Android开发 API人脸检测实例教程

2024-04-29 00:38
文章标签 android 开发 检测 api 人脸 实例教程

本文主要是介绍Android开发 API人脸检测实例教程，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

Android中文API最新中文版
http://www.eoeandroid.com/thread-58597-1-1.html
=============帖子正文=======================

通过两个主要的API，Android提供了一个直接在位图上进行脸部检测的方法，这两个API分别是    android.media.FaceDetector和android.media.FaceDetector.Face，已经包含在Android官方API中。本教程来自Developer网站，向大家介绍了这些API，同时提供教程中实例代码下载。 
102_120427155144_1_lit.jpg 
所谓人脸检测就是指从一副图片或者一帧视频中标定出所有人脸的位置和尺寸。人脸检测是人脸识别系统中的一个重要环节，也可以独立应用于视频监控。在数字媒体日益普及的今天，利用人脸检测技术还可以帮助我们从海量图片数据中快速筛选出包含人脸的图片。 在目前的数码相机中，人脸检测可以用来完成自动对焦，即“脸部对焦”。“脸部对焦”是在自动曝光和自动对焦发明后，二十年来最重要的一次摄影技术革新。家用数码相机，占绝大多数的照片是以人为拍摄主体的，这就要求相机的自动曝光和对焦以人物为基准。

构建一个人脸检测的Android Activity
你可以构建一个通用的Android Activity，我们扩展了基类ImageView，成为MyImageView,而我们需要进行检测的包含人脸的位图文件必须是565格式，API才能正常工作。被检测出来的人脸需要一个置信测度（confidence measure），这个措施定义在android.media.FaceDetector.Face.CONFIDENCE_THRESHOLD。
最重要的方法实现在setFace()，它将FaceDetector对象实例化，同时调用findFaces，结果存放在faces里，人脸的中点转移到MyImageView。代码如下：

 
public class TutorialOnFaceDetect1 extends Activity { 

private MyImageView mIV; 

private Bitmap mFaceBitmap; 

private int mFaceWidth = 200; 

private int mFaceHeight = 200; 

private static final int MAX_FACES = 1; 

private static String TAG = "TutorialOnFaceDetect"; 



@Override 

public void onCreate(Bundle savedInstanceState) { 

super.onCreate(savedInstanceState); 



mIV = new MyImageView(this); 

setContentView(mIV, new LayoutParams(LayoutParams.WRAP_CONTENT, LayoutParams.WRAP_CONTENT)); 



// load the photo 

Bitmap b = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.drawable.face3); 

mFaceBitmap = b.copy(Bitmap.Config.RGB_565, true); 

b.recycle(); 



mFaceWidth = mFaceBitmap.getWidth(); 

mFaceHeight = mFaceBitmap.getHeight(); 

mIV.setImageBitmap(mFaceBitmap); 



// perform face detection and set the feature points setFace(); 



mIV.invalidate(); 

} 



public void setFace() { 

FaceDetector fd; 

FaceDetector.Face [] faces = new FaceDetector.Face[MAX_FACES]; 

PointF midpoint = new PointF(); 

int [] fpx = null; 

int [] fpy = null; 

int count = 0; 



try { 

fd = new FaceDetector(mFaceWidth, mFaceHeight, MAX_FACES); 

count = fd.findFaces(mFaceBitmap, faces); 

} catch (Exception e) { 

Log.e(TAG, "setFace(): " + e.toString()); 

return; 

} 



// check if we detect any faces 

if (count > 0) { 

fpx = new int[count]; 

fpy = new int[count]; 



for (int i = 0; i < count; i++) { 

try { 

faces.getMidPoint(midpoint); 



fpx = (int)midpoint.x; 

fpy = (int)midpoint.y; 

} catch (Exception e) { 

Log.e(TAG, "setFace(): face " + i + ": " + e.toString()); 

} 

} 

} 



mIV.setDisplayPoints(fpx, fpy, count, 0); 

} 

}


接下来的代码中，我们在MyImageView中添加setDisplayPoints() ，用来在被检测出的人脸上标记渲染。图1展示了一个标记在被检测处的人脸上处于中心位置。
 
// set up detected face features for display 

public void setDisplayPoints(int [] xx, int [] yy, int total, int style) { 

mDisplayStyle = style; 

mPX = null; 

mPY = null; 



if (xx != null && yy != null && total > 0) { 

mPX = new int[total]; 

mPY = new int[total]; 



for (int i = 0; i < total; i++) { 

mPX = xx; 

mPY = yy; 

