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【实战篇】Android安卓本地离线实现视频检测人脸

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。


http://www.kler.cn/a/530963.html

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