Android FaceDetector实现人脸检测功能

关于人脸检测被折磨了半个月，前2周开需求会时需要要做一个“人脸认证上传功能，具体是打开前置摄像头，识别出用户的脸并且脸在一个指定的圆圈内然后自动保存这个状态的图像待用户是否确定上传”。听到这个需求我第一时间想到比较专业的图形处理库OpenCV。去github上面搜了一下关于openCV识别人脸的demo，样例确实有点多，也确实是可以实现 但是OpenCV库实在是有点大8M,用这个库估计会被构架师说死。然后我还搜过其它的第三方库（虹软，face++，阿里云人脸检测）这几款都不是省油的灯一款需要兼容android5.0以上，其它2款都是收费版，至于阿里云更厉害了不支持离线检测。

后来才选择了google自带api，网上一搜发现google 的一个类android.hardware.Camera里面有已经帮你封装好的人脸检测的api有这方面了解的同学可以参考一下点击打开链接。我开始也是使用这种方式实现的，磕磕碰碰的写完后最终发现合乎需求，后来自己打算测试一下机子兼容性，拿了一台华为机子一测试，发现人脸的那个接口没有任何回调（nexus6P调用还会发现闪退，打log发现是ndk层抛出来的），心马上沉入谷底。

最后发现好像没有啥捷径可走了，只好老实实使用android.media.FaceDetector进行开发。这种方式的使用的思路是，使用Camera+TextureView(鉴于对开发时间紧，对已过时有点了解就没有使用Camera2)进行预览，通过设置PreviewCallback实时抓取每一帧图像进行检测是否合格。图像预览本人推荐google关于Camera使用demo进行修改,因为在实际中有很多机型未必都能合乎预想（本人也确实被坑过，自己封装的Camera发现跑在一些机子上图像方向是反向的。当然如果对Camera很熟悉那也是可以自己写的）。好了啰嗦了一大堆下面来看看正题

先看看集成到app里面的实际效果

这里说明不是APP卡，我用的录屏软件共享桌面时一卡一卡的

首先图像预览改自google demo，demo拿过来是不能直接使用的，里面需要自己手动添加每一帧的回调，代码如下(这里直接贴图了，更直观，稍后我会把demo发出来)

google CameraDemo主要改了这么多，下面来看看在获取到每一帧时对图像的处理跟识别

再看看FaceThread做的Bitmap转换，Bitmap旋转及对Bitmap是否有人脸的识别

好了，主要逻辑就这些吧，关于FaceDetector具体使用，这是我写好的demo(上面演示是把demo验证没问题情况拷贝到项目中，最终实现需要按照你的需求来。演示地址)

最后给一个忠告，在开发中遇到完全不熟悉的api最好去找google的实现的demo看效果，看代码的实现。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • Android动态人脸检测的示例代码（脸数可调）

    人脸检测 这里的人脸检测并非人脸识别,但是却可以识别出是否有人,当有人时候,你可以将帧图进行人脸识别(这里推荐Face++的sdk),当然我写的demo中没有加入人脸识别,有兴趣的朋友可以追加.face++ android自带的人脸检测 这里我们用到了人脸检测类为 FaceDetector.这个类提供了强大的人脸检测功能,可以方便我们进行人脸的侦测,因此我们使用他来进行动态的人脸检测,实现原理,其实也挺简单,主要是通过Carmen的回调PreviewCallback 在其中对帧图进行操作,并通过

  • Android人脸识别Demo竖屏YUV方向调整和图片保存(分享)

    Android人脸识别Demo竖屏YUV方向调整和图片保存(分享)

    本博客包含三个常用方法,用于盛开Android版人脸识别Demo中竖屏使用时送入yuv数据,但一直无法识别的情况. 1.首先可以尝试顺时针旋转90°或270°,然后送入识别SDK. 2.旋转方向后依然无法识别时,可以尝试saveImg( ),保存本地检查图片是否符合要求. /** * 视频顺时针旋转90 * 该方法仅仅在竖屏时候使用 * */ public static byte[] rotateYUV420Degree90(byte[] data, int imageWidth, int im

