JavaCV的摄像头实战之十二:性别检测

Posted 程序员欣宸

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了JavaCV的摄像头实战之十二:性别检测相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos

本篇概览

  • 本文是《JavaCV的摄像头实战》系列的第十二篇,咱们来开发一个实用功能:识别性别并显示在预览页面,如下图:

  • 今天的代码,主要功能如下图所示:

  • 如果您看过《JavaCV的摄像头实战》系列的其他文章,就会发现上图中只有蓝色部分是新增内容,其余的步骤都是固定套路,《JavaCV的摄像头实战》系列的每一个应用玩的都是相同套路:别看步骤挺多,其实都是同一个流程

关于性别和年龄检测

  • 使用卷积神经网络推理性别和年龄的更多技术细节,这里有更详细的说明:
    https://talhassner.github.io/home/publication/2015_CVPR
  • 本篇会使用已训练好的Caffe 模型,训练该模型的数据来自Flickr相册,通过从 iPhone5(或更高版本)智能手机设备自动上传组装而成,并由其作者根据知识共享 (CC) 许可向公众发布,共有26580张照片,涉及2284人,这些人的年龄一共被标识成八组:(0-2、4-6、8-13、15-20、25-32、38-43、48-53、60 -)
  • 关于数据源的更多详细,请参考:https://talhassner.github.io/home/projects/Adience/Adience-data.html
  • 论文地址:https://talhassner.github.io/home/projects/cnn_agegender/CVPR2015_CNN_AgeGenderEstimation.pdf

源码下载

  • 《JavaCV人脸识别三部曲》的完整源码可在GitHub下载到,地址和链接信息如下表所示(https://github.com/zq2599/blog_demos):
名称链接备注
项目主页https://github.com/zq2599/blog_demos该项目在GitHub上的主页
git仓库地址(https)https://github.com/zq2599/blog_demos.git该项目源码的仓库地址,https协议
git仓库地址(ssh)git@github.com:zq2599/blog_demos.git该项目源码的仓库地址,ssh协议
  • 这个git项目中有多个文件夹,本篇的源码在javacv-tutorials文件夹下,如下图红框所示:
  • javacv-tutorials里面有多个子工程,《JavaCV的摄像头实战》系列的代码在simple-grab-push工程下:

准备:文件下载

  • 本次实战需要三个文件:
  1. 人脸检测的模型文件:https://raw.github.com/opencv/opencv/master/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml
  2. 性别识别的配置文件:https://raw.githubusercontent.com/GilLevi/AgeGenderDeepLearning/master/gender_net_definitions/deploy.prototxt
  3. 性别识别的模型文件:https://raw.githubusercontent.com/GilLevi/AgeGenderDeepLearning/master/models/gender_net.caffemodel
  • 我已将上述文件打包上传到CSDN,您也可以在CSDN下载(无需积分):
    https://download.csdn.net/download/boling_cavalry/70730586

准备:代码接口简介

  • 编码前,先把涉及到的所有java文件说明一下:
  1. AbstractCameraApplication.java:主程序的抽象类,这里面定义了打开摄像头、抓取每一帧、处理每一帧的基本框架,避免每个应用都把这些事情重复做一遍
  2. PreviewCameraWithGenderAge.java:主程序,是AbstractCameraApplication的实现类,本次实战的核心功能人脸检测和性别检测,都委托给它的成员变量detectService去完成
  3. DetectService.java:检测服务的接口,里面定义了几个重要的api,例如初始化、处理每一帧、释放资源等
  4. GenderDetectService.java:是DetectService接口的实现类,本次实战的核心功能都写在这个类中
  • 介绍完毕,可以开始编码了,先从最简单的主程序开始

