基于HTML5的人脸识别技术怎么实现

发布时间:2022-03-07 16:57:54 作者:iii
来源:亿速云 阅读:317

今天小编给大家分享一下基于HTML5的人脸识别技术怎么实现的相关知识点,内容详细,逻辑清晰,相信大部分人都还太了解这方面的知识,所以分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后有所收获,下面我们一起来了解一下吧。

问题:如何通过WebRTC,OpenCV和WebSocket技术实现在Web浏览器上的人脸识别,架构在Jetty之上。

实现的效果包括:

人脸检测结果

还能识别眼睛

眼睛检测结果

人脸识别的核心代码:

页面:

XML / HTML代码将内容复制到文本

< div >  

< video id = “ live”宽度= “ 320” height = “ 240” 自动播放 样式= “ display:inline;” > </视频>     

< canvas width = “ 320” id = “ canvas” height = “ 240” style = “ display:inline;” > </ canvas >      

</ div >  

<脚本类型= “ text / javascript” >   

var  video  = $(“#live”)。get()[0];  

var  canvas  = $(“#canvas”);  

var  ctx  =  canvas .get()[0] .getContext('2d');  

navigator.webkitGetUserMedia(“ video”,  

函数(流){  

video.src  =  webkitURL .createObjectURL(stream);  

},  

函数(错误){  

console.log(“无法获得视频流!”)  

}  

)  

计时器 =  setInterval (  

函数(){  

ctx.drawImage(video,0,0,320,240);  

},250);  

</脚本>  

JavaScript代码将内容复制到

公共类 FaceDetection {   

私有静态最终 字符串CASCADE_FILE = “ resources / haarcascade_frontalface_alt.xml ” ;    

private int  minsize = 20;   

private int 组= 0;   

私人双倍 比例= 1.1;   

/ ** 

*基于JavaCV的FaceDetection示例。 

* /  

公共字节[] convert(字节[] imageData) 引发 IOException {   

//从提供的字节数组创建图像  

IplImage originalImage = cvDecodeImage(cvMat(1,imageData.length,CV_8UC1,newBytePointer(imageData))));  

//转换为灰度以进行识别  

IplImage grayImage = IplImage.create(originalImage.width(),originalImage.height(),IPL_DEPTH_8U,1);  

cvCvtColor(originalImage,grayImage,CV_BGR2GRAY);  

//需要存储以在检测期间存储信息  

CvMemStorage存储= CvMemStorage.create();  

//用于分析的配置  

CvHaarClassifierCascade级联= newCvHaarClassifierCascade(cvLoad(CASCADE_FILE));  

//我们检测到人脸。  

CvSeq faces = cvHaarDetectObjects(grayImage,级联,存储,比例,组,最小大小);  

//我们遍历发现的面孔并在其周围绘制黄色矩形。  

for  (int  i = 0; i <faces.total(); i ++){  

CvRect r = 新的 CvRect(cvGetSeqElem(faces,i));  

cvRectangle(originalImage,cvPoint(rx(),ry()),  

cvPoint(rx()+ r.width(),ry()+ r.height()),  

CvScalar.YELLOW,1,CV_AA,0);  

}  

//将生成的图像转换回数组  

ByteArrayOutputStream bout =  new  ByteArrayOutputStream();  

BufferedImage imgb = originalImage.getBufferedImage();  

ImageIO.write(imgb,  “ png” ,bout);  

返回 bout.toByteArray();  

}  

}  

以上就是“基于HTML5的人脸识别技术怎么实现”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家阅读完这篇文章都有很大的收获,小编每天都会为大家更新不同的知识,如果还想学习更多的知识,请关注亿速云行业资讯频道。

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