  • 详解android 人脸检测你一定会遇到的坑

    详解android 人脸检测你一定会遇到的坑

    笔者今年做了一个和人脸有关的android产品,主要是获取摄像头返回的预览数据流,判断该数据流是否包含了人脸,有人脸时显示摄像头预览框,无人脸时摄像头预览框隐藏,看上去这个功能并不复杂,其实在开发过程中,遇到的问题也不多,全部都处理了,在正式推出前,这个产品在公司内部也测试了几个月,也没发现bug,但最近实施人员,在客户公司做实施时,反馈回来各种问题,这些问题有部分是程序bug,也有一部分是和硬件有关,因为测试环境有限,笔者无法对各种型号,各个厂家的硬件进行测试,这篇文章主要是记录,摄像头给我们

  • Android camera实时预览 实时处理，人脸识别示例

    Android camera实时预览 实时处理，人脸识别示例

    Android camera实时预览 实时处理,面部认证. 预览操作是网友共享的代码,我在继承SurfaceView 的CameraSurfaceView 中加入了帧监听事件,每次预览监听前五个数据帧,在处理做一个面部识别. 先看目录关系 自定义控件CameraSurfaceView.java 自定义接口方法CameraInterface.java CameraActivity预览界面. CameraSurfaceView.Java package com.centaur.camera.prev

  • android实现人脸识别技术的示例代码

    android实现人脸识别技术的示例代码

    1.前沿 人工智能时代快速来临,其中人脸识别是当前比较热门的技术,在国内也越来越多的运用,例如刷脸打卡,刷脸APP,身份识别,人脸门禁等.当前的人脸识别技术分为WEBAPI和SDK调用两种方式,WEBAPI需要实时联网,SDK调用可以离线使用. 本次使用的虹软提供的人脸识别的SDK,此SDK也可根据不同应用场景设计,针对性强.包括人脸检测.人脸跟踪.人脸识别,即使在离线环境下也可正常运行. 虹软公司是一家具有硅谷背景的图像处理公司,除了人脸技术以外,还有多项图像及视频处理技术.他们的双摄像头处理

  • Android中的人脸检测的示例代码（静态和动态）

    Android中的人脸检测的示例代码（静态和动态）

    (1)背景. Google 于2006年8月收购Neven Vision 公司 (该公司拥有10多项应用于移动设备领域的图像识别的专利),以此获得了图像识别的技术,并加入到android中.Android 中的人脸识别技术,用到的底层库:android/external/neven/,framework 层:frameworks/base/media/java/android/media/FaceDetector.java. Java 层接口的限制:A,只能接受Bitmap 格式的数据:B,只能

  • Android FaceDetector实现人脸检测功能

    Android FaceDetector实现人脸检测功能

    关于人脸检测被折磨了半个月,前2周开需求会时需要要做一个"人脸认证上传功能,具体是打开前置摄像头,识别出用户的脸并且脸在一个指定的圆圈内然后自动保存这个状态的图像待用户是否确定上传".听到这个需求我第一时间想到比较专业的图形处理库OpenCV.去github上面搜了一下关于openCV识别人脸的demo,样例确实有点多,也确实是可以实现 但是OpenCV库实在是有点大8M,用这个库估计会被构架师说死.然后我还搜过其它的第三方库(虹软,face++,阿里云人脸检测)这几款都不是省油的灯一

  • Android 中使用 dlib+opencv 实现动态人脸检测功能

    Android 中使用 dlib+opencv 实现动态人脸检测功能

    1 概述 完成 Android 相机预览功能以后,在此基础上我使用 dlib 与 opencv 库做了一个关于人脸检测的 demo.该 demo 在相机预览过程中对人脸进行实时检测,并将检测到的人脸用矩形框描绘出来.具体实现原理如下: 采用双层 View,底层的 TextureView 用于预览,程序从 TextureView 中获取预览帧数据,然后调用 dlib 库对帧数据进行处理,最后将检测结果绘制在顶层的 SurfaceView 中. 2 项目配置 由于项目中用到了 dlib 与 open

