Android人脸检测
总述
随着科技的发展，人脸识别技术在各个领域得到了广泛应用，Android作为一种广泛使用的操作系统，其平台上的人脸检测功能尤为重要，本文将详细介绍如何在Android平台上实现人脸检测，包括环境搭建、代码实现、以及常见问题的解决方案。
一、环境搭建
OpenCV库的下载与配置
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了许多图像处理和计算机视觉算法，要在Android上使用OpenCV进行人脸检测，首先需要下载并配置OpenCV库。
（1）下载OpenCV库
访问OpenCV官网（https: //opencv.org/），下载对应版本，以4.5.3版本为例。
下载后解压得到4个文件：OpenCV-android-sdk-4.5.3.zip、OpenCV-4.5.3-android-sdk.zip、OpenCV-4.5.3-android-sdk-license.txt和README.md。
（2）创建Android项目
打开Android Studio，创建一个新的项目。
找到刚下载好解压后的OpenCV目录，选择sdk作为module导入。
（3）修改build.gradle文件
打开项目根目录下的build.gradle文件，添加以下代码：
allprojects {
repositories {
google()
jcenter()
mavenCentral()
maven { url 'https://maven.aliyun.com/repository/public' }
maven { url 'https://jitpack.io' }
}
} 打开app模块下的build.gradle文件，添加以下代码：
apply plugin: 'com.android.application'
android {
compileSdkVersion 30
defaultConfig {
applicationId "com.example.facedetection"
minSdkVersion 21
targetSdkVersion 30
versionCode 1
versionName "1.0"
}
buildTypes {
release {
minifyEnabled false
proguardFiles getDefaultProguardFile('proguard-android-optimize.txt'), 'proguard-rules.pro'
}
}
externalNativeBuild {
cmake {
path "CMakeLists.txt"
}
}
}
dependencies {
implementation fileTree(dir: "libs", include: ["*.jar"])
implementation 'com.android.support:appcompat-v7:28.0.0'
implementation 'com.android.support.constraint:constraint-layout:1.1.3'
implementation project(':openCVLibrary345')
} 在settings.gradle文件中添加：
include ':openCVLibrary345'
将OpenCV库中的module依赖到项目中，在app的build.gradle中添加：
implementation project(':openCVLibrary345') 至此，OpenCV的环境搭建完毕。
2. AndroidManifest.xml配置
为了使用相机进行人脸检测，需要在AndroidManifest.xml中添加相机权限，并处理6.0及以上版本的动态权限申请。
<manifest xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
package="com.example.facedetection">
<uses-permission android:name="android.permission.CAMERA"/>
<uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE"/>
<uses-permission android:name="android.permission.READ_EXTERNAL_STORAGE"/>
<application
... >
<activity android:name=".MainActivity">
<intent-filter>
<action android:name="android.intent.action.MAIN"/>
<category android:name="android.intent.category.LAUNCHER"/>
</intent-filter>
</activity>
</application>
</manifest> 二、代码实现
布局文件设计
创建一个activity_main.xml布局文件，包含一个SurfaceView用于显示相机预览。
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<RelativeLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
android:layout_width="match_parent"
android:layout_height="match_parent">
<SurfaceView
android:id="@+id/camera_view"
android:layout_width="match_parent"
android:layout_height="match_parent"/>
</RelativeLayout> MainActivity代码实现
在MainActivity中实现相机预览和人脸检测功能。
package com.example.facedetection;
import android.Manifest;
import android.content.pm.PackageManager;
import android.graphics.Bitmap;
import android.os.Bundle;
import android.util.Log;
import android.util.SparseArray;
import android.view.SurfaceHolder;
import android.view.SurfaceView;
import androidx.annotation.NonNull;
import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity;
import androidx.core.app.ActivityCompat;
import androidx.core.content.ContextCompat;
import org.opencv.android.BaseLoaderCallback;
import org.opencv.android.CameraBridgeViewBase;
import org.opencv.android.OpenCVLoader;
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfRect;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;
import java.io.IOException;
import java.util.List;
public class MainActivity extends AppCompatActivity implements CameraBridgeViewBase.CvCameraViewListener {
private static final String TAG = "MainActivity";
private CameraBridgeViewBase cameraBridgeViewBase;
private Mat mRgba;
private CascadeClassifier faceDetector;
private BaseLoaderCallback mOpenCVCallBack = new BaseLoaderCallback() {
@Override
public void onManagerConnected(int status) {
switch (status) {
case LoaderCallbackInterface.SUCCESS: {
Log.i(TAG, "OpenCV loaded successfully");
System.loadLibrary("opencv_java3");
initializeCamera();
break;
} default: {
super.onManagerConnected(status);
break;
}
}
}
};
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout.activity_main);
if (!OpenCVLoader.initDebug()) {
Log.d(TAG, "Internal OpenCV library not found. Using OpenCV Manager for initialization");
OpenCVLoader.initAsync(OpenCVLoader.OPENCV_VERSION, this, mOpenCVCallBack);
} else {
mOpenCVCallBack.onManagerConnected(LoaderCallbackInterface.SUCCESS);
}
}
private void initializeCamera() {
cameraBridgeViewBase = new JavaCameraView(this, camera -> {
onCameraViewStarted(camera);
});
setContentView(cameraBridgeViewBase);
cameraBridgeViewBase.setVisibility(SurfaceView.VISIBLE);
cameraBridgeViewBase.setCvCameraViewListener(this);
faceDetector = new CascadeClassifier();
try {
faceDetector.load("lbpcascade_frontalface.xml");
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
@Override
public void onCameraViewStarted(int width, int height) {
mRgba = new Mat(height, width, CvType.CV_8UC4);
}
@Override
public void onCameraViewStopped() {
mRgba.release();
}
@Override
public Mat onCameraFrame(CameraBridgeViewBase.CvCameraViewFrame inputFrame) {
mRgba = inputFrame.rgba();
Core.rotate(mRgba, mRgba, Core.ROTATE_90_CLOCKWISE);
Imgproc.cvtColor(mRgba, mRgba, Imgproc.COLOR_RGBA2GRAY);
Imgproc.equalizeHist(mRgba, mRgba);
// 人脸检测
MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
faceDetector.detectMultiScale(mRgba, faceDetections);
for (Rect rect : faceDetections.toArray()) {
Imgproc.rectangle(mRgba, new Point(rect.x, rect.y), new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height), new Scalar(0, 255, 0));
}
return mRgba;
}
} 在这个例子中，我们使用了OpenCV提供的JavaCameraView来实现相机预览，并使用CascadeClassifier进行人脸检测，当检测到人脸时，我们在图像上绘制矩形框。
三、归纳与展望
关键点：主要包括相机预览的实现、人脸检测算法的应用以及检测结果的处理，通过上述步骤，可以实现一个简单的Android人脸检测应用，实际应用中可能还需要考虑性能优化、准确率提升等问题，可以使用更高效的人脸检测算法如MTCNN或深度学习模型来提高检测速度和准确率，还可以结合其他传感器数据如红外摄像头来提高活体检测的准确性，对于大规模应用来说，服务器端的人脸比对和数据库管理也是必须考虑的因素，Android人脸检测是一个涉及多个技术领域的复杂课题，需要不断学习和实践才能掌握其精髓。
原创文章，作者：未希，如若转载，请注明出处：https://www.kdun.com/ask/1263471.html
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