} 

} 

}


多人脸检测
通过FaceDetector可以设定检测到人脸数目的上限。比如设置最多只检测10张脸：
  1. private static final int MAX_FACES = 10; 
复制代码
图2展示检测到多张人脸的情况。
102_120427154908_1.jpg 
定位眼睛中心位置

Android人脸检测返回其他有用的信息，例同时会返回如eyesDistance，pose，以及confidence。我们可以通过eyesDistance来定位眼睛的中心位置。

下面的代码中，我们将setFace()放在doLengthyCalc()中。同时图3展示了定位眼睛中心位置的效果。
 
public class TutorialOnFaceDetect extends Activity { 

private MyImageView mIV; 

private Bitmap mFaceBitmap; 

private int mFaceWidth = 200; 

private int mFaceHeight = 200; 

private static final int MAX_FACES = 10; 

private static String TAG = "TutorialOnFaceDetect"; 

private static boolean DEBUG = false; 



protected static final int GUIUPDATE_SETFACE = 999; 

protected Handler mHandler = new Handler(){ 

// @Override 

public void handleMessage(Message msg) { 

mIV.invalidate(); 



super.handleMessage(msg); 

} 

}; 



@Override 

public void onCreate(Bundle savedInstanceState) { 

super.onCreate(savedInstanceState); 



mIV = new MyImageView(this); 

setContentView(mIV, new LayoutParams(LayoutParams.WRAP_CONTENT, LayoutParams.WRAP_CONTENT)); 



// load the photo 

Bitmap b = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.drawable.face3); 

mFaceBitmap = b.copy(Bitmap.Config.RGB_565, true); 

b.recycle(); 



mFaceWidth = mFaceBitmap.getWidth(); 

mFaceHeight = mFaceBitmap.getHeight(); 

mIV.setImageBitmap(mFaceBitmap); 

mIV.invalidate(); 



// perform face detection in setFace() in a background thread 

doLengthyCalc(); 

} 



public void setFace() { 

FaceDetector fd; 

FaceDetector.Face [] faces = new FaceDetector.Face[MAX_FACES]; 

PointF eyescenter = new PointF(); 

float eyesdist = 0.0f; 

int [] fpx = null; 

int [] fpy = null; 

int count = 0; 



try { 

fd = new FaceDetector(mFaceWidth, mFaceHeight, MAX_FACES); 

count = fd.findFaces(mFaceBitmap, faces); 

} catch (Exception e) { 

Log.e(TAG, "setFace(): " + e.toString()); 

return; 

} 



// check if we detect any faces 

if (count > 0) { 

fpx = new int[count * 2]; 

fpy = new int[count * 2]; 



for (int i = 0; i < count; i++) { 

try { 

faces.getMidPoint(eyescenter); 

eyesdist = faces.eyesDistance(); 



// set up left eye location 

fpx[2 * i] = (int)(eyescenter.x - eyesdist / 2); 

fpy[2 * i] = (int)eyescenter.y; 



// set up right eye location 

fpx[2 * i + 1] = (int)(eyescenter.x + eyesdist / 2); 

fpy[2 * i + 1] = (int)eyescenter.y; 



if (DEBUG) { 

Log.e(TAG, "setFace(): face " + i + ": confidence = " + faces.confidence() 

+ ", eyes distance = " + faces.eyesDistance() 

+ ", pose = ("+ faces.pose(FaceDetector.Face.EULER_X) + "," 
 + faces.pose(FaceDetector.Face.EULER_Y) + "," 
 + faces.pose(FaceDetector.Face.EULER_Z) + ")" 
 + ", eyes midpoint = (" + eyescenter.x + "," + eyescenter.y +")"); 
 } 
 } catch (Exception e) { 
 Log.e(TAG, "setFace(): face " + i + ": " + e.toString()); 
 } 
 } 
 } 
 
 mIV.setDisplayPoints(fpx, fpy, count * 2, 1); 
 } 
 
 private void doLengthyCalc() { 
 Thread t = new Thread() { 
 Message m = new Message(); 
 
 public void run() { 
 try { 
 setFace(); 
 m.what = TutorialOnFaceDetect.GUIUPDATE_SETFACE; 
 TutorialOnFaceDetect.this.mHandler.sendMessage(m); 
 } catch (Exception e) { 
 Log.e(TAG, "doLengthyCalc(): " + e.toString()); 
 } 
 } 
 }; 
 
 t.start(); 
 } 
 }

原文地址：点击打开链接

这篇关于Android开发 API人脸检测实例教程的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/944687。

