人脸识别考勤系统

人脸识别考勤系统

package net.betzel.bytedeco.javacv.bioinspired;

import org.bytedeco.javacpp.tools.Slf4jLogger;
import org.bytedeco.javacv.Canvasframe;
import org.bytedeco.javacv.Java2DframeConverter;
import org.bytedeco.javacv.OpenCVframeConverter;

import javax.imageio.ImageIO;
import java.awt.*;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;

import static org.bytedeco.javacpp.opencv_core.*;
import static org.bytedeco.javacpp.opencv_imgproc.*;
import static org.bytedeco.javacpp.opencv_bioinspired.*;


/**
 * Bioinspired Retina demonstration
 * This retina model allows spatio-temporal image processing
 * As a summary these are the retina model properties:
 * It applies a spectral whithening （mid-frequency details enhancement）
 * high frequency spatio-temporal noise reduction
 * low frequency luminance to be reduced （luminance range compression）
 * local logarithmic luminance compression allows details to be enhanced in low light conditions
 *
 * Created by mbetzel on 04.09.2016.
 */
public class RetinaExample {

    static {
        System.setProperty（“org.bytedeco.javacpp.logger“ “slf4jlogger“）;
        System.setProperty（“org.slf4j.simpleLogger.defaultLogLevel“ “debug“）;
    }

    private static final Slf4jLogger logger = （Slf4jLogger） org.bytedeco.javacpp.tools.Logger.create（RetinaExample.class）;

    public static void main（String[] args） {
        try {
            logger.info（String.valueOf（logger.isDebugEnabled（）））;
            logger.info（“Start“）;
            new RetinaExample（）.execute（args）;
            logger.info（“Stop“）;
        } catch （Exception e） {
            e.printStackTrace（）;
        }
    }

    private void execute（String[] args） throws Exception {
        BufferedImage bufferedImage = args.length >= 1 ? ImageIO.read（new File（args[0]）） : ImageIO.read（this.getClass（）.getResourceAsStream（“BlackBalls.jpg“））;
        System.out.println（“Image type: “ + bufferedImage.getType（））;
        Mat matrix = new OpenCVframeConverter.ToMat（）.convert（new Java2DframeConverter（）.convert（bufferedImage））;
        normalize（matrix matrix 0 255 NORM_MINMAX -1 noArray（））;
        showImage（matrix）;
        matrix.convertTo（matrix CV_32F）;
        Mat gammaTransformedImage = new Mat（matrix.size（） CV_32F）;
        pow（matrix 1. / 5 gammaTransformedImage）;
        Retina retina = createRetina（gammaTransformedImage.size（））;
        Mat retinaOutput_parvo = new Mat（）;
        Mat retinaOutput_magno = new Mat（）;
        retina.clearBuffers（）;
        retina.run（gammaTransformedImage）;
        retina.getParvo（retinaOutput_parvo）;
        retina.getMagno（retinaOutput_magno）;
        showImage（retinaOutput_parvo）;
        showImage（retinaOutput_magno）;
    }


    private void showImage（Mat matrix） {
        Canvasframe canvasframe = new Canvasframe（“Retina demonstration“ 1）;
        canvasframe.setDefaultCloseOperation（javax.swing.Jframe.EXIT_ON_CLOSE）;
        canvasframe.setCanvasSize（640 480）;
        Canvas canvas = canvasframe.getCanv