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本篇内容主要讲解“opencv使用中常见的问题”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“opencv使用中常见的问题”吧!
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最近项目遇到一个问题，springboot2在打包过程中出现的问题；
1、引用本地的jar包，怎么打包到项目；
pom.xml 配置 dependencies标签配置其中，version为必填，尝试过省略，报错； plugins标签配置 org.opencv opencv 0.0.1 system ${project.basedir}/src/main/resources/lib/opencv-440.jar org.apache.maven.plugins maven-compiler-plugin 3.8.1 1.8 1.8 UTF-8 ${project.basedir}/src/main/resources/lib resources标签 配置 org.springframework.boot spring-boot-maven-plugin true ${project.basedir}/src/main/resources lib/*.jar ${project.basedir}/src/main/resources lib/*.dll ${project.basedir}/src/main/resources *.yml ${project.basedir}/src/main/resources */*.xml ${project.basedir}/src/main/resources */*.json
2、opencv使用人脸识别过程中，需要引入haarcascade_frontalface_alt2.xml文件，如果放在项目的lib文件中，在打包的过程中能够打到包里，但是在动态引用的过程中，由于jar包中文件的引用出现混乱路径的情况，找不到文件。找到一个折中的办法，haarcascade_frontalface_alt2.xml文件放到固定目录下，再引用的时候，只需要读取固定的路径即可。
yml文件配置
path:
resourcePath: C:\haarcascade_frontalface_alt2.xml # 人脸识别的xml配置文件
NativeConfig.java类
package com.hake.smart.configration;
import com.hake.smart.ymlconfig.YmlConfigUtil;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.opencv.core.*;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.util.ClassUtils;
import javax.annotation.Resource;
import java.util.Arrays;
/**
* @Author: Liu Yue
* @Descripition:
* @Date; Create in 2020/8/25 15:59
**/
@Configuration
@Slf4j
public class NativeConfig {
@Resource
private YmlConfigUtil ymlConfigUtil;
@Value("${path.resourcePath}")
private static String resourcePath;
@Value(value = "${path.resourcePath}")
private void setResourcePath(String resourcePath){
this.resourcePath = resourcePath ;
}
@Bean
public NativeConfig initFrontalface(){
System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
log.error("路径：{}",resourcePath);
faceDetector = new CascadeClassifier(resourcePath);
return new NativeConfig();
}
/**
* 测试OpenCV是否能运行：需要自行修改图片位置
* @throws Exception 测试是否成功
*/
static CascadeClassifier faceDetector;
/* static {
System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
//String url = "C:/hake/gitremote/hakesmartacceptback/target/classes/lib/haarcascade_frontalface_alt2.xml";
//ClassPathResource("lib/haarcascade_frontalface_alt2.xml");
*//*ClassPathResource resource = new ClassPathResource("lib/haarcascade_frontalface_alt2.xml");
String path = resource.getPath();
path = basepath + path;*//*
URL urlClass = ClassLoader.getSystemResource("lib/haarcascade_frontalface_alt2.xml");
String path = urlClass.getPath();
log.error("路径：{}",path);
path = path.substring(1,path.length());
faceDetector = new CascadeClassifier(path);
}*/
private Mat conv_Mat(String img_1) {
Mat image0 = Imgcodecs.imread(img_1);
Mat image = new Mat();
//灰度转换
Imgproc.cvtColor(image0, image, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
//探测人脸
faceDetector.detectMultiScale(image, faceDetections);
// rect中是人脸图片的范围
for (Rect rect : faceDetections.toArray()) {
//切割rect人脸
Mat mat = new Mat(image, rect);
return mat;
}
return null;
}
//比较图片相似度
public Boolean compare_image(String img_1, String img_2) {
Mat mat_1 = conv_Mat(img_1);
Mat mat_2 = conv_Mat(img_2);
Mat hist_1 = new Mat();
Mat hist_2 = new Mat();
//颜色范围
MatOfFloat ranges = new MatOfFloat(0f, 256f);
//直方图大小， 越大匹配越精确 (越慢)
MatOfInt histSize = new MatOfInt(1000);
Imgproc.calcHist(Arrays.asList(mat_1), new MatOfInt(0), new Mat(), hist_1, histSize, ranges);
Imgproc.calcHist(Arrays.asList(mat_2), new MatOfInt(0), new Mat(), hist_2, histSize, ranges);
// CORREL 相关系数
double res = Imgproc.compareHist(hist_1, hist_2, Imgproc.CV_COMP_CORREL);
log.info("OPENCV人脸相似度：{}",res);
int lifePhotostandard = ymlConfigUtil.getLifePhotostandard();
log.info("相识度标准：{}",lifePhotostandard);
boolean bl = res * 100 > lifePhotostandard ? true:false;
return bl;
}
}到此，相信大家对“opencv使用中常见的问题”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