编码:主程序

  • 《JavaCV的摄像头实战之一:基础》创建的simple-grab-push工程中已经准备好了父类AbstractCameraApplication,所以本篇继续使用该工程,创建子类实现那些抽象方法即可
  • 编码前先回顾父类的基础结构,如下图,粗体是父类定义的各个方法,红色块都是需要子类来实现抽象方法,所以接下来,咱们以本地窗口预览为目标实现这三个红色方法即可:
  • 新建文件PreviewCameraWithGenderAge.java,这是AbstractCameraApplication的子类,其代码很简单,接下来按上图顺序依次说明
  • 先定义CanvasFrame类型的成员变量previewCanvas,这是展示视频帧的本地窗口:
protected CanvasFrame previewCanvas
  • 把前面创建的DetectService作为成员变量,后面检测的时候会用到:
    /**
     * 检测工具接口
     */
    private DetectService detectService;
  • PreviewCameraWithGenderAge的构造方法,接受DetectService的实例:
    /**
     * 不同的检测工具,可以通过构造方法传入
     * @param detectService
     */
    public PreviewCameraWithGenderAge(DetectService detectService) 
        this.detectService = detectService;
    
  • 然后是初始化操作,可见是previewCanvas的实例化和参数设置,还有检测、识别的初始化操作:
    @Override
    protected void initOutput() throws Exception 
        previewCanvas = new CanvasFrame("摄像头预览", CanvasFrame.getDefaultGamma() / grabber.getGamma());
        previewCanvas.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
        previewCanvas.setAlwaysOnTop(true);

        // 检测服务的初始化操作
        detectService.init();
    
  • 接下来是output方法,定义了拿到每一帧视频数据后做什么事情,这里调用了detectService.convert检测人脸并识别性别,然后在本地窗口显示:
    @Override
    protected void output(Frame frame) 
        // 原始帧先交给检测服务处理,这个处理包括物体检测,再将检测结果标注在原始图片上,
        // 然后转换为帧返回
        Frame detectedFrame = detectService.convert(frame);
        // 预览窗口上显示的帧是标注了检测结果的帧
        previewCanvas.showImage(detectedFrame);
    
  • 最后是处理视频的循环结束后,程序退出前要做的事情,先关闭本地窗口,再释放检测服务的资源:
    @Override
    protected void releaseOutputResource() 
        if (null!= previewCanvas) 
            previewCanvas.dispose();
        

        // 检测工具也要释放资源
        detectService.releaseOutputResource();
    
  • 由于检测有些耗时,所以两帧之间的间隔时间要低于普通预览:
    @Override
    protected int getInterval() 
        return super.getInterval()/8;
    
  • 至此,功能已开发完成,再写上main方法,代码如下,请注意AgeDetectService构造方法的三个入参,分别是前面下载的三个文件在本机的位置:
    public static void main(String[] args) 
        String base = "E:\\\\temp\\\\202112\\\\25\\\\opencv\\\\";
  
        DetectService detectService = new GenderDetectService(
                base + "haarcascade_frontalface_alt.xml",
                base + "gender\\\\deploy.prototxt",
                base + "gender\\\\gender_net.caffemodel");
                
        new PreviewCameraWithGenderAge(detectService).action(1000);
    
  • 主程序已经写完,接下来是核心功能

编码:服务接口回顾

  • 本篇的核心功能是检测性别,相关代码被封装在DetectService接口的实现类GenderDetectService中,这个DetectService接口是咱们的老朋友了,之前识别相关的实战都有它的身影,再来回顾一下,如下,定义了初始化、处理原始帧、释放资源等关键行为的接口:
package com.bolingcavalry.grabpush.extend;

public interface DetectService 
    /**
     * 根据传入的MAT构造相同尺寸的MAT,存放灰度图片用于以后的检测
     * @param src 原始图片的MAT对象
     * @return 相同尺寸的灰度图片的MAT对象
     */
    static Mat buildGrayImage(Mat src) 
        return new Mat(src.rows(), src.cols(), CV_8UC1);
    
    
    /**
     * 初始化操作,例如模型下载
     * @throws Exception
     */
    void init() throws Exception;

    /**
     * 得到原始帧,做识别,添加框选
     * @param frame
     * @return
     */
    Frame convert(Frame frame);

    /**
     * 释放资源
     */
    void releaseOutputResource();

