HarmonyOS NEXT 技术实践-基于基础视觉服务实现骨骼点识别
本示例展示了如何在HarmonyOS Next中实现基于基础视觉服务的骨骼点识别功能。骨骼点识别是计算机视觉中的一项重要技术,广泛应用于运动分析、健身监控和增强现实等领域。通过使用HarmonyOS Next提供的视觉API,开发者能够轻松地对人物图像进行骨骼点检测,并返回准确的骨骼点信息。本文将详细介绍项目的实现过程,包括如何调用骨骼点检测API、设计应用界面,以及如何展示识别结果。通过本示例,开发者将深入了解如何在HarmonyOS Next环境中集成视觉识别技术,并实现图像中的骨骼点自动识别和分析功能。
一、项目背景与目标
1. 框架介绍
HarmonyOS Next提供了一整套的视觉服务框架,使开发者可以轻松实现图像识别、处理等功能。特别是基础视觉服务,它为开发者提供了丰富的API接口,支持包括骨骼点识别、物体检测、人脸识别等多种图像分析任务。
在智能设备和应用中,骨骼点识别功能被广泛应用于运动分析、健身跟踪、虚拟人物建模等领域。目前,HarmonyOS Next的骨骼点识别功能支持17个关键点的识别,具体为鼻子,左右眼,左右耳,左右肩,左右肘、左右手腕、左右髋、左右膝、左右脚踝。
本示例使用了 基础视觉服务 提供的 骨骼点识别 功能,结合HarmonyOS Next的开发平台,演示如何通过图像中的骨骼点检测,实现人物的骨骼结构识别和展示。开发者可以通过这个示例,掌握如何在HarmonyOS Next应用中集成并调用视觉识别API。
2. 项目目标
本项目旨在展示如何使用HarmonyOS Next基础视觉服务进行骨骼点识别,帮助开发者快速了解如何集成骨骼点识别功能。通过实现该功能,用户可以在应用中上传一张人物全身照片,系统自动识别并返回图片中的骨骼点信息。
具体目标如下:
- 实现骨骼点识别API的调用。
- 用户可以上传图片或拍照,应用识别人物骨骼点并展示。
- 骨骼点信息通过文本形式展示,帮助用户理解和分析图像中的人物结构。
二、项目实现
1. 项目目录结构
以下是本项目的目录结构:
├─ entry/src/main/ets
│ ├─ entryability
│ │ └─ EntryAbility.ets // 程序入口
│ ├─ entrybackupability
│ │ └─ EntryBackupAbility.ets
│ └─ pages
│ └─ Index.ets // 应用主界面
└─ entry/src/main/resources // 资源文件目录
- EntryAbility.ets:程序的入口文件,负责应用初始化和界面设置。
- Index.ets:应用的主界面,用户在该界面中选择图片并启动骨骼点识别。
- resources目录:存放资源文件,如图片、图标等。
2. 项目实现
本示例使用的核心功能是调用骨骼点识别接口,该接口在@hms.ai.vision.skeletonDetection.d.ts
中定义,开发者可以通过该API处理上传的图片,获取人物的骨骼点信息。
-
导入骨骼点检测接口:
在项目中需要先导入骨骼点检测的API:import { skeletonDetection } from '@hms.ai.vision.skeletonDetection';
-
选择图片或拍照:
用户通过点击按钮选择本地图库中的图片,或直接使用相机拍摄一张新的图片。 -
调用骨骼点识别接口:
使用process
方法调用骨骼点识别服务:skeletonDetection.process({ uri: 'imageUri' // 图片的路径或URI }).then(response => { // 处理返回的识别结果 console.log('骨骼点识别结果:', response); }).catch(error => { console.error('骨骼点识别失败:', error); });
-
展示结果:
将识别到的骨骼点信息通过文本形式显示在应用界面上,帮助用户查看识别结果。
3. 注意事项
- 图片格式:确保上传的图片格式符合基础视觉服务的要求,一般支持JPG、PNG等常见格式。输入图像具有合适成像的质量(建议720p以上),100px<高度<10000px,100px<宽度<10000px,高宽比例建议5:1以下,接近手机屏幕高宽比例为宜。
- API限制:该骨骼点识别API可能会对处理的图片大小、分辨率等有所限制,开发者需要提前了解相关文档。
- 权限管理:在使用相机或访问图库时,需要合理配置相应的权限,如
CAMERA
和READ_EXTERNAL_STORAGE
等。
三、核心代码解析
1. 导入必要的依赖
在Index.ets
文件中,我们首先导入骨骼点识别API和其他必要的模块:
import { skeletonDetection } from '@hms.ai.vision.skeletonDetection';
import { ImagePicker, Camera } from '@ohos.multimedia.media';
2. 图片选择与拍照
我们实现了两个功能:从图库选择图片和直接通过相机拍摄图片。以下是从图库选择图片的代码:
const selectImage = () => {
ImagePicker.pickImage().then(uri => {
// 获取到图片URI
startSkeletonDetection(uri);
}).catch(error => {
console.error('选择图片失败:', error);
});
};
3. 调用骨骼点识别接口
当图片选择完成后,调用骨骼点识别接口进行处理:
const startSkeletonDetection = (imageUri) => {
skeletonDetection.process({
uri: imageUri
}).then(response => {
displaySkeletonPoints(response);
}).catch(error => {
console.error('骨骼点识别失败:', error);
});
};
4. 显示识别结果
识别结果以文本的形式展示:
const displaySkeletonPoints = (response) => {
const points = response.skeletonPoints; // 假设API返回的结果包含骨骼点数组
let resultText = '识别到的骨骼点信息:\n';
points.forEach((point, index) => {
resultText += `点${index + 1}: (${point.x}, ${point.y})\n`;
});
console.log(resultText);
};
四、效果预览
在应用启动后,用户可以选择图片或者拍摄一张照片,点击“开始骨骼点识别”后,应用会开始识别图片中的骨骼点并在界面上以文本形式展示结果。以下是效果预览:
- 选择图片:用户选择图片或拍照。
- 识别过程:点击“开始骨骼点识别”后,应用将处理图片并进行骨骼点识别。
- 结果展示:识别到的骨骼点信息通过文本在界面上展示。
五、总结
通过本项目的实现,我们学习了如何利用HarmonyOS Next中的基础视觉服务,进行骨骼点识别功能的开发。通过调用@hms.ai.vision.skeletonDetection
API,开发者可以轻松实现对人物全身图像的骨骼点检测,为智能健身、运动分析、虚拟现实等应用提供技术支持。
本示例展示了如何集成图像识别API,如何获取图片并传递给识别服务,最终将结果展示给用户。开发者可以基于此示例进一步扩展功能,如对不同类型的图像进行处理、优化识别精度、结合其他AI能力等,提升应用的智能化水平。