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一、利用人脸检测器识别人脸

对于简单的人脸识别操作，Android已经提供了专门的识别工具，名叫人脸检测器FaceDetector，部分常用方法如下

FaceDetector的findFaces方法可在指定位图中寻找人脸，找到的人脸结果放在该方法的第二个输入参数中，参数类型为人脸数组结构FaceDetector.Face[]。

下面是人脸对象的常用方法说明：

getMidPoint：获取人脸的中心点。

eyesDistance：获取人脸中心点和眼间距离。

confidence：获取人脸结果的信任度，取值区间为0到1，一般信任度达到0.3即可判作人脸。 pose：获取人脸在指定坐标轴的姿势，也就是与指定坐标轴的夹角。

运行测试App效果如下

原图片如下用最近世界杯上非常火的球星C罗

经过系统自带的人脸检测器读取后效果如下可以精确的圈出人脸位置

代码如下

package com.example.face;import android.content.Intent;
import android.graphics.Bitmap;
import android.graphics.BitmapFactory;
import android.net.Uri;
import android.os.Bundle;import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity;import com.example.face.util.BitmapUtil;
import com.example.face.widget.FaceView;public class DetectSystemActivity extends AppCompatActivity {private final static String TAG = "DetectSystemActivity";private int CHOOSE_CODE = 3; // 只在相册挑选图片的请求码private FaceView fv_face; // 声明一个人脸视图对象@Overrideprotected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {super.onCreate(savedInstanceState);setContentView(R.layout.activity_detect_system);fv_face = findViewById(R.id.fv_face);findViewById(R.id.btn_choose).setOnClickListener(v -> {// 创建一个内容获取动作的意图（准备跳到系统相册）Intent albumIntent = new Intent(Intent.ACTION_GET_CONTENT);albumIntent.putExtra(Intent.EXTRA_ALLOW_MULTIPLE, false); // 是否允许多选albumIntent.setType("image/*"); // 类型为图像startActivityForResult(albumIntent, CHOOSE_CODE); // 打开系统相册});}@Overrideprotected void onActivityResult(int requestCode, int resultCode, Intent intent) {super.onActivityResult(requestCode, resultCode, intent);if (resultCode == RESULT_OK && requestCode == CHOOSE_CODE) { // 从相册返回if (intent.getData() != null) { // 从相册选择一张照片Uri uri = intent.getData(); // 获得已选择照片的路径对象// Android自带的人脸检测只支持RGB_565格式BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();options.inPreferredConfig = Bitmap.Config.RGB_565; // 构造位图生成的参数，必须为RGB_565// 根据指定图片的uri，获得自动缩小后的位图对象Bitmap bitmap = BitmapUtil.getAutoZoomImage(this, uri, options);fv_face.setImageBitmap(bitmap); // 设置人脸视图的位图对象}}}}

二、利用OpenCV检测人脸

计算机视觉是一类智能化的工程领域，它研究怎么样让计算机模拟人类的视觉感知，通过观察采集到的图片或者视频处理画面信息获得三维场景结构，进而识别出有用的物体形态或行为事件