  • 接下来,就是DetectService接口的实现类,也就是今天实战的核心:GenderDetectService.java

编码:检测服务实现

  • 今天的核心功能都集中在GenderDetectService.java中,直接贴出全部源码吧,有几处要注意的地方稍后会提到:
package com.bolingcavalry.grabpush.extend;

import com.bolingcavalry.grabpush.Constants;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.bytedeco.javacpp.indexer.Indexer;
import org.bytedeco.javacv.Frame;
import org.bytedeco.javacv.OpenCVFrameConverter;
import org.bytedeco.opencv.opencv_core.*;
import org.bytedeco.opencv.opencv_dnn.Net;
import org.bytedeco.opencv.opencv_objdetect.CascadeClassifier;

import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_core.NORM_MINMAX;
import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_core.normalize;
import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_dnn.blobFromImage;
import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_dnn.readNetFromCaffe;
import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgproc.*;

/**
 * @author willzhao
 * @version 1.0
 * @description 音频相关的服务
 * @date 2021/12/3 8:09
 */
@Slf4j
public class GenderDetectService implements DetectService 

    /**
     * 每一帧原始图片的对象
     */
    private Mat grabbedImage = null;

    /**
     * 原始图片对应的灰度图片对象
     */
    private Mat grayImage = null;

    /**
     * 分类器
     */
    private CascadeClassifier classifier;

    /**
     * 转换器
     */
    private OpenCVFrameConverter.ToMat converter = new OpenCVFrameConverter.ToMat();

    /**
     * 人脸检测模型文件的下载地址
     */
    private String classifierModelFilePath;

    /**
     * 性别识别proto文件的下载地址
     */
    private String genderProtoFilePath;

    /**
     * 性别识别模型文件的下载地址
     */
    private String genderModelFilePath;

    /**
     * 推理性别的神经网络对象
     */
    private Net cnnNet;

    /**
     * 构造方法,在此指定proto和模型文件的下载地址
     * @param classifierModelFilePath
     * @param cnnProtoFilePath
     * @param cnnModelFilePath
     */
    public GenderDetectService(String classifierModelFilePath,
                               String cnnProtoFilePath,
                               String cnnModelFilePath) 
        this.classifierModelFilePath = classifierModelFilePath;
        this.genderProtoFilePath = cnnProtoFilePath;
        this.genderModelFilePath = cnnModelFilePath;
    

    /**
     * 初始化操作,主要是创建推理用的神经网络
     * @throws Exception
     */
    @Override
    public void init() throws Exception 
        // 根据模型文件实例化分类器
        classifier = new CascadeClassifier(classifierModelFilePath);
        // 实例化推理性别的神经网络
        cnnNet = readNetFromCaffe(genderProtoFilePath, genderModelFilePath);
    

    @Override
    public Frame convert(Frame frame) 
        // 由帧转为Mat
        grabbedImage = converter.convert(frame);

        // 灰度Mat,用于检测
        if (null==grayImage) 
            grayImage = DetectService.buildGrayImage(grabbedImage);
        

        // 当前图片转为灰度图片
        cvtColor(grabbedImage, grayImage, CV_BGR2GRAY);

        // 存放检测结果的容器
        RectVector objects = new RectVector();

        // 开始检测
        classifier.detectMultiScale(grayImage, objects);

        // 检测结果总数
        long total = objects.size();

        // 如果没有检测到结果,就用原始帧返回
        if (total<1) 
            return frame;
        

        int pos_x;
        int pos_y;

        Mat faceMat;

        //推理时的入参
        Mat inputBlob;

        // 推理结果
        Mat prob;

        // 如果有检测结果,就根据结果的数据构造矩形框,画在原图上
        for (long i = 0; i < total; i++) 
            Rect r = objects.get(i);