  • 50行Python代码实现人脸检测功能

    50行Python代码实现人脸检测功能

    现在的人脸识别技术已经得到了非常广泛的应用,支付领域.身份验证.美颜相机里都有它的应用.用iPhone的同学们应该对下面的功能比较熟悉 iPhone的照片中有一个"人物"的功能,能够将照片里的人脸识别出来并分类,背后的原理也是人脸识别技术. 这篇文章主要介绍怎样用Python实现人脸检测.人脸检测是人脸识别的基础.人脸检测的目的是识别出照片里的人脸并定位面部特征点,人脸识别是在人脸检测的基础上进一步告诉你这个人是谁. 好了,介绍就到这里.接下来,开始准备我们的环境. 准备工作 本文的人

  • Python下应用opencv 实现人脸检测功能

    Python下应用opencv 实现人脸检测功能

    使用OpenCV's Haar cascades作为人脸检测,因为他做好了库,我们只管使用. 代码简单,除去注释,总共有效代码只有10多行. 所谓库就是一个检测人脸的xml 文件,可以网上查找,下面是一个地址: https://github.com/opencv/opencv/blob/master/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml 如何构造这个库,学习完本文后可以参考: http://note.sonots.com/Sc

  • Java+opencv3.2.0实现人脸检测功能

    Java+opencv3.2.0实现人脸检测功能

    说到人脸检测,首先要了解Haar特征分类器.Haar特征分类器说白了就是一个个的xml文件,不同的xml里面描述人体各个部位的特征值,比如人脸.眼睛等等.OpenCV3.2.0中提供了如下特征文件: haarcascade_eye.xml haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml haarcascade_frontalcatface.xml haarcascade_frontalcatface_extended.xml haarcascade_frontalface

  • JavaCV实现人脸检测功能

    本文实例为大家分享了JavaCV实现人脸检测功能的具体代码,供大家参考,具体内容如下 /* * Copyright (C) 2010,2011,2012 Samuel Audet * * FacePreview - A fusion of OpenCV's facedetect and Android's CameraPreview samples, * with JavaCV + JavaCPP as the glue in between. * * This file was based o

  • OpenCV实现人脸检测功能

    本文实例为大家分享了OpenCV实现人脸检测功能的具体代码,供大家参考,具体内容如下 1.HAAR级联检测 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; #include <iostream> #include <cstdlib> using namespace std; int main(int artc, char** argv) { face_detect_h

  • Vue+tracking.js 实现前端人脸检测功能

    项目中需要实现人脸登陆功能,实现思路为在前端检测人脸,把人脸照片发送到后端识别,返回用户token登陆成功 前端调用摄像头使用tracking.js检测视频流中的人脸,检测到人脸后拍照上传后端. 后端使用face_recognition人脸识别库,使用Flask提供restfulAP供前端调用 实现效果如下图: 登陆界面: 摄像头检测人脸界面: 前端代码如下: <template> <div id="facelogin"> <h1 class="

  • opencv实现图片与视频中人脸检测功能

    opencv实现图片与视频中人脸检测功能

    本文实例为大家分享了opencv实现人脸检测功能的具体代码,供大家参考,具体内容如下 第一章:反思与总结 上一篇博客我相信自己将人脸检测中的AdaBoost算法解释的非常清晰了,以及如何训练人脸检测的强分类器:人脸检测中AdaBoost算法详解.事后,自我感觉对这个人脸检测还是不够具体,所以自己抽了一下午的时间用opencv实现图片与视频中的人脸检测,下面是我用vs2013加opencv4.9来实现的.做一下声明,我的代码是参考OpenCV实现人脸检测的一个博客写的,非常感谢这位博主,我学到了很

随机推荐