Android | 超簡(jiǎn)單集成HMS ML Kit實(shí)現(xiàn)最大臉微笑抓拍

前言

  如果大家對(duì)HMS ML Kit 人臉檢測(cè)功能有所了解，相信已經(jīng)動(dòng)手調(diào)用我們提供的接口編寫自己的APP啦。目前就有小伙伴在調(diào)用接口的過(guò)程中反饋，不太清楚HMS ML Kit 文檔中的MLMaxSizeFaceTransactor這個(gè)接口的使用方法。為了讓大家更加深刻的了解我們的接口，方便在場(chǎng)景中使用，在這篇文章中小編準(zhǔn)備拋磚引玉，大家可以打開(kāi)思路，多多嘗試。如果有小伙伴想要深入的了解更加全面具體的功能，請(qǐng)大家移步 https://developer.huawei.com/consumer/cn/hms/huawei-mlkit。

場(chǎng)景

??相信大家都有在五一、十一出去游玩的經(jīng)歷，是不是都是這樣的people mountain people sea.

??好不容易找個(gè)人少的地方，結(jié)果拍出來(lái)的照片是這樣的。

??這樣的

??還有這樣的

??不看不知道，原來(lái)我的面部表情這么豐富。。是不是很心累？每次想要發(fā)個(gè)出去浪的朋友圈，都要在白天拍的成百上千張類似款的照片里，花上一小時(shí)才能找到一張能看的照片。。。

??為了解決類似問(wèn)題，HMS ML Kit 提供了追蹤識(shí)別畫面中最大臉的接口，能夠識(shí)別圖像中的最大臉，方便對(duì)跟蹤圖像中的”重點(diǎn)目標(biāo)“做相關(guān)操作和處理。本文中就簡(jiǎn)單的調(diào)用MLMaxSizeFaceTransactor這個(gè)接口，實(shí)現(xiàn)最大臉微笑抓拍的功能。

開(kāi)發(fā)前準(zhǔn)備

android studio 安裝

  很簡(jiǎn)單，下載安裝即可。具體下載鏈接：
  Android studio 官網(wǎng)下載鏈接： https://developer.android.com/studio
  Android studio安裝流程參考鏈接： https://www.cnblogs.com/xiadewang/p/7820377.html

在項(xiàng)目級(jí)gradle里添加華為maven倉(cāng)

??打開(kāi)AndroidStudio項(xiàng)目級(jí)build.gradle文件

??增量添加如下maven地址：

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

在應(yīng)用級(jí)的build.gradle里面加上SDK依賴

在AndroidManifest.xml文件里面增量添加模型自動(dòng)下載

??要使應(yīng)用程序能夠在用戶從華為應(yīng)用市場(chǎng)安裝您的應(yīng)用程序后，自動(dòng)將最新的機(jī)器學(xué)習(xí)模型更新到用戶設(shè)備，請(qǐng)將以下語(yǔ)句添加到該應(yīng)用程序的AndroidManifest.xml文件中：

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

在AndroidManifest.xml文件里面申請(qǐng)相機(jī)、訪問(wèn)網(wǎng)絡(luò)和存儲(chǔ)權(quán)限

<!--相機(jī)權(quán)限--> 
<uses-feature android:name="android.hardware.camera" />
<uses-permission android:name="android.permission.CAMERA" />
<!--寫權(quán)限--> 
<uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE" />

代碼開(kāi)發(fā)關(guān)鍵步驟

動(dòng)態(tài)權(quán)限申請(qǐng)

@Override 
public void onCreate(Bundle savedInstanceState) { 
    ……
    if (!allPermissionsGranted()) {
        getRuntimePermissions();
    }

