Android動態(tài)人臉檢測的示例代碼（臉數(shù)可調(diào)）
更新時間：2017年08月26日 15:12:40 作者：喜歡雨天的我
本篇文章主要介紹了Android動態(tài)人臉檢測的示例代碼（臉數(shù)可調(diào)），具有一定的參考價值，有興趣的可以了解一下
人臉檢測
這里的人臉檢測并非人臉識別，但是卻可以識別出是否有人，當(dāng)有人時候，你可以將幀圖進(jìn)行人臉識別（這里推薦Face++的sdk）,當(dāng)然我寫的demo中沒有加入人臉識別，有興趣的朋友可以追加。face++
android自帶的人臉檢測
這里我們用到了人臉檢測類為 FaceDetector.這個類提供了強(qiáng)大的人臉檢測功能，可以方便我們進(jìn)行人臉的偵測，因此我們使用他來進(jìn)行動態(tài)的人臉檢測，實現(xiàn)原理，其實也挺簡單，主要是通過Carmen的回調(diào)PreviewCallback 在其中對幀圖進(jìn)行操作，并通過FaceDetector來檢測該幀圖中是否有人臉。當(dāng)然如果你想在surfaceview中繪制人臉的范圍，可以將畫布與其綁定，畫完再解綁。
第一步
我們首先來定義一個surfaceview 蓋在我們Carmen使用的surfaceview上 進(jìn)行對人臉范圍的繪制
public class FindFaceView extends SurfaceView implements SurfaceHolder.Callback {
private SurfaceHolder holder;
private int mWidth;
private int mHeight;
private float eyesDistance;
public FindFaceView(Context context, AttributeSet attrs) {
super(context, attrs);
holder = getHolder();
holder.addCallback(this);
holder.setFormat(PixelFormat.TRANSPARENT);
this.setZOrderOnTop(true);
}
@Override
public void surfaceChanged(SurfaceHolder holder, int format, int width,
int height) {
mWidth = width;
mHeight = height;
}
@Override
public void surfaceCreated(SurfaceHolder holder) {
}
@Override
public void surfaceDestroyed(SurfaceHolder holder) {
}
public void drawRect(FaceDetector.Face[] faces, int numberOfFaceDetected) {
Canvas canvas = holder.lockCanvas();
if (canvas != null) {
Paint clipPaint = new Paint();
clipPaint.setAntiAlias(true);
clipPaint.setStyle(Paint.Style.STROKE);
clipPaint
.setXfermode(new PorterDuffXfermode(PorterDuff.Mode.CLEAR));
canvas.drawPaint(clipPaint);
canvas.drawColor(getResources().getColor(color.transparent));
Paint paint = new Paint();
paint.setAntiAlias(true);
paint.setColor(Color.GREEN);
paint.setStyle(Style.STROKE);
paint.setStrokeWidth(5.0f);
for (int i = 0; i < numberOfFaceDetected; i++) {
Face face = faces[i];
PointF midPoint = new PointF();
// 獲得兩眼之間的中間點
face.getMidPoint(midPoint);
// 獲得兩眼之間的距離
eyesDistance = face.eyesDistance();
// 換算出預(yù)覽圖片和屏幕顯示區(qū)域的比例參數(shù)
float scale_x = mWidth / 500;
float scale_y = mHeight / 600;
Log.e("eyesDistance=", eyesDistance + "");
Log.e("midPoint.x=", midPoint.x + "");
Log.e("midPoint.y=", midPoint.y + "");
// 因為拍攝的相片跟實際顯示的圖像是鏡像關(guān)系，所以在圖片上獲取的兩眼中間點跟手機(jī)上顯示的是相反方向
canvas.drawRect((int) (240 - midPoint.x - eyesDistance)
* scale_x, (int) (midPoint.y * scale_y),
(int) (240 - midPoint.x + eyesDistance) * scale_x,
(int) (midPoint.y + 3 * eyesDistance) * scale_y, paint);
}
holder.unlockCanvasAndPost(canvas);
}
}
}
重要的地方
1. holder = getHolder();獲取surfaceholder與我們要繪制人臉范圍的畫布進(jìn)行綁定Canvas canvas = holder.lockCanvas();這樣我們就可以愉快的進(jìn)行繪制了，當(dāng)然前提是我們要拿到人臉的坐標(biāo)位置。
2. 還有重要的一點，就是要讓我們用來蓋在Carema上的Surfaceview可以同名，并且設(shè)置起在視圖樹的層級為最高。
holder.setFormat(PixelFormat.TRANSPARENT); this.setZOrderOnTop(true);
第二步
就是我們對人臉進(jìn)行檢測了，當(dāng)然前提是我們要獲得幀圖
public class FaceRecognitionDemoActivity extends Activity implements
OnClickListener {
private SurfaceView preview;
private Camera camera;
private Camera.Parameters parameters;
private int orientionOfCamera;// 前置攝像頭的安裝角度
private int faceNumber;// 識別的人臉數(shù)
private FaceDetector.Face[] faces;
private FindFaceView mFindFaceView;
private ImageView iv_photo;
private Button bt_camera;
TextView mTV;
/**
* Called when the activity is first created.
