelFilePath
     * @param kindNameMap
     */
    public DetectAndRecognizeService(String detectModelFileUrl, String recognizeModelFilePath, Map<Integer, String> kindNameMap) {
        this.detectModelFileUrl = detectModelFileUrl;
        this.recognizeService = new RecognizeService(recognizeModelFilePath);
        this.kindNameMap = kindNameMap;
    }

    /**
     * 音頻采樣物件的初始化
     * @throws Exception
     */
    @Override
    public void init() throws Exception {
        // 下載模型檔案
        URL url = new URL(detectModelFileUrl);

        File file = Loader.cacheResource(url);

        // 模型檔案下載后的完整地址
        String classifierName = file.getAbsolutePath();

        // 根據模型檔案實體化分類器
        classifier = new CascadeClassifier(classifierName);

        if (classifier == null) {
            log.error("Error loading classifier file [{}]", classifierName);
            System.exit(1);
        }
    }

    @Override
    public Frame convert(Frame frame) {
        // 由幀轉為Mat
        grabbedImage = converter.convert(frame);

        // 灰度Mat，用于檢測
        if (null==grayImage) {
            grayImage = DetectService.buildGrayImage(grabbedImage);
        }

        // 進行人臉識別，根據結果做處理得到預覽視窗顯示的幀
        return detectAndRecoginze(classifier, converter, frame, grabbedImage, grayImage, recognizeService, kindNameMap);
    }

    /**
     * 程式結束前，釋放人臉識別的資源
     */
    @Override
    public void releaseOutputResource() {
        if (null!=grabbedImage) {
            grabbedImage.release();
        }

        if (null!=grayImage) {
            grayImage.release();
        }

        if (null==classifier) {
            classifier.close();
        }
    }

    /**
     * 檢測圖片，將檢測結果用矩形標注在原始圖片上
     * @param classifier 分類器
     * @param converter Frame和mat的轉換器
     * @param rawFrame 原始視頻幀
     * @param grabbedImage 原始視頻幀對應的mat
     * @param grayImage 存放灰度圖片的mat
     * @param kindNameMap 每個分類編號對應的名稱
     * @return 標注了識別結果的視頻幀
     */
    static Frame detectAndRecoginze(CascadeClassifier classifier,
                                    OpenCVFrameConverter.ToMat converter,
                                    Frame rawFrame,
                                    Mat grabbedImage,
                                    Mat grayImage,
                                    RecognizeService recognizeService,
                                    Map<Integer, String> kindNameMap) {

        // 當前圖片轉為灰度圖片
        cvtColor(grabbedImage, grayImage, CV_BGR2GRAY);

        // 存放檢測結果的容器
        RectVector objects = new RectVector();

        // 開始檢測
        classifier.detectMultiScale(grayImage, objects);

        // 檢測結果總數
        long total = objects.size();

        // 如果沒有檢測到結果，就用原始幀回傳
        if (total<1) {
            return rawFrame;
        }

        PredictRlt predictRlt;
        int pos_x;
        int pos_y;
        int lable;
        double confidence;
        String content;

        // 如果有檢測結果，就根據結果的資料構造矩形框，畫在原圖上
        for (long i = 0; i < total; i++) {
            Rect r = objects.get(i);
			
			// 核心代碼，把檢測到的人臉拿去識別	
            predictRlt = recognizeService.predict(new Mat(grayImage, r));

            // 如果回傳為空，表示出現過例外，就執行下一個
            if (null==predictRlt) {
                System.out.println("return null");
                continue;
            }

            // 分類的編號（訓練時只有1和2，這里只有有三個值，1和2與訓練的分類一致，還有個-1表示沒有匹配上）
            lable = predictRlt.getLable();
            // 與模型中的分類的距離，值越小表示相似度越高
            confidence = predictRlt.getConfidence();

            // 得到分類編號后，從map中取得名字，用來顯示
            if (kindNameMap.containsKey(predictRlt.getLable())) {
                content = String.format("%s, confidence : %.4f", kindNameMap.get(lable), confidence);
            } else {
                // 取不到名字的時候，就顯示unknown
                content = "unknown(" + predictRlt.getLable() + ")";
                System.out.println(content);
            }

            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);

            pos_x = Math.max(r.tl().x()-10, 0);
            pos_y = Math.max(r.tl().y()-10, 0);

            putText(grabbedImage, content, new Point(pos_x, pos_y), FONT_HERSHEY_PLAIN, 1.5, new Scalar(0,255,0,2.0));
        }

        // 釋放檢測結果資源
        objects.close();

        // 將標注過的圖片轉為幀，回傳
        return converter.convert(grabbedImage);
    }
}

上述代碼有幾處要注意：

重點關注detectAndRecoginze方法，這里面先呼叫classifier.detectMultiScale檢測出當前照片所有的人臉，然后把每一張人臉交個recognizeService進行識別，
識別結果的lable是個int型的，看起來不夠友好，因此從kindNameMap中根據lable找出對應的名稱來
最終給每個頭像添加矩形框，還在左上角添加識別結果，以及confidence的值
處理完畢后轉為Frame物件回傳，這樣的幀顯示在預覽頁面，效果就是視頻中每個人被框選出來，并帶有身份

