在黑暗中也能识别：JavaCV教你如何识别和预览人脸

在第一部和第二部中，我们详细阐述了如何构建和训练一个人脸识别模型。在这一部分，我们准备将摄像头捕获的实时视频帧与已训练的人脸识别模型进行匹配，从而识别出摄像头中的人员身份。同时，我们将把识别结果叠加到实时视频中，以便用户能够看到识别结果。

下面列出我们所需完成的步骤：

1. 初始化JavaCV和OpenCV库 ：确保已将JavaCV和OpenCV添加到项目中，并在Java代码中正确导入了它们。
2. 打开摄像头 ：使用VideoCapture类打开摄像头并获取视频帧。
3. 将帧转换为灰度图像 ：将彩色帧转换为灰度图像，因为OpenCV的人脸识别算法只能处理灰度图像。
4. 检测人脸 ：使用OpenCV的detectMultiScale方法检测帧中的人脸。
5. 识别人脸 ：将检测到的人脸与训练好的模型进行匹配，从而识别出人脸的身份。
6. 预览人脸识别结果 ：将识别结果叠加到实时视频中，以便用户能够看到识别结果。

以上步骤的伪代码如下：

// 初始化JavaCV和OpenCV库
VideoCapture webcam = new VideoCapture(0);
Mat frame = new Mat();

// 循环获取视频帧
while (true) {
    // 获取视频帧
    webcam.read(frame);

    // 将帧转换为灰度图像
    Mat grayFrame = new Mat();
    cvtColor(frame, grayFrame, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);

    // 检测人脸
    RectVector faces = new RectVector();
    CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier("/path/to/haarcascade_frontalface_alt.xml");
    faceDetector.detectMultiScale(grayFrame, faces);

    // 识别人脸
    FaceRecognizer faceRecognizer = LBPHFaceRecognizer.create();
    faceRecognizer.load("/path/to/trained_model.xml");
    IntVector labels = new IntVector();
    MatVector images = new MatVector();

    // 循环检测到的人脸
    for (Rect face : faces) {
        // 提取人脸图像
        Mat faceImage = new Mat(grayFrame, face);

        // 识别人脸
        int label = faceRecognizer.predict(faceImage);
        labels.push_back(label);
        images.push_back(faceImage);
    }

    // 预览人脸识别结果
    for (int i = 0; i < faces.size(); i++) {
        // 绘制人脸识别结果
        Rect face = faces.get(i);
        int label = labels.get(i);
        rectangle(frame, face, new Scalar(0, 255, 0), 2);
        putText(frame, String.valueOf(label), new Point(face.x, face.y - 10), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, new Scalar(0, 255, 0), 2);
    }

    // 显示视频帧
    imshow("Face Recognition", frame);

    // 按下Esc键退出
    if (waitKey(30) == 27) {
        break;
    }
}

// 释放摄像头
webcam.release();

// 释放OpenCV资源
destroyAllWindows();

在运行Java程序之前，请确保已将训练好的模型文件（trained_model.xml）和人脸检测器文件（haarcascade_frontalface_alt.xml）放在正确的路径中。运行Java程序后，摄像头将打开，并开始实时识别和预览人脸。