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基于OpenCv做照片分析应用一（Java） - 指南

news 2026/3/26 17:23:05

前言

这里今天遇到的场景是前端打印一个pdf文件，右上角里面嵌入一个照片。照片嘛，肯定因为个体差异，机器拍出来的位置肯定是可能有瑕疵，需要人为干预剪裁，这样那里迁入的才好看。虽然pdf是设备上自己组装的，但是因为某些原因，这里需要后端吃亏处理下。

一、具体情况

照片在七牛云按流量上传、下载双向收费。
接口是纯数据接口，返回的数据是pdf上的数据，照片是七牛云的url。

二、分析

       因为嵌入的图片主要是要有人脸，且不能比例不能压缩，不然图像变形，审核业务要是遇到较真的人，那狠难受。
       这里跟设备端写WPF的沟通，跟我们后端梳理业务接口后，因为照片文件大小、存储机制、网络带宽等问题，确定这块工作在设备端WPF处理最好，但是很多时候有点事与愿违。我大java大度点，退一步，处理好坐标，在接口里返回，WPF端自己按照坐标剪切。
       具体代码我就不再重复了，可以见上一篇分享的基于OpenCv做照片分析
这里就实现继续再上次的测试类里定义一个方法，在具体实现体现逻辑吧。

三、思路

定位到照片的人脸
根据基于openVC检测到的人脸的第一个点位，做计算
取4个点位（截取的具体点位）

1.PhotoInfo

代码如下（示例）：

import lombok.Data;
import java.util.List;
/**
* @author zwmac
*/
@Data
public class PhotoInfo
{
private List<
PhotoCropPoint> photoCropPointList;
}

2.PhotoCropPoint

import lombok.Data;
/**
* @author zwmac
*/
@Data
public class PhotoCropPoint
{
private Integer xPoint;
private Integer yPoint;
}

3.IOpenCvService增加方法

/**
* 定位并计算指标
* @param faceFile
* @return
*/
List<
PhotoCropPoint> analyzeCropPointList(File faceFile,String cascadeName);

4.analyzeCropPointList方法实现

@Override
public List<
PhotoCropPoint> analyzeCropPointList(File imageFile, String cascadeName) {
List<
PhotoCropPoint> photoCropPointList = new ArrayList<
>();
//读取检测项图片
Mat src = Imgcodecs.imread(imageFile.getAbsolutePath());
if (!src.empty()) {
//灰度化
Mat gray = new Mat();
Imgproc.cvtColor(src, gray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
//加载训练好的检测模型
CascadeClassifier classifier = OpenCVUtil.getCascade(cascadeName);
Assert.notNull(classifier, "模型：" + cascadeName + "加载失败");
//检测检测项
MatOfRect matOfRect = new MatOfRect();
classifier.detectMultiScale(gray, matOfRect);
//判断检测结果
if (matOfRect.toArray().length != 0) {
// 5. 打印检测到的矩形框
Rect[] rects = matOfRect.toArray();
for (Rect rect : rects) {
//int x = rect.x;
//int y = rect.y;
//int width = rect.width;
//int height = rect.height;
//-120可调整，这里的依据是人肩宽平均值再45 + 手臂展开预估宽度
int x = rect.x - 120;
//-60是人脸识别在人头上移高度
int y = rect.y - 60;
int width = rect.width + 240;
//我们这里拍出来的照片是640 * 480的
int height = 480 - y;
System.out.println("x=" + x + ", y=" + y +
", width=" + width + ", height=" + height);
// 在原图上画矩形
Imgproc.rectangle(src,
new Point(x, y),
new Point(x + width, y + height),
new Scalar(0, 255, 0), 2);
PhotoCropPoint photoCropPoint = new PhotoCropPoint();
photoCropPoint.setXPoint(x);
photoCropPoint.setYPoint(y);
photoCropPointList.add(photoCropPoint);
PhotoCropPoint photoCropPoint2 = new PhotoCropPoint();
photoCropPoint2.setXPoint(x);
photoCropPoint2.setYPoint(height);
photoCropPointList.add(photoCropPoint2);
PhotoCropPoint photoCropPoint3 = new PhotoCropPoint();
photoCropPoint3.setXPoint(x + width);
photoCropPoint3.setYPoint(y);
photoCropPointList.add(photoCropPoint3);
PhotoCropPoint photoCropPoint4 = new PhotoCropPoint();
photoCropPoint4.setXPoint(x + width);
photoCropPoint4.setYPoint(height);
photoCropPointList.add(photoCropPoint4);
}
// 6. 保存结果图
String resultTime = DateUtil.format(DateUtil.date(), "yyyyMMddHHmmss");
String resultPath = "/Users/zwmac/Downloads/test/result_" + resultTime + ".jpg";
Imgcodecs.imwrite(resultPath, src);
System.out.println("结果已保存: " + resultPath);
}
}
return photoCropPointList;
}