Android动态人脸检测的示例代码（脸数可调）
程序员文章站
2023-12-15 19:23:28
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...
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。
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facedetector来检测该帧图中是否有人脸。当然如果你想在surfaceview中绘制人脸的范围，可以将画布与其绑定，画完再解绑。
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canvas canvas = 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();
yuvimage.compresstojpeg(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 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;
}
}
}
到这里我们的人脸识别就已经大功告成。demo地址
如果您想了解更多关于人脸识别方面的只是，先去关注并了解opencv。
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。