OpenCV主要由C/C++编写，同时提供多种程序语言接口，它是一个庞大的开源体系它的概念结构图如下

OpenCV的初始化与加载操作包括：

（1）OpenCV初始化

（2）加载so库

（3）加载级联文件

（4）创建OpenCV的人脸检测器

Imgproc工具用于加工图像矩阵，例如转换颜色空间、添加各类部件、比较图像矩阵等等。

它的常见方法说明如下：

cvtColor：将图像矩阵从一种颜色空间转换为另一种颜色空间。

circle：在图像矩阵上画圆圈。

polylines：在图像矩阵上画多边形。

putText：在图像矩阵上画文本。

rectangle：在图像矩阵上画矩形。

compareHist：比较两个图像矩阵的直方图，并返回二者的相似程度。

位图中人脸检测步骤如下

（1）先将位图对象转为Mat结构，再将Mat结构转成灰度矩阵；

（2）调用人脸检测器的detectMultiScale方法，检测灰度矩阵得到人脸位置的矩形数组；

（3）依次遍历人脸数组，分别调用Imgproc工具的rectangle方法，往Mat结构上的每张人脸画上相框；

（4）把Mat结构转为位图对象，并显示到界面上；

运行测试App效果如下

可以看出照片居中对于观看者更加友好这也是OpenCV强大的体现

代码如下

package com.example.face;import android.content.Context;
import android.content.Intent;
import android.graphics.Bitmap;
import android.net.Uri;
import android.os.Bundle;
import android.util.Log;
import android.widget.ImageView;import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity;import com.example.face.util.BitmapUtil;import org.opencv.android.BaseLoaderCallback;
import org.opencv.android.LoaderCallbackInterface;
import org.opencv.android.OpenCVLoader;
import org.opencv.android.Utils;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfRect;
import org.opencv.core.Rect;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;import java.io.File;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.InputStream;public class DetectOpencvActivity extends AppCompatActivity {private final static String TAG = "DetectOpencvActivity";private int CHOOSE_CODE = 3; // 只在相册挑选图片的请求码private ImageView iv_face; // 声明一个图像视图对象private CascadeClassifier mJavaDetector; // OpenCV的人脸检测器@Overrideprotected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {super.onCreate(savedInstanceState);setContentView(R.layout.activity_detect_opencv);iv_face = findViewById(R.id.iv_face);findViewById(R.id.btn_choose).setOnClickListener(v -> {// 创建一个内容获取动作的意图（准备跳到系统相册）Intent albumIntent = new Intent(Intent.ACTION_GET_CONTENT);albumIntent.putExtra(Intent.EXTRA_ALLOW_MULTIPLE, false); // 是否允许多选albumIntent.setType("image/*"); // 类型为图像startActivityForResult(albumIntent, CHOOSE_CODE); // 打开系统相册});}@Overrideprotected void onActivityResult(int requestCode, int resultCode, Intent intent) {super.onActivityResult(requestCode, resultCode, intent);if (resultCode == RESULT_OK && requestCode == CHOOSE_CODE) { // 从相册返回if (intent.getData() != null) { // 从相册选择一张照片Uri uri = intent.getData(); // 获得已选择照片的路径对象// 根据指定图片的uri，获得自动缩小后的位图对象Bitmap bitmap = BitmapUtil.getAutoZoomImage(this, uri);detectFace(bitmap); // 检测位图中的人脸}}}// 检测位图中的人脸private void detectFace(Bitmap orig) {Mat rgba = new Mat();Utils.bitmapToMat(orig, rgba); // 把位图对象转为Mat结构//Mat rgba = Imgcodecs.imread(mFilePath); // 从文件路径读取Mat结构//Imgcodecs.imwrite(tempFile.getAbsolutePath(), rgba); // 把Mate结构保存为文件Mat gray = new Mat();Imgproc.cvtColor(rgba, gray, Imgproc.COLOR_RGB2GRAY); // 全彩矩阵转灰度矩阵// 下面检测并显示人脸MatOfRect faces = new MatOfRect();int absoluteFaceSize = 0;int height = gray.rows();if (Math.round(height * 0.2f) > 0) {absoluteFaceSize = Math.round(height * 0.2f);}if (mJavaDetector != null) { // 检测器开始识别人脸mJavaDetector.detectMultiScale(gray, faces, 1.1, 2, 2,new Size(absoluteFaceSize, absoluteFaceSize), new Size());}Rect[] faceArray = faces.toArray();for (Rect rect : faceArray) { // 给找到的人脸标上相框Imgproc.rectangle(rgba, rect.tl(), rect.br(), new Scalar(0, 255, 0, 255), 3);Log.d(TAG, rect.toString());}Bitmap mark = Bitmap.createBitmap(orig.getWidth(), orig.getHeight(), Bitmap.Config.ARGB_8888);Utils.matToBitmap(rgba, mark); // 把Mat结构转为位图对象iv_face.setImageBitmap(mark);}@Overrideprotected void onResume() {super.onResume();if (!OpenCVLoader.initDebug()) {Log.d(TAG, "Internal OpenCV library not found. Using OpenCV Manager for initialization");OpenCVLoader.initAsync(OpenCVLoader.OPENCV_VERSION_3_0_0, this, mLoaderCallback);} else {Log.d(TAG, "OpenCV library found inside package. Using it!");mLoaderCallback.onManagerConnected(LoaderCallbackInterface.SUCCESS);}}private BaseLoaderCallback mLoaderCallback = new BaseLoaderCallback(this) {@Overridepublic void onManagerConnected(int status) {if (status == LoaderCallbackInterface.SUCCESS) {Log.d(TAG, "OpenCV loaded successfully");// 在OpenCV初始化完成后加载so库System.loadLibrary("detection_based_tracker");File cascadeDir = getDir("cascade", Context.MODE_PRIVATE);File cascadeFile = new File(cascadeDir, "lbpcascade_frontalface.xml");// 从应用程序资源加载级联文件try (InputStream is = getResources().openRawResource(R.raw.lbpcascade_frontalface);FileOutputStream os = new FileOutputStream(cascadeFile)) {byte[] buffer = new byte[4096];int bytesRead;while ((bytesRead = is.read(buffer)) != -1) {os.write(buffer, 0, bytesRead);}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}// 根据级联文件创建OpenCV的人脸检测器mJavaDetector = new CascadeClassifier(cascadeFile.getAbsolutePath());if (mJavaDetector.empty()) {Log.d(TAG, "Failed to load cascade classifier");mJavaDetector = null;} else {Log.d(TAG, "Loaded cascade classifier from " + cascadeFile.getAbsolutePath());}cascadeDir.delete();} else {super.onManagerConnected(status);}}};}

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