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文档简介
【移动应用开发技术】Android中怎么实现动态人脸检测
Android中怎么实现动态人脸检测,针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。第一步我们首先来定义一个surfaceview盖在我们Carmen使用的surfaceview上进行对人脸范围的绘制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();
//
获得两眼之间的中间点
face.getMidPoint(midPoint);
//
获得两眼之间的距离
eyesDistance
=
face.eyesDistance();
//
换算出预览图片和屏幕显示区域的比例参数
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
+
"");
//
因为拍摄的相片跟实际显示的图像是镜像关系,所以在图片上获取的两眼中间点跟手机上显示的是相反方向
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();获取surfaceholder与我们要绘制人脸范围的画布进行绑定Canvascanvas=holder.lockCanvas();这样我们就可以愉快的进行绘制了,当然前提是我们要拿到人脸的坐标位置。2.还有重要的一点,就是要让我们用来盖在Carema上的Surfaceview可以同名,并且设置起在视图树的层级为最高。
holder.setFormat(PixelFormat.TRANSPARENT);
this.setZOrderOnTop(true);第二步就是我们对人脸进行检测了,当然前提是我们要获得帧图public
class
FaceRecognitionDemoActivity
extends
Activity
implements
OnClickListener
{
private
SurfaceView
preview;
private
Camera
camera;
private
Camera.Parameters
parameters;
private
int
orientionOfCamera;//
前置摄像头的安装角度
private
int
faceNumber;//
识别的人脸数
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);
//
设置缓冲类型(必不可少)
preview.getHolder().setType(SurfaceHolder.SURFACE_TYPE_PUSH_BUFFERS);
//
设置surface的分辨率
preview.getHolder().setFixedSize(176,
144);
//
设置屏幕常亮(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);
//
设置预览区域的大小
parameters.setPreviewSize(width,
height);
//
设置每秒钟预览帧数
parameters.setPreviewFrameRate(20);
//
设置预览图片的大小
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();
//设置相机的参数
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);
//最重要的设置
帧图的回调
camera.setPreviewCallback(new
MyPreviewCallback());
camera.startPreview();
}
catch
(Exception
e)
{
e.printStackTrace();
}
}
}
}
@Override
public
void
surfaceDestroyed(SurfaceHolder
holder)
{
//记得释放,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)
{
//这里需要注意,回调出来的data不是我们直接意义上的RGB图
而是YUV图,因此我们需要
//将YUV转化为bitmap再进行相应的人脸检测,同时注意必须使用RGB_565,才能进行人脸检测,其余无效
Camera.Size
size
=
camera.getParameters().getPreviewSize();
YuvImage
yuvImage
=
new
YuvImage(data,
ImageFormat.NV21,
size.width,
size.height,
null);
ByteArrayOutputStream
baos
=
new
ByteArrayOutputStream();
yuvIpressToJpeg(new
Rect(0,
0,
size.width,
size.height),
80,
baos);
byte[]
byteArray
=
baos.toByteArray();
detectionFaces(byteArray);
}
}
/**
*
检测人脸
*
*
@param
data
预览的图像数据
*/
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;
//设置各个角度的相机,这样我们的检测效果才是最好
switch
(orientionOfCamera)
{
case
0:
//初始化人脸检测(下同)
detector
=
new
FaceDetector(width,
height,
10);
matrix.postRotate(0.0f,
width
/
2,
height
/
2);
//
以指定的宽度和高度创建一张可变的bitmap(图片格式必须是RGB_565,不然检测不到人脸)
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;
}
//设置支持的面数(最大支持检测多少人的脸
,可以根据需要调整,不过需要与findFaces中的参数数值相同,否则会抛出异常)
faces
=
new
FaceDetector.Face[10];
Paint
paint
=
new
Paint();
paint.setDither(true);
Canvas
canvas
=
new
Canvas();
canvas.setBitmap(bitmap2);
canvas.setMatrix(matrix);
//
将bitmap1画到bitmap2上(这里的偏移参数根据实际情况可能要修改)
canvas.drawBitmap(bitmap1,
0,
0,
paint);
//这里通过向findFaces中传递帧图转化后的bitmap和最大检测的人脸数face,返回检测后的人脸数
faceNumber
=
detector.findFaces(bitmap2,
faces);
mTV.setText("facnumber"
+
faceNumber);
mTV.setTextColor(Color.RED);
//这里就是我们的人脸识别,绘制识别后的人脸区域的类
if
(faceNumber
!=
0)
{
mFindFaceView.setVisibility(View.VISIBLE);
mFindFaceView.drawRect(faces,
faceNumber);
}
else
{
mFindFaceView.setVisibility(View.GONE);
}
bitmap2.recycle();
bitmap1.recycle();
}
/**
*
设置相机的显示方向(这里必须这么设置,不然检测不到人脸)
*
*
@param
cameraId
相机ID(0是后置摄像头,1是前置摄像头)
*
@param
camera
相机对象
*/
private
void
setCameraDisplayOrientation(int
cameraId,
Camera
camera)
{
Camera.CameraInfo
info
=
new
Camera.CameraInfo();
Camera.getCameraInfo(cameraId,
info);
int
r
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