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內(nèi)容：所有原創(chuàng)文章分類匯總及配套源碼，涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等；

本篇概覽

• 檢測(cè)照片中的人臉，用Java可以實(shí)現(xiàn)嗎？

• 當(dāng)然可以，今天咱們用最少的時(shí)間、最簡(jiǎn)單的操作來(lái)體驗(yàn)這個(gè)實(shí)用的功能，當(dāng)您提交一張帶有人臉的照片后，會(huì)看到下圖效果，所有人臉都被識(shí)別到并被框選出來(lái)了：

在這里插入圖片描述

• 本篇以體驗(yàn)為主，不涉及具體的開(kāi)發(fā)，后面還會(huì)有文章介紹完整的開(kāi)發(fā)過(guò)程（包括源碼）

風(fēng)險(xiǎn)提前告知

• 為了簡(jiǎn)化操作，接下來(lái)會(huì)用到docker，對(duì)應(yīng)的鏡像體積巨大，達(dá)到了恐怖的<font color="red">4.69G</font>，建議您為自己的docker做好加速配置，可以減少下載等待時(shí)間；

• 由于opencv體積龐大，再加上javacv的依賴庫(kù)也不小，這才導(dǎo)致超大鏡像的出現(xiàn)，還望您多多海涵，標(biāo)題中的《三分鐘極速體驗(yàn)》是要去掉鏡像的等待時(shí)間的，您要是覺(jué)得欣宸的標(biāo)題起得很無(wú)恥，我覺(jué)得您是對(duì)的...

環(huán)境信息

• 為了簡(jiǎn)化體驗(yàn)過(guò)程，接下來(lái)會(huì)用到docker，推薦的環(huán)境信息如下：
• 操作系統(tǒng)：Ubuntu 16.04.1 LTS 服務(wù)器版（MacBook Pro也可以，版本是11.2.3，macOS Big Sur）
• docker：20.10.2 Community
• 為了加快docker鏡像的下載速度，建議您提前做好docker加速配置
• 文章標(biāo)題號(hào)稱三分鐘極速體驗(yàn)，沒(méi)時(shí)間說(shuō)太多，準(zhǔn)備好環(huán)境就火速動(dòng)手啦

部署

• 新建名為<font color="red">images</font>的目錄，用于存儲(chǔ)處理后的文件，我這里完整路徑是<font color="blue">/root/temp/202107/17/images</font>
• 新建名為<font color="red">model</font>的目錄，用于存儲(chǔ)稍后要下載的模型文件，我這里完整路徑是<font color="blue">/root/temp/202107/17/model</font>
• 下載訓(xùn)練好的模型文件，我準(zhǔn)備了兩個(gè)下載地址，您任選一個(gè)即可，一個(gè)是csdn的（無(wú)需積分）：

1. https://download.csdn.net/download/boling_cavalry/20352221，另一個(gè)是
2. https://raw.githubusercontent.com/zq2599/blog_download_files/master/files/haarcascade_frontalface_default.zip

• 上述文件下載下來(lái)是個(gè)壓縮包，請(qǐng)先解壓，再將文件<font color="blue">haarcascade_frontalface_default.xml</font>放入<font color="red">model</font>目錄（model里放的必須是解壓后的文件）

• 執(zhí)行以下命令，會(huì)先下載docker鏡像文件再創(chuàng)建容器：

docker run \
--rm \
-p 18080:8080 \
-v /root/temp/202107/17/images:/app/images \
-v /root/temp/202107/17/model:/app/model \
bolingcavalry/facedetect:0.0.1

• 部署完成，開(kāi)始體驗(yàn)

體驗(yàn)

• 瀏覽器訪問(wèn)<font color="red">http://localhost:18080</font>，這里的localhost請(qǐng)改成docker宿主機(jī)IP（要關(guān)閉防火墻?。?，可以見(jiàn)到操作頁(yè)面，如下圖（欣宸的前端開(kāi)發(fā)水平渣到令人發(fā)指，果然不是空穴來(lái)風(fēng)）：

在這里插入圖片描述

• 找一張有人臉的圖片(我在百度圖片隨機(jī)找的)，點(diǎn)擊上圖的<font color="red">選取圖片</font>按鈕進(jìn)行上傳，至于<font color="blue">周圍檢測(cè)數(shù)量</font>那里先保持默認(rèn)值32不要?jiǎng)?/p>

• 點(diǎn)擊<font color="blue">提交</font>按鈕后，頁(yè)面會(huì)顯示檢測(cè)結(jié)果，如下圖，人臉被準(zhǔn)確的框選出來(lái)了：

在這里插入圖片描述

• 再試試多人的，如下圖，居然一個(gè)人臉都沒(méi)有檢測(cè)到：

在這里插入圖片描述

• 把<font color="blue">周圍檢測(cè)數(shù)量</font>的值調(diào)低些，改成<font color="red">4</font>再試，如下圖，這次成功了，八張人臉全部檢測(cè)到：

在這里插入圖片描述

• 至此，Java版人臉檢測(cè)的體驗(yàn)已經(jīng)完成，一分鐘概覽，一分鐘部署，一分鐘體驗(yàn)，咱們足夠高效(下載超大鏡像的時(shí)間不能算，不敢算...)

• 此刻您應(yīng)該能感受到Java在人臉識(shí)別領(lǐng)域的魅力了，聰明的您當(dāng)然會(huì)有很多疑問(wèn)，例如：

1. 用了啥框架？
2. 寫了啥代碼？
3. 運(yùn)行環(huán)境好不好配置？只要jar依賴嗎？還需要其他操作嗎？

• 這些疑問(wèn)在下面這兩篇文章中完全揭秘，然后您也能輕易做出集成了人臉識(shí)別的SpringBoot應(yīng)用了：

1. Java版人臉檢測(cè)詳解上篇：運(yùn)行環(huán)境的Docker鏡像(CentOS+JDK+OpenCV)
2. Java版人臉檢測(cè)詳解下篇：編碼

• 順便劇透一下：設(shè)置運(yùn)行環(huán)境很麻煩，所幸欣宸已解決此問(wèn)題，并成功封裝為基礎(chǔ)鏡像，咱們可以專注的開(kāi)發(fā)應(yīng)用，對(duì)運(yùn)行環(huán)境再也無(wú)需處理了

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