添加面部跟蹤和實時識別到您的Android應(yīng)用程序-創(chuàng)新互聯(lián)

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今天的相機(jī)應(yīng)用可以做的不僅僅是拍完美的照片。無論是添加過濾器到您的圖像或讓您調(diào)整焦點和手動曝光，應(yīng)用程序可以從根本上把你變成一個專業(yè)攝影師。雖然應(yīng)用商店中的眾多應(yīng)用程序讓你用相機(jī)做很多事情，還有其他人可以實時地對你的圖像進(jìn)行巧妙的操作，例如在臉上添加自定義掩碼，操縱你的臉看起來更老或更年輕，和更多的。今天的社交媒體應(yīng)用程序有這樣的智能，所以你不必打開另一個應(yīng)用程序讓你的自拍看起來平凡的在你與朋友和家人分享。

無論是構(gòu)建一個提供有趣過濾器的用戶應(yīng)用程序，還是一個識別收入的企業(yè)應(yīng)用程序，添加像這樣的智能輪胎讓你比其他人更有優(yōu)勢。通過像微軟認(rèn)知服務(wù)API這樣的服務(wù)，您只需添加幾行代碼即可快速分析和處理照片。

在這篇文章中，您將學(xué)習(xí)如何在Android應(yīng)用程序中顯示一個攝像頭，通過使用Google的移動視覺的APIs添加面部跟蹤并使用微軟認(rèn)知服務(wù)的API通過前置相機(jī)來識別人臉。

添加面部跟蹤和實時識別到您的Android應(yīng)用程序

在應(yīng)用程序中添加面部跟蹤

Google的移動視覺提供了一組用于“檢測面部”和“掃描條碼”的API。對于這個示例，我將使用面部API從應(yīng)用程序中的實時攝像機(jī)流中檢測人臉。

開始， 添加 Xamarin.GooglePlayServices.Vision的 NuGet包。

添加面部跟蹤和實時識別到您的Android應(yīng)用程序

為了在Android上訪問相機(jī)，你需要在你的Android的mainifest中添加你的用戶權(quán)限請求和相機(jī)功能：

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  2. if (ActivityCompat.CheckSelfPermission(this, Manifest.Permission.Camera) == Permission.Granted)

  3. {

  4.     CreateCameraSource();

  5.     //...

  6. }

  7. else

  8. {

  9. Log.Warn(TAG, "Camera permission is not granted. Requesting permission");

  11. var permissions = new string[] { Manifest.Permission.Camera };

  13. if (!ActivityCompat.ShouldShowRequestPermissionRationale(this,

  14.         Manifest.Permission.Camera))

  15. {

  16.     ActivityCompat.RequestPermissions(this, permissions, RC_HANDLE_CAMERA_PERM);

  17.     return;

  18. }

  20. Snackbar.Make(mGraphicOverlay, Resource.String.permission_camera_rationale,

  21.         Snackbar.LengthIndefinite)

  22.         .SetAction(Resource.String.ok, (o) => { ActivityCompat.RequestPermissions(this, permissions, RC_HANDLE_CAMERA_PERM); })

  23.         .Show();

  24. }

創(chuàng)建相機(jī)源

通過指定的屬性使用FaceDetector.Builder創(chuàng)建FaceDetector的一個實例。在本例中，我們使用默認(rèn)的面部檢測器設(shè)置，并將處理器關(guān)聯(lián)到它。

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  1. private void CreateCameraSource()

  2. {

  4.     var context = Application.Context;

  5.     FaceDetector detector = new FaceDetector.Builder(context)

  6.             .SetClassificationType(ClassificationType.All)

  7.             .Build();

  9.     detector.SetProcessor(

  10.             new MultiProcessor.Builder(this)

  11.                     .Build());

  13.     if (!detector.IsOperational)

  14.     {

  15.         // Note: The first time that an app using face API is installed on a device, GMS will

  16.         // download a native library to the device in order to do detection.  Usually this

  17.         // completes before the app is run for the first time.  But if that download has not yet

  18.         // completed, then the above call will not detect any faces.