*/
@Override
public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout.main);
}
@Override
protected void onStart() {
super.onStart();
iv_photo = (ImageView) findViewById(R.id.iv_photo);
bt_camera = (Button) findViewById(R.id.bt_camera);
mTV = (TextView) findViewById(R.id.show_count);
bt_camera.setOnClickListener(this);
mFindFaceView = (FindFaceView) findViewById(R.id.my_preview);
preview = (SurfaceView) findViewById(R.id.preview);
// 設(shè)置緩沖類型（必不可少）
preview.getHolder().setType(SurfaceHolder.SURFACE_TYPE_PUSH_BUFFERS);
// 設(shè)置surface的分辨率
preview.getHolder().setFixedSize(176, 144);
// 設(shè)置屏幕常亮（必不可少）
preview.getHolder().setKeepScreenOn(true);
preview.getHolder().addCallback(new SurfaceCallback());
}
private final class MyPictureCallback implements PictureCallback {
@Override
public void onPictureTaken(byte[] data, Camera camera) {
try {
Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeByteArray(data, 0,
data.length);
Matrix matrix = new Matrix();
matrix.setRotate(-90);
Bitmap bmp = Bitmap.createBitmap(bitmap, 0, 0, bitmap
.getWidth(), bitmap.getHeight(), matrix, true);
bitmap.recycle();
iv_photo.setImageBitmap(bmp);
camera.startPreview();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
private final class SurfaceCallback implements Callback {
@Override
public void surfaceChanged(SurfaceHolder holder, int format, int width,
int height) {
if (camera != null) {
parameters = camera.getParameters();
parameters.setPictureFormat(PixelFormat.JPEG);
// 設(shè)置預(yù)覽區(qū)域的大小
parameters.setPreviewSize(width, height);
// 設(shè)置每秒鐘預(yù)覽幀數(shù)
parameters.setPreviewFrameRate(20);
// 設(shè)置預(yù)覽圖片的大小
parameters.setPictureSize(width, height);
parameters.setJpegQuality(80);
}
}
@Override
public void surfaceCreated(SurfaceHolder holder) {
int cameraCount = 0;
Camera.CameraInfo cameraInfo = new Camera.CameraInfo();
cameraCount = Camera.getNumberOfCameras();
//設(shè)置相機(jī)的參數(shù)
for (int i = 0; i < cameraCount; i++) {
Camera.getCameraInfo(i, cameraInfo);
if (cameraInfo.facing == Camera.CameraInfo.CAMERA_FACING_FRONT) {
try {
camera = Camera.open(i);
camera.setPreviewDisplay(holder);
setCameraDisplayOrientation(i, camera);
//最重要的設(shè)置 幀圖的回調(diào)
camera.setPreviewCallback(new MyPreviewCallback());
camera.startPreview();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
@Override
public void surfaceDestroyed(SurfaceHolder holder) {
//記得釋放，避免OOM和占用
if (camera != null) {
camera.setPreviewCallback(null);
camera.stopPreview();
camera.release();
camera = null;
}
}
}
private class MyPreviewCallback implements PreviewCallback {
@Override
public void onPreviewFrame(byte[] data, Camera camera) {
//這里需要注意，回調(diào)出來的data不是我們直接意義上的RGB圖 而是YUV圖，因此我們需要
//將YUV轉(zhuǎn)化為bitmap再進(jìn)行相應(yīng)的人臉檢測，同時注意必須使用RGB_565，才能進(jìn)行人臉檢測，其余無效
Camera.Size size = camera.getParameters().getPreviewSize();
YuvImage yuvImage = new YuvImage(data, ImageFormat.NV21,
size.width, size.height, null);
ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
yuvImage.compressToJpeg(new Rect(0, 0, size.width, size.height),
80, baos);
byte[] byteArray = baos.toByteArray();
detectionFaces(byteArray);
}
}
/**
* 檢測人臉
*
* @param data 預(yù)覽的圖像數(shù)據(jù)
*/
private void detectionFaces(byte[] data) {
BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
Bitmap bitmap1 = BitmapFactory.decodeByteArray(data, 0, data.length,
options);
int width = bitmap1.getWidth();
int height = bitmap1.getHeight();
Matrix matrix = new Matrix();
Bitmap bitmap2 = null;
FaceDetector detector = null;
//設(shè)置各個角度的相機(jī)，這樣我們的檢測效果才是最好
switch (orientionOfCamera) {
case 0:
//初始化人臉檢測（下同）
detector = new FaceDetector(width, height, 10);
matrix.postRotate(0.0f, width / 2, height / 2);
// 以指定的寬度和高度創(chuàng)建一張可變的bitmap（圖片格式必須是RGB_565，不然檢測不到人臉）
bitmap2 = Bitmap.createBitmap(width, height, Bitmap.Config.RGB_565);
break;
case 90:
detector = new FaceDetector(height, width, 1);
matrix.postRotate(-270.0f, height / 2, width / 2);
bitmap2 = Bitmap.createBitmap(height, width, Bitmap.Config.RGB_565);
break;
case 180:
detector = new FaceDetector(width, height, 1);
matrix.postRotate(-180.0f, width / 2, height / 2);
bitmap2 = Bitmap.createBitmap(width, height, Bitmap.Config.RGB_565);
break;
case 270:
detector = new FaceDetector(height, width, 1);
matrix.postRotate(-90.0f, height / 2, width / 2);
bitmap2 = Bitmap.createBitmap(height, width, Bitmap.Config.RGB_565);
break;
}
//設(shè)置支持的面數(shù)（最大支持檢測多少人的臉 ，可以根據(jù)需要調(diào)整，不過需要與findFaces中的參數(shù)數(shù)值相同，否則會拋出異常）
faces = new FaceDetector.Face[10];
Paint paint = new Paint();
paint.setDither(true);
Canvas canvas = new Canvas();
canvas.setBitmap(bitmap2);
canvas.setMatrix(matrix);
// 將bitmap1畫到bitmap2上（這里的偏移參數(shù)根據(jù)實際情況可能要修改）
canvas.drawBitmap(bitmap1, 0, 0, paint);
//這里通過向findFaces中傳遞幀圖轉(zhuǎn)化后的bitmap和最大檢測的人臉數(shù)face，返回檢測后的人臉數(shù)
faceNumber = detector.findFaces(bitmap2, faces);
mTV.setText("facnumber----" + faceNumber);
mTV.setTextColor(Color.RED);
//這里就是我們的人臉識別，繪制識別后的人臉區(qū)域的類
if (faceNumber != 0) {
mFindFaceView.setVisibility(View.VISIBLE);
mFindFaceView.drawRect(faces, faceNumber);
} else {
mFindFaceView.setVisibility(View.GONE);
}
bitmap2.recycle();
bitmap1.recycle();
}
/**
* 設(shè)置相機(jī)的顯示方向（這里必須這么設(shè)置，不然檢測不到人臉）
*
* @param cameraId 相機(jī)ID(0是后置攝像頭，1是前置攝像頭）
* @param camera 相機(jī)對象
*/
private void setCameraDisplayOrientation(int cameraId, Camera camera) {
Camera.CameraInfo info = new Camera.CameraInfo();
Camera.getCameraInfo(cameraId, info);
int rotation = getWindowManager().getDefaultDisplay().getRotation();
int degree = 0;
switch (rotation) {
case Surface.ROTATION_0:
degree = 0;
break;
case Surface.ROTATION_90:
degree = 90;
break;
case Surface.ROTATION_180:
degree = 180;
break;
case Surface.ROTATION_270:
degree = 270;
break;
}
orientionOfCamera = info.orientation;
int result;
if (info.facing == Camera.CameraInfo.CAMERA_FACING_FRONT) {
result = (info.orientation + degree) % 360;
result = (360 - result) % 360;
} else {
result = (info.orientation - degree + 360) % 360;
}
camera.setDisplayOrientation(result);
}
@Override
public void onClick(View v) {
switch (v.getId()) {
case R.id.bt_camera:
if (camera != null) {
try {
camera.takePicture(null, null, new MyPictureCallback());
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
break;
}
}
}
到這里我們的人臉識別就已經(jīng)大功告成。demo地址
如果您想了解更多關(guān)于人臉識別方面的只是，先去關(guān)注并了解OpenCV。
以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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