            // 人脸对应的Mat实例(注意:要用彩图,不能用灰度图!!!)
            faceMat = new Mat(grabbedImage, r);
            // 缩放到神经网络所需的尺寸
            resize(faceMat, faceMat, new Size(Constants.CNN_PREIDICT_IMG_WIDTH, Constants.CNN_PREIDICT_IMG_HEIGHT));
            // 归一化
            normalize(faceMat, faceMat, 0, Math.pow(2, frame.imageDepth), NORM_MINMAX, -1, null);
            // 转为推理时所需的的blob类型
            inputBlob = blobFromImage(faceMat);
            // 为神经网络设置入参
            cnnNet.setInput(inputBlob, "data", 1.0, null);      //set the network input
            // 推理
            prob = cnnNet.forward("prob");

            // 根据推理结果得到在人脸上标注的内容
            String lable = getDescriptionFromPredictResult(prob);

            // 人脸标注的横坐标
            pos_x = Math.max(r.tl().x()-10, 0);
            // 人脸标注的纵坐标
            pos_y = Math.max(r.tl().y()-10, 0);

            // 给人脸做标注,标注性别
            putText(grabbedImage, lable, new Point(pos_x, pos_y), FONT_HERSHEY_PLAIN, 1.5, new Scalar(0,255,0,2.0));

            // 给人脸加边框时的边框位置
            int x = r.x(), y = r.y(), w = r.width(), h = r.height();
            // 给人脸加边框
            rectangle(grabbedImage, new Point(x, y), new Point(x + w, y + h), Scalar.RED, 1, CV_AA, 0);
        

        // 释放检测结果资源
        objects.close();

        // 将标注过的图片转为帧,返回
        return converter.convert(grabbedImage);
    

    /**
     * 程序结束前,释放人脸识别的资源
     */
    @Override
    public void releaseOutputResource() 
        if (null!=grabbedImage) 
            grabbedImage.release();
        

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

        if (null!=classifier) 
            classifier.close();
        

        if (null!= cnnNet) 
            cnnNet.close();
        
    

    /**
     * 根据推理结果得到在头像上要标注的内容
     * @param prob
     * @return
     */
    protected String getDescriptionFromPredictResult(Mat prob) 
        Indexer indexer = prob.createIndexer();

        // 比较两种性别的概率,概率大的作为当前头像的性别
        return indexer.getDouble(0,0) > indexer.getDouble(0,1)
               ? "male"
               : "female";
    

  • 上述代码,有以下几处需要注意的:
  1. 构造方法的三个入参:classifierModelFilePath、cnnProtoFilePath、cnnModelFilePath分别是人脸检测模型、性别检测配置、性别检测模型三个文件的本地存放地址
  2. 检测性别靠的是卷积神经网络的推理,初始化的时候通过readNetFromCaffe方法新建神经网络对象
  3. convert方法被调用时,会收到摄像头捕捉的每一帧,在这里面先检测出每个人脸,再拿每个人脸去神经网络进行推理
  4. 用神经网络的推理结果生成人脸的标注内容,这段逻辑被放入getDescriptionFromPredictResult,下一篇《年龄检测》的实战同样是使用神经网络推理头像的年龄,咱们只要写一个GenderDetectService,并重写getDescriptionFromPredictResult方法,里面的逻辑改成根据推理结果得到年龄,即可轻松完成任务,其他类都可以维持不变
  • 至此,编码完成,接下来开始验证

验证

  • 确保摄像头工作正常,运行PreviewCameraWithGenderAge类的main方法
  • 请群众演员登场,让他站在摄像头前,如下图,性别识别成功,且实时展示:
  • 至此,本地窗口预览集成人脸检测和性别检测的功能就完成了,得益于JavaCV的强大,整个过程是如此的轻松愉快,接下来请继续关注欣宸原创,《JavaCV的摄像头实战》系列还会呈现更多丰富的应用;
  • 得益于本篇所做的扩展准备,下一篇《年龄检测》会更加简单,一起来期待下一段轻松愉快的旅程吧;

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  2. Spring系列
  3. Docker系列
  4. kubernetes系列
  5. 数据库+中间件系列
  6. DevOps系列

以上是关于JavaCV的摄像头实战之十二:性别检测的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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