創(chuàng)建人臉識(shí)別檢測(cè)器

??可以通過(guò)人臉識(shí)別檢測(cè)配置器“MLFaceAnalyzerSetting”創(chuàng)建人臉識(shí)別檢測(cè)器。

MLFaceAnalyzerSetting setting =
                new MLFaceAnalyzerSetting.Factory()
                        .setFeatureType(MLFaceAnalyzerSetting.TYPE_FEATURES)
                        .setKeyPointType(MLFaceAnalyzerSetting.TYPE_UNSUPPORT_KEYPOINTS)
                        .setMinFaceProportion(0.1f)
                        .setTracingAllowed(true)
                        .create();

??通過(guò)MLMaxSizeFaceTransactor.Creator創(chuàng)建“MLMaxSizeFaceTransactor”對(duì)象用于處理檢測(cè)到的最大臉，其中objectCreateCallback()方法是在檢測(cè)到對(duì)象的時(shí)候調(diào)用的，objectUpdateCallback()方法是在對(duì)象更新了的時(shí)候調(diào)用的，在方法里通過(guò)Overlay在識(shí)別到的最大人臉上標(biāo)記了一個(gè)方塊，并通過(guò)檢測(cè)結(jié)果獲取MLFaceEmotion來(lái)識(shí)別微笑表情觸發(fā)拍照。

MLMaxSizeFaceTransactor transactor = new MLMaxSizeFaceTransactor.Creator(analyzer, new MLResultTrailer<MLFace>() {
                @Override
                public void objectCreateCallback(int itemId, MLFace obj) {
                    LiveFaceAnalyseActivity.this.overlay.clear();
                    if (obj == null) {
                        return;
                    }
                    LocalFaceGraphic faceGraphic =
                            new LocalFaceGraphic(LiveFaceAnalyseActivity.this.overlay, obj, LiveFaceAnalyseActivity.this);
                    LiveFaceAnalyseActivity.this.overlay.addGraphic(faceGraphic);
                    MLFaceEmotion emotion = obj.getEmotions();
                    if (emotion.getSmilingProbability() > smilingPossibility) {
                        safeToTakePicture = false;
                        mHandler.sendEmptyMessage(TAKE_PHOTO);
                    }
                }
                @Override
                public void objectUpdateCallback(MLAnalyzer.Result<MLFace> var1, MLFace obj) {
                    LiveFaceAnalyseActivity.this.overlay.clear();
                    if (obj == null) {
                        return;
                    }
                    LocalFaceGraphic faceGraphic =
                            new LocalFaceGraphic(LiveFaceAnalyseActivity.this.overlay, obj, LiveFaceAnalyseActivity.this);
                    LiveFaceAnalyseActivity.this.overlay.addGraphic(faceGraphic);
                    MLFaceEmotion emotion = obj.getEmotions();
                    if (emotion.getSmilingProbability() > smilingPossibility && safeToTakePicture) {
                        safeToTakePicture = false;
                        mHandler.sendEmptyMessage(TAKE_PHOTO);
                    }
                }
                @Override
                public void lostCallback(MLAnalyzer.Result<MLFace> result) {
                    LiveFaceAnalyseActivity.this.overlay.clear();
                }
                @Override
                public void completeCallback() {
                    LiveFaceAnalyseActivity.this.overlay.clear();
                }
            }).create();
this.analyzer.setTransactor(transactor);

通過(guò)LensEngine.Creator創(chuàng)建LensEngine實(shí)例進(jìn)行視頻流的人臉檢測(cè)檢測(cè)

this.mLensEngine = new LensEngine.Creator(context, this.analyzer).setLensType(this.lensType)
                .applyDisplayDimension(640, 480)
                .applyFps(25.0f)
                .enableAutomaticFocus(true)
                .create();

啟動(dòng)相機(jī)預(yù)覽進(jìn)行人臉檢測(cè)

this.mPreview.start(this.mLensEngine, this.overlay);

內(nèi)容來(lái)源： https://developer.huawei.com/consumer/cn/forum/topicview?tid=0201256372685820478&fid=18
原作者：littlewhite