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這里有您想知道的互聯(lián)網(wǎng)營銷解決方案
基于HTML5的人臉識(shí)別技術(shù)

然后打開下面地址：

創(chuàng)新互聯(lián)公司主營北流網(wǎng)站建設(shè)的網(wǎng)絡(luò)公司,主營網(wǎng)站建設(shè)方案,成都app開發(fā),北流h5微信小程序搭建,北流網(wǎng)站營銷推廣歡迎北流等地區(qū)企業(yè)咨詢

http://neave.com/webcam/html5/face/

當(dāng)你搖頭晃腦的時(shí)候，那副眼鏡會(huì)跟著移動(dòng)并幫你戴上眼鏡。

你可以查看網(wǎng)頁源碼來了解具體的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)。

———————————–我是分界線———————————————

這是一篇國外的文章，介紹如何通過 WebRTC、OpenCV 和 WebSocket 技術(shù)實(shí)現(xiàn)在 Web 瀏覽器上的人臉識(shí)別，架構(gòu)在 Jetty 之上。

實(shí)現(xiàn)的效果包括：

還能識(shí)別眼睛

人臉識(shí)別的核心代碼：

頁面：

XML/HTML Code
復(fù)制內(nèi)容到剪貼板 

  
 
 
 
    
   
  
  
  
  1.  
    2.    
  
  
  
  2.  
    3.    
  
  
  
  3.  
    4.
 
  •  

    • JavaScript Code
    復(fù)制內(nèi)容到剪貼板 

      
 
 
 
      
   
  
  
  
    1. publicclass FaceDetection {   
      2.    
  
  
  
    2. privatestaticfinal String CASCADE_FILE ="resources/haarcascade_frontalface_alt.xml";   
      3.    
  
  
  
    3. privateint minsize = 20;   
      4.    
  
  
  
    4. privateint group = 0;   
      5.    
  
  
  
    5. privatedouble scale = 1.1;   
      6.    
  
  
  
    6. /**  
      7.    
  
  
  
    7. * Based on FaceDetection example from JavaCV.  
      8.    
  
  
  
    8. */ 
      9.    
  
  
  
    9. publicbyte[] convert(byte[] imageData) throws IOException {   
      10.    
  
  
  
    10. // create image from supplied bytearray 
      11.    
  
  
  
    11. IplImage originalImage = cvDecodeImage(cvMat(1, imageData.length,CV_8UC1, newBytePointer(imageData)));   
      12.    
  
  
  
    12. // Convert to grayscale for recognition 
      13.    
  
  
  
    13. IplImage grayImage = IplImage.create(originalImage.width(), originalImage.height(), IPL_DEPTH_8U, 1);   
      14.    
  
  
  
    14. cvCvtColor(originalImage, grayImage, CV_BGR2GRAY);   
      15.    
  
  
  
    15. // storage is needed to store information during detection 
      16.    
  
  
  
    16. CvMemStorage storage = CvMemStorage.create();   
      17.    
  
  
  
    17. // Configuration to use in analysis 
      18.    
  
  
  
    18. CvHaarClassifierCascade cascade = newCvHaarClassifierCascade(cvLoad(CASCADE_FILE));   
      19.    
  
  
  
    19. // We detect the faces. 
      20.    
  
  
  
    20. CvSeq faces = cvHaarDetectObjects(grayImage, cascade, storage, scale, group, minsize);   
      21.    
  
  
  
    21. // We iterate over the discovered faces and draw yellow rectangles around them. 
      22.    
  
  
  
    22. for (int i = 0; i < faces.total(); i++) {   
      23.    
  
  
  
    23. CvRect r = new CvRect(cvGetSeqElem(faces, i));   
      24.    
  
  
  
    24. cvRectangle(originalImage, cvPoint(r.x(), r.y()),   
      25.    
  
  
  
    25. cvPoint(r.x() + r.width(), r.y() + r.height()),   
      26.    
  
  
  
    26. CvScalar.YELLOW, 1, CV_AA, 0);   
      27.    
  
  
  
    27. }   
      28.    
  
  
  
    28. // convert the resulting image back to an array 
      29.    
  
  
  
    29. ByteArrayOutputStream bout = new ByteArrayOutputStream();   
      30.    
  
  
  
    30. BufferedImage imgb = originalImage.getBufferedImage();   
      31.    
  
  
  
    31. ImageIO.write(imgb, "png", bout);   
      32.    
  
  
  
    32. return bout.toByteArray();   
      33.    
  
  
  
    33. }   
      34.    
  
  
  
    34. }   
      35.

    原文鏈接：http://www.html5china.com/course/20120528_3742.html


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