現在核心代碼已經寫完，需要再寫一些代碼來使用DetectAndRecognizeService

編碼：運行框架

《JavaCV的攝像頭實戰之一：基礎》創建的simple-grab-push工程中已經準備好了父類AbstractCameraApplication，所以本篇繼續使用該工程，創建子類實作那些抽象方法即可
編碼前先回顧父類的基礎結構，如下圖，粗體是父類定義的各個方法，紅色塊都是需要子類來實作抽象方法，所以接下來，咱們以本地視窗預覽為目標實作這三個紅色方法即可：
新建檔案PreviewCameraWithIdentify.java，這是AbstractCameraApplication的子類，其代碼很簡單，接下來按上圖順序依次說明
先定義CanvasFrame型別的成員變數previewCanvas，這是展示視頻幀的本地視窗：

protected CanvasFrame previewCanvas

把前面創建的DetectService作為成員變數，后面檢測的時候會用到：

    /**
     * 檢測工具介面
     */
    private DetectService detectService;

PreviewCameraWithIdentify的構造方法，接受DetectService的實體：

    /**
     * 不同的檢測工具，可以通過構造方法傳入
     * @param detectService
     */
    public PreviewCameraWithIdentify(DetectService detectService) {
        this.detectService = detectService;
    }

然后是初始化操作，可見是previewCanvas的實體化和引數設定，還有檢測、識別的初始化操作：

    @Override
    protected void initOutput() throws Exception {
        previewCanvas = new CanvasFrame("攝像頭預覽和身份識別", CanvasFrame.getDefaultGamma() / grabber.getGamma());
        previewCanvas.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
        previewCanvas.setAlwaysOnTop(true);

        // 檢測服務的初始化操作
        detectService.init();
    }

接下來是output方法，定義了拿到每一幀視頻資料后做什么事情，這里呼叫了detectService.convert檢測人臉并保存圖片，然后在本地視窗顯示：

    @Override
    protected void output(Frame frame) {
        // 原始幀先交給檢測服務處理，這個處理包括物體檢測，再將檢測結果標注在原始圖片上，
        // 然后轉換為幀回傳
        Frame detectedFrame = detectService.convert(frame);
        // 預覽視窗上顯示的幀是標注了檢測結果的幀
        previewCanvas.showImage(detectedFrame);
    }

最后是處理視頻的回圈結束后，程式退出前要做的事情，先關閉本地視窗，再釋放檢測服務的資源：

    @Override
    protected void releaseOutputResource() {
        if (null!= previewCanvas) {
            previewCanvas.dispose();
        }

        // 檢測工具也要釋放資源
        detectService.releaseOutputResource();
    }

由于檢測有些耗時，所以兩幀之間的間隔時間要低于普通預覽：

    @Override
    protected int getInterval() {
        return super.getInterval()/8;
    }

至此，功能已開發完成，再寫上main方法，代碼如下，有幾處要注意的地方稍后說明：

    public static void main(String[] args) {
        String modelFileUrl = "https://raw.github.com/opencv/opencv/master/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml";
        String recognizeModelFilePath = "E:\\temp\\202112\\18\\001\\faceRecognizer.xml";

        // 這里分類編號的身份的對應關系，和之前訓練時候的設定要保持一致
        Map<Integer, String> kindNameMap = new HashMap();
        kindNameMap.put(1, "Man");
        kindNameMap.put(2, "Woman");

        // 檢測服務
        DetectService detectService = new DetectAndRecognizeService(modelFileUrl,recognizeModelFilePath, kindNameMap);

        // 開始檢測
        new PreviewCameraWithIdentify(detectService).action(1000);
    }

上述main方法中，有以下幾處需要注意：

kindNameMap是個HashMap，里面放這每個分類編號對應的名稱，我訓練的模型中包含了兩位群眾演員的頭像，給他們分別起名Man和Woman
modelFileUrl是人臉檢測時用到的模型地址
recognizeModelFilePath是人臉識別時用到的模型地址，這個模型是《JavaCV人臉識別三部曲之二：訓練》一文中訓練的模型

至此，人臉識別的代碼已經寫完，運行main方法，請幾位群眾演員來到攝像頭前面，驗證效果吧

驗證

程式運行起來后，請名為Man的群眾演員A站在攝像頭前面，如下圖，識別成功：
接下來，請名為Woman的群眾演員B過來，和群眾演員A同框，如下圖，同時識別成功，不過偶爾會識別錯誤，提示成unknown(-1)：
再請一個沒有參與訓練的小群眾演員過來，與A同框，此刻的識別也是準確的，小演員被標注為unknown(-1)：
去看程式的控制臺，發現FaceRecognizer.predict方法會拋出例外，幸好程式捕獲了例外，不會把整個行程中斷退出：
至此，整個《JavaCV人臉識別三部曲》全部完成，如果您是位java程式員，正在尋找人臉識別相關的方案，希望本系列能給您一些參考
另外《JavaCV人臉識別三部曲》是《JavaCV的攝像頭實戰》系列的分支，作為主干的《JavaCV的攝像頭實戰》依然在持續更新中，欣宸原創會繼續與您一路相伴，學習、實戰、提升

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