相关文章

Spring Boot集成/输出/日志级别控制/持久化开发实践

Spring Boot集成/输出/日志级别控制/持久化开发实践

《SpringBoot集成/输出/日志级别控制/持久化开发实践》SpringBoot默认集成Logback,支持灵活日志级别配置（INFO/DEBUG等）,输出包含时间戳、级别、类名等信息,并可通过... 目录一、日志概述1.1、Spring Boot日志简介1.2、日志框架与默认配置1.3、日志的核心作用
阅读更多...
Android Paging 分页加载库使用实践

Android Paging 分页加载库使用实践

《AndroidPaging分页加载库使用实践》AndroidPaging库是Jetpack组件的一部分,它提供了一套完整的解决方案来处理大型数据集的分页加载,本文将深入探讨Paging库... 目录前言一、Paging 库概述二、Paging 3 核心组件1. PagingSource2. Pager3.
阅读更多...
SpringBoot监控API请求耗时的6中解决解决方案

SpringBoot监控API请求耗时的6中解决解决方案

《SpringBoot监控API请求耗时的6中解决解决方案》本文介绍SpringBoot中记录API请求耗时的6种方案,包括手动埋点、AOP切面、拦截器、Filter、事件监听、Micrometer+... 目录1. 简介2.实战案例2.1 手动记录2.2 自定义AOP记录2.3 拦截器技术2.4 使用Fi
阅读更多...
PyQt5 GUI 开发的基础知识

PyQt5 GUI 开发的基础知识

《PyQt5GUI开发的基础知识》Qt是一个跨平台的C++图形用户界面开发框架,支持GUI和非GUI程序开发,本文介绍了使用PyQt5进行界面开发的基础知识,包括创建简单窗口、常用控件、窗口属性设... 目录简介第一个PyQt程序最常用的三个功能模块控件QPushButton（按钮）控件QLable（纯文本
阅读更多...
基于Python开发一个图像水印批量添加工具

基于Python开发一个图像水印批量添加工具

《基于Python开发一个图像水印批量添加工具》在当今数字化内容爆炸式增长的时代,图像版权保护已成为创作者和企业的核心需求,本方案将详细介绍一个基于PythonPIL库的工业级图像水印解决方案,有需要... 目录一、系统架构设计1.1 整体处理流程1.2 类结构设计（扩展版本）二、核心算法深入解析2.1 自
阅读更多...
Linux系统性能检测命令详解

Linux系统性能检测命令详解

《Linux系统性能检测命令详解》本文介绍了Linux系统常用的监控命令（如top、vmstat、iostat、htop等）及其参数功能,涵盖进程状态、内存使用、磁盘I/O、系统负载等多维度资源监控,... 目录toppsuptimevmstatIOStatiotopslabtophtopdstatnmon
阅读更多...
Android kotlin中 Channel 和 Flow 的区别和选择使用场景分析

Android kotlin中 Channel 和 Flow 的区别和选择使用场景分析

《Androidkotlin中Channel和Flow的区别和选择使用场景分析》Kotlin协程中,Flow是冷数据流,按需触发,适合响应式数据处理；Channel是热数据流,持续发送,支持... 目录一、基本概念界定FlowChannel二、核心特性对比数据生产触发条件生产与消费的关系背压处理机制生命周期
阅读更多...
Android ClassLoader加载机制详解

Android ClassLoader加载机制详解

《AndroidClassLoader加载机制详解》Android的ClassLoader负责加载.dex文件,基于双亲委派模型,支持热修复和插件化,需注意类冲突、内存泄漏和兼容性问题,本文给大家介... 目录一、ClassLoader概述1.1 类加载的基本概念1.2 android与Java Class
阅读更多...
Knife4j+Axios+Redis前后端分离架构下的 API 管理与会话方案(最新推荐)

Knife4j+Axios+Redis前后端分离架构下的 API 管理与会话方案(最新推荐)

《Knife4j+Axios+Redis前后端分离架构下的API管理与会话方案(最新推荐)》本文主要介绍了Swagger与Knife4j的配置要点、前后端对接方法以及分布式Session实现原理,... 目录一、Swagger 与 Knife4j 的深度理解及配置要点Knife4j 配置关键要点1.Spri
阅读更多...
SpringBoot开发中十大常见陷阱深度解析与避坑指南

SpringBoot开发中十大常见陷阱深度解析与避坑指南

《SpringBoot开发中十大常见陷阱深度解析与避坑指南》在SpringBoot的开发过程中,即使是经验丰富的开发者也难免会遇到各种棘手的问题,本文将针对SpringBoot开发中十大常见的“坑... 目录引言一、配置总出错？是不是同时用了.properties和.yml？二、换个位置配置就失效？搞清楚加
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2