  19.         //

  20.         // isOperational() can be used to check if the required native library is currently

  21.         // available.  The detector will automatically become operational once the library

  22.         // download completes on the device.

  23.         Log.Warn(TAG, "Face detector dependencies are not yet available.");

  24.     }

  26.     mCameraSource = new CameraSource.Builder(context, detector)

  27.             .SetRequestedPreviewSize(640, 480)

  28.             .SetFacing(CameraFacing.Front)

  29.             .SetRequestedFps(30.0f)

  30.             .Build();

  33. }

在上面的代碼中， MultiProcessor被用來接收偵測結(jié)果，CameraSource.Builder用來創(chuàng)建一個指定預(yù)覽尺寸，相機(jī)面對面和所需的FPS的相機(jī)源。

在相機(jī)顯示一個實時圖像

現(xiàn)在我們已經(jīng)進(jìn)入相機(jī)并且建立CameraSource，我們也可以通過自定義一個SurfaceView開始預(yù)覽；本例中CameraSourcePreview.GraphicOverlay實例也被傳遞，以便在檢測時繪制面部邊界。

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  1. private void StartCameraSource()

  2. {

  4.     // check that the device has play services available.

  5.     int code = GoogleApiAvailability.Instance.IsGooglePlayServicesAvailable(

  6.             this.ApplicationContext);

  7.     if (code != ConnectionResult.Success)

  8.     {

  9.         var dlg =

  10.                 GoogleApiAvailability.Instance.GetErrorDialog(this, code, RC_HANDLE_GMS);

  11.         dlg.Show();

  12.     }

  14.     if (mCameraSource != null)

  15.     {

  16.         try

  17.         {

  18.             mPreview.Start(mCameraSource, mGraphicOverlay);

  19.         }

  20.         catch (System.Exception e)

  21.         {

  22.             Log.Error(TAG, "Unable to start camera source.", e);

  23.             mCameraSource.Release();

  24.             mCameraSource = null;

  25.         }

  26.     }

  27. }

調(diào)用StartCameraSource()最好的地方是在Activity的OnResume()中，在OnPause()中停止預(yù)覽。它將確保只有在用戶使用應(yīng)用程序時才使用相機(jī)資源。

人臉檢測

從相機(jī)源接收的每個圖像幀可以包含多個面，并且每個面對應(yīng)由由多處理器創(chuàng)建的跟蹤器表示的明顯的面部標(biāo)識。

實現(xiàn)iFactory捕捉每個面

MultiProcessor要求實現(xiàn)IFactory，在相機(jī)檢測到一個人臉時以便回調(diào)。在本例中，在MainActivity中實現(xiàn)了IFactory，包含了Create()：

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  1. public Tracker Create(Java.Lang.Object item)

  2. {

  3.     return new GraphicFaceTracker(mGraphicOverlay, mCameraSource);

  4. }

在上面的代碼中，在每檢測到一張人臉時都會創(chuàng)建GraphicFaceTracker的一個實例，每個構(gòu)建人臉框圖形對象在使用構(gòu)造函數(shù)通過GraphicOverlay查看視頻流。

下面是GraphicFaceTracker的一個實現(xiàn)：

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  1. class GraphicFaceTracker : Tracker

  2. {

  3.     private GraphicOverlay mOverlay;

  4.     private FaceGraphic mFaceGraphic;

  6.     public GraphicFaceTracker(GraphicOverlay overlay)

  7.     {

  8.         mOverlay = overlay;

  9.         mFaceGraphic = new FaceGraphic(overlay);

  10.     }

  12.     public override void OnNewItem(int id, Java.Lang.Object item)

  13.     {

  14.         mFaceGraphic.SetId(id);

  15.     }

  17.     public override void OnUpdate(Detector.Detections detections, Java.Lang.Object item)

  18.     {

  19.         var face = item as Face;

