实战篇Android安卓本地离线实现视频检测人脸
- 引言
- 项目概述
- 核心代码类介绍
- 人脸检测流程
- 项目地址
- 总结
引言
在当今数字化时代,人脸识别技术已经广泛应用于各个领域,如安防监控、门禁系统、移动支付等。本文将以第三视角详细讲解如何基于bifan-wei-Face/Detector:V1.0实现人脸识别。
项目概述
com.github.bifan-wei:FaceDetector:V1.0 是一个人脸识别项目,主要通过 Android 平台的相机采集图像数据,然后利用 FaceDetector 类进行人脸检测,最终将检测结果绘制在界面上。该项目主要包含两个核心文件:FaceDetectTextureView.java 和 IFaceRectView.java。
核心代码类介绍
- FaceDetectTextureView.java 这个类继承自 TextureView 并实现了 View.OnLayoutChangeListener 接口,主要负责相机的初始化、预览、人脸检测等功能。 关键属性
mCamera:Camera 对象,用于控制相机的操作,如打开、关闭、预览等。 captureBitmap:Bitmap
对象,用于存储相机捕获的图像数据。 detectConfig:DetectConfig
对象,用于存储人脸检测的配置信息,如检测间隔时间、是否开启人脸检测等。 faceRectView:IFaceRectView
对象,用于绘制人脸检测的边框。 executorService:ExecutorService 对象,用于在后台线程执行人脸检测任务。
关键方法 initCamera() 和 initCamera(int
CameraType):用于初始化相机,包括打开相机、设置相机参数、初始化其他相关资源等。
openCamera():根据配置信息打开指定类型的相机。 detectFace(Bitmap
captureBitmap):该方法是人脸检测的核心方法,通过 FaceDetector 类检测图像中的人脸。具体步骤如下: 创建
FaceDetector 对象,指定检测图像的宽度、高度和最大人脸数量。 创建 FaceDetector.Face
数组,用于存储检测到的人脸信息。 调用 FaceDetector 的 findFaces 方法进行人脸检测,返回检测到的人脸数量。
如果检测到人脸,更新 DetectConfig 中的 PreFaceTime 为当前时间,并调用 faceRectView 的
drawFaceBorder 方法绘制人脸边框,最后返回检测到的人脸数组。 如果未检测到人脸,调用 faceRectView 的
clearBorder 方法清除之前绘制的边框,返回 null。
下面是相关代码
private FaceDetector.Face[] detectFace(Bitmap captureBitmap) {FaceDetector mFaceDetector = new FaceDetector(captureBitmap.getWidth(), captureBitmap.getHeight(), getDetectConfig().DETECT_FACE_NUM);FaceDetector.Face[] mFace = new FaceDetector.Face[getDetectConfig().DETECT_FACE_NUM];int detectedFaceNum = mFaceDetector.findFaces(captureBitmap, mFace);if (detectedFaceNum > 0) {getDetectConfig().PreFaceTime = System.currentTimeMillis();if (faceRectView != null) {faceRectView.drawFaceBorder(mFace, getDetectConfig().Simple);}return mFace;} else {if (faceRectView != null) {faceRectView.clearBorder();}}return null;
}
startCameraPreview() 和 stopCameraPreview():分别用于启动和停止相机预览。
release():释放相机、回收 Bitmap、关闭线程池等资源。
IFaceRectView.java
这是一个接口,定义了两个方法:drawFaceBorder 和 clearBorder,用于绘制人脸检测的边框和清除边框。
public interface IFaceRectView {/*** @param mFace 人脸参数* @param simple 图片压缩率*/void drawFaceBorder(FaceDetector.Face[] mFace, float simple);//清除边框线void clearBorder();
}
人脸检测流程
- 相机初始化:调用 initCamera() 或 initCamera(int CameraType)
方法初始化相机,包括打开相机、设置相机参数等。 相机预览:调用 startCameraPreview()
方法启动相机预览,相机开始采集图像数据。 人脸检测:在 SurfaceTextureListener 的
onSurfaceTextureUpdated 方法中,根据配置的检测间隔时间,通过 executorService 执行
FaceCapturedRunnable 任务,在 FaceCapturedRunnable 的 run 方法中调用 detectFace
方法进行人脸检测。 绘制边框:如果检测到人脸,调用 faceRectView 的 drawFaceBorder
方法绘制人脸边框;如果未检测到人脸,调用 faceRectView 的 clearBorder 方法清除之前绘制的边框。
资源释放:在不需要使用相机时,调用 release() 方法释放相机、回收 Bitmap、关闭线程池等资源。
项目地址
人脸识别demo加源代码
总结
通过上述步骤,我们可以基于 com.github.bifan-wei:FaceDetector:V1.0 实现一个简单的人脸识别功能。该项目主要利用 Android 平台的相机采集图像数据,通过 FaceDetector 类进行人脸检测,并将检测结果绘制在界面上。在实际应用中,可以根据需求对项目进行扩展和优化,如添加人脸识别算法、提高检测精度等。
希望本文对大家理解人脸识别技术的实现有所帮助,如果你有任何问题或建议,欢迎在评论区留言。