温馨提示×

温馨提示×

您好,登录后才能下订单哦!

密码登录×
登录注册×
其他方式登录
点击 登录注册 即表示同意《亿速云用户服务条款》

Android中如何在安卓上开发一个微笑抓拍神器

发布时间:2021-11-15 11:31:39 来源:亿速云 阅读:137 作者:iii 栏目:移动开发

这篇文章主要介绍“Android中如何在安卓上开发一个微笑抓拍神器”,在日常操作中,相信很多人在Android中如何在安卓上开发一个微笑抓拍神器问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答”Android中如何在安卓上开发一个微笑抓拍神器”的疑惑有所帮助!接下来,请跟着小编一起来学习吧!

1、开发准备

  华为HMS的kit开发前准备工作都差不多,无非就是添加maven依赖,引入SDK。

1.1 在项目级gradle里添加华为maven仓

  增量添加如下maven地址:

buildscript {
    repositories {        
        maven {url 'http://developer.huawei.com/repo/'}
    }    }allprojects {
    repositories {       
        maven { url 'http://developer.huawei.com/repo/'}
    }}

1.2 在应用级的build.gradle里面加上SDK依赖

  把人脸识别的SDK和基础SDK引入:

dependencies{ 
  // 引入基础SDK 
  implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision:1.0.2.300' 
  // 引入人脸检测能力包 
  implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision-face-recognition-model:1.0.2.300'   
 }

1.3 在AndroidManifest.xml文件里面增量添加模型自动下载

  这个主要是用来模型更新的,后面算法有了优化,可以自动下载到手机里面更新

<manifest    
   <application  
       <meta-data                     
           android:name="com.huawei.hms.ml.DEPENDENCY"          
           android:value= "face"/>                    
   </application></manifest>

1.4 在AndroidManifest.xml文件里面申请相机和存储权限

<!--相机权限--><uses-permission android:name="android.permission.CAMERA" /><!--使用存储权限--><uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE" />

2、代码开发

2.1 创建人脸分析器,检测到微笑后进行拍照

检测后拍照:

  1. 进行分析器参数配置

  2. 把分析器参数配置传给分析器

  3. 在analyzer.setTransacto内通过重写transactResult处理人脸识别后的内容,人脸识别后会返回一个微笑的置信度(简单可以理解为是微笑的概率),只要设置大于一定置信度进行拍照就可以了。

private MLFaceAnalyzer analyzer;private void createFaceAnalyzer() {
    MLFaceAnalyzerSetting setting =
            new MLFaceAnalyzerSetting.Factory()
                    .setFeatureType(MLFaceAnalyzerSetting.TYPE_FEATURES)
                    .setKeyPointType(MLFaceAnalyzerSetting.TYPE_UNSUPPORT_KEYPOINTS)
                    .setMinFaceProportion(0.1f)
                    .setTracingAllowed(true)
                    .create();                 
    this.analyzer = MLAnalyzerFactory.getInstance().getFaceAnalyzer(setting);
    this.analyzer.setTransactor(new MLAnalyzer.MLTransactor<MLFace>() {
        @Override        public void destroy() {
        }
        @Override        public void transactResult(MLAnalyzer.Result<MLFace> result) {
            SparseArray<MLFace> faceSparseArray = result.getAnalyseList();
            int flag = 0;
            for (int i = 0; i < faceSparseArray.size(); i++) {
                MLFaceEmotion emotion = faceSparseArray.valueAt(i).getEmotions();
                if (emotion.getSmilingProbability() > smilingPossibility) {
                    flag++;
                }
            }
            if (flag > faceSparseArray.size() * smilingRate && safeToTakePicture) {
                safeToTakePicture = false;
                mHandler.sendEmptyMessage(TAKE_PHOTO);
            }
        }
    });}

  拍照存储部分:

private void takePhoto() {
    this.mLensEngine.photograph(null,
            new LensEngine.PhotographListener() {
                @Override                public void takenPhotograph(byte[] bytes) {
                    mHandler.sendEmptyMessage(STOP_PREVIEW);
                    Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeByteArray(bytes, 0, bytes.length);
                    saveBitmapToDisk(bitmap);
                }
            });}

2.2 创建视觉引擎,捕捉相机动态视频流后传给分析器

private void createLensEngine() {
    Context context = this.getApplicationContext();
    // Create LensEngine
    this.mLensEngine = new LensEngine.Creator(context, this.analyzer).setLensType(this.lensType)
            .applyDisplayDimension(640, 480)
            .applyFps(25.0f)
            .enableAutomaticFocus(true)
            .create();}

2.3 动态权限申请,挂接分析器和视觉引擎创建代码

@Overridepublic void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
    super.onCreate(savedInstanceState);
    this.setContentView(R.layout.activity_live_face_analyse);
    if (savedInstanceState != null) {
        this.lensType = savedInstanceState.getInt("lensType");
    }
    this.mPreview = this.findViewById(R.id.preview);
    this.createFaceAnalyzer();
    this.findViewById(R.id.facingSwitch).setOnClickListener(this);
    // Checking Camera Permissions
    if (ActivityCompat.checkSelfPermission(this, Manifest.permission.CAMERA) == PackageManager.PERMISSION_GRANTED) {
        this.createLensEngine();
    } else {
        this.requestCameraPermission();
    }}
    private void requestCameraPermission() {
    final String[] permissions = new String[]{Manifest.permission.CAMERA, Manifest.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE};
    if (!ActivityCompat.shouldShowRequestPermissionRationale(this, Manifest.permission.CAMERA)) {
        ActivityCompat.requestPermissions(this, permissions, LiveFaceAnalyseActivity.CAMERA_PERMISSION_CODE);
        return;
    }}@Overridepublic void onRequestPermissionsResult(int requestCode, @NonNull String[] permissions,
                                       @NonNull int[] grantResults) {
    if (requestCode != LiveFaceAnalyseActivity.CAMERA_PERMISSION_CODE) {
        super.onRequestPermissionsResult(requestCode, permissions, grantResults);
        return;
    }
    if (grantResults.length != 0 && grantResults[0] == PackageManager.PERMISSION_GRANTED) {
        this.createLensEngine();
        return;
    }}

到此,关于“Android中如何在安卓上开发一个微笑抓拍神器”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注亿速云网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!

向AI问一下细节

免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。

AI