  20.         mOverlay.Add(mFaceGraphic);

  21.         mFaceGraphic.UpdateFace(face);

  22.     }

  24.     public override void OnMissing(Detector.Detections detections)

  25.     {

  26.         mOverlay.Remove(mFaceGraphic);

  27.     }

  29.     public override void OnDone()

  30.     {

  31.         mOverlay.Remove(mFaceGraphic);

  32.     }

  33. }

在第一次檢測到一張臉時會創(chuàng)建FaceGraphic的一個實例，在臉發(fā)生變化時會更新，當(dāng)臉離開時會隱藏。

正是這樣，我們成功地在應(yīng)用程序中自定義的相機(jī)表面上創(chuàng)建了人臉跟蹤！接下來，我們將識別幀內(nèi)的人。

從實時流中識別臉

從實時視頻幀中識別臉，每當(dāng)檢測到新的人臉并將其發(fā)送給微軟認(rèn)知服務(wù)API來識別此人時，我們就捕捉圖像。人臉識別需要人工智能和高效的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，提供給您的服務(wù)和免費開始。如果你是認(rèn)知服務(wù)新手，我強(qiáng)烈推薦閱讀博客文章，增加對移動應(yīng)用程序的面部識別。

捕獲檢測到的人臉

捕捉新發(fā)現(xiàn)的人臉，首先改變GraphicFaceTracker實現(xiàn)CameraSource.IPictureCallback。

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  1. class GraphicFaceTracker : Tracker, CameraSource.IPictureCallback

  2. {

  3.     //...

  4. }

修改OnNewItem()捕捉面部圖像幀

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  1. public override void OnNewItem(int id, Java.Lang.Object item)

  2. {

  3.     mFaceGraphic.SetId(id);

  4.     if (mCameraSource != null && !isProcessing)

  5.         mCameraSource.TakePicture(null, this);

  6. }

識別捕獲幀中的人

最后，使用助手類ImageAnalyzer 和iveCamHelper （這些抽象了COGs API調(diào)用），我們從視頻流中識別一個人。

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  1. public void OnPictureTaken(byte[] data)

  2. {

  3.     Task.Run(async () =>

  4.     {

  5.         try

  6.         {

  7.             isProcessing = true;

  9.             Console.WriteLine("face detected: ");

  11.             var p_w_picpathAnalyzer = new ImageAnalyzer(data);

  12.             await LiveCamHelper.ProcessCameraCapture(p_w_picpathAnalyzer);

  13.         }

  15.         finally

  16.         {

  17.             isProcessing = false;

  18.         }

  19.     });

  20. }

https://s3.amazonaws.com/blog.xamarin.com/wp-content/uploads/2017/06/12050912/En-Face.mp4

結(jié)束語

人臉識別在許多場景中被廣泛使用，包括安全性，自然用戶界面、機(jī)器人技術(shù)等等。通過使用這些服務(wù)和平臺API的組合，你可以建立無與倫比的移動應(yīng)用程序，智能和五星級用戶提供經(jīng)驗。在這個博客文章，我們使用谷歌移動視覺API來檢測視頻流和微軟認(rèn)知服務(wù)中的人臉以識別幀內(nèi)的人。在iOS上構(gòu)建相同的示例，請閱讀如何在iOS應(yīng)用程序中顯示相機(jī) 和 添加面部識別到您的移動應(yīng)用程序。

在這篇文章中構(gòu)建并解釋的示例是由谷歌開發(fā)人員關(guān)于面部跟蹤的文檔啟發(fā)的。

對于iOS和Android從我的GitHub的回購下載樣本。 注意：對于這個演示，我編寫了代碼來識別框架中的一個單獨的面。不過，請隨意修改并使之變得更好。

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本文題目：添加面部跟蹤和實時識別到您的Android應(yīng)用程序-創(chuàng)新互聯(lián)
標(biāo)題網(wǎng)址：http://bm7419.com/article38/dgcosp.html

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