今天小编给大家分享一下基于HTML5的人脸识别技术怎么实现的相关知识点，内容详细，逻辑清晰，相信大部分人都还太了解这方面的知识，所以分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后有所收获，下面我们一起来了解一下吧。

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问题：如何通过WebRTC，OpenCV和WebSocket技术实现在Web浏览器上的人脸识别，架构在Jetty之上。

实现的效果包括：

人脸检测结果

还能识别眼睛

眼睛检测结果

人脸识别的核心代码：

页面：

XML / HTML代码将内容复制到文本

< div >  

< video id = “ live”宽度= “ 320” height = “ 240” 自动播放 样式= “ display：inline;” >      

< canvas width = “ 320” id = “ canvas” height = “ 240” style = “ display：inline;” >       

  

<脚本类型= “ text / javascript” >   

var  video  = $（“＃live”）。get（）[0];  

var  canvas  = $（“＃canvas”）;  

var  ctx  =  canvas .get（）[0] .getContext（'2d'）;  

navigator.webkitGetUserMedia（“ video”，  

函数（流）{  

video.src  =  webkitURL .createObjectURL（stream）;  

}，  

函数（错误）{  

console.log（“无法获得视频流！”）  

}  

）  

计时器 =  setInterval （  

函数（）{  

ctx.drawImage（video，0，0，320，240）;  

}，250）；  

  

JavaScript代码将内容复制到

公共类 FaceDetection {   

私有静态最终 字符串CASCADE_FILE = “ resources / haarcascade_frontalface_alt.xml ” ;    

private int  minsize = 20;   

private int 组= 0;   

私人双倍 比例= 1.1;   

/ ** 

*基于JavaCV的FaceDetection示例。 

* /  

公共字节[] convert（字节[] imageData） 引发 IOException {   

//从提供的字节数组创建图像  

IplImage originalImage = cvDecodeImage（cvMat（1，imageData.length，CV_8UC1，newBytePointer（imageData））））;  

//转换为灰度以进行识别  

IplImage grayImage = IplImage.create（originalImage.width（），originalImage.height（），IPL_DEPTH_8U，1）;  

cvCvtColor（originalImage，grayImage，CV_BGR2GRAY）;  

//需要存储以在检测期间存储信息  

CvMemStorage存储= CvMemStorage.create（）;  

//用于分析的配置  

CvHaarClassifierCascade级联= newCvHaarClassifierCascade（cvLoad（CASCADE_FILE））;  

//我们检测到人脸。  

CvSeq faces = cvHaarDetectObjects（grayImage，级联，存储，比例，组，最小大小）;  

//我们遍历发现的面孔并在其周围绘制黄色矩形。  

for  （int  i = 0; i

CvRect r = 新的 CvRect（cvGetSeqElem（faces，i））;  

cvRectangle（originalImage，cvPoint（rx（），ry（）），  

cvPoint（rx（）+ r.width（），ry（）+ r.height（）），  

CvScalar.YELLOW，1，CV_AA，0）;  

}  

//将生成的图像转换回数组  

ByteArrayOutputStream bout =  new  ByteArrayOutputStream（）;  

BufferedImage imgb = originalImage.getBufferedImage（）;  

ImageIO.write（imgb，  “ png” ，bout）;  

返回 bout.toByteArray（）;  

}  

}  

以上就是“基于HTML5的人脸识别技术怎么实现”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家阅读完这篇文章都有很大的收获，小编每天都会为大家更新不同的知识，如果还想学习更多的知识，请关注创新互联行业资讯频道。

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