最近闲来无事，研究研究在安卓上跑 Python，想起以前玩过的 kivy 技术，kivy 是一个跨平台的 UI 框架，当然对我们最有用的是，kivy 可以把 Python 代码打包成安卓应用。

但是由于安卓打包的工具链很长，包括 Android Sdk 打包 Java 代码、NDK 编译 Python、 编译各种 Python 依赖包，经常花一整天从入门到放弃。

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这次使出认真研究的心态，终于找到一个解决方案，于是有了这篇文章。

• 只要会 Python 就能写安卓 App，无需安卓开发基础，无需编译
• 手机上也有交互式 Python 解释器，直接调试 Python 代码
• 可以使用各种 Python 库，包括 numpy/opencv 等机器学习包
• 可以与安卓接口交互，使用手机硬件，比如摄像头

那么我们就以人脸识别 App 为例，看看如何简单几步搞定，先看看成品的效果。

1、安装 airport.apk

AirPort 是我编译好的一个安卓 App，里面包含了 Python 解释器和一些常用的依赖库。

2、连接手机的 Python 解释器

启动手机上的 AirPort 应用，就会运行 Python 解释器，为了调试的方便，应用内置了一个 ssh 服务器，启动的时候会显示手机的 IP 地址。

在电脑上使用 ssh 命令，就可以连接到手机。

ps: 注意：确保你的手机和电脑在同一局域网中。

# 在电脑上连接手机，注意这里ip需要替换成AirPort显示的ipssh -p 8000 admin@192.168.31.101# 输入密码，这里密码是固定为：meteorixmeteorix

然后你就可以在手机上尽情使用 Python 了。

3、摄像头的 App

在 kivy 的官方文档中，我们可以找到这样一个摄像头的 example

代码非常简单，Builder.load_string 函数加载了一段配置，这是 kivy 提供的 UI 定义语言 kivy language。

点击 UI 上创建的 Capture 按钮，回调 CameraClick.capture() 函数，用 Python 实现函数功能。

from kivy.app import Appfrom kivy.lang import Builderfrom kivy.uix.boxlayout import BoxLayoutimport timeBuilder.load_string(''': orientation: 'vertical' Camera: id: camera resolution: (640, 480) play: False ToggleButton: text: 'Play' on_press: camera.play = not camera.play size_hint_y: None height: '48dp' Button: text: 'Capture' size_hint_y: None height: '48dp' on_press: root.capture()''')class CameraClick(BoxLayout):def capture(self):''' Function to capture the images and give them the names according to their captured time and date. ''' camera = self.ids['camera'] timestr = time.strftime("%Y%m%d_%H%M%S") camera.export_to_png("IMG_{}.png".format(timestr)) print("Captured")class TestCamera(App):def build(self):return CameraClick()TestCamera().run()

将这段代码保存为 kvmain.py 文件，我们可以直接在电脑上运行，如果你的电脑有摄像头，就可以看到摄像头 App 的效果。

4、推送代码到安卓手机

这一步需要做的就是，把这个摄像头 App 推送到安卓手机上，然后启动 AirPort 应用，将 kvmain.py 推送到手机 /sdcard/kv/kvmain.py 路径，然后启动 AirPort 应用，就会加载这个路径下的 Python 代码。

adb shell mkdir -p /sdcard/kvadb push kvmain.py /sdcard/kv/kvmain.py

重新启动手机上的 AirPort 应用，即可看到我们的摄像头 App 运行在手机上了。

5、增加人脸识别功能

这一步，我们主要用到了 opencv 的人脸识别接口。

import cv2detector = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')img = cv2.imread('faces.jpg')gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)faces = detector.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)print(faces)

最后修改 App 代码，读取摄像头的图片，调用 opencv 人脸识别接口，将识别出来的人脸坐标，画到手机屏幕的对应位置上。

bbox = BoundingBox(name=face_name, size_hint=(None, None))...for loc in faces:# calculate position of the face x, y, w, h = loc t = int(anchor_t - y*sh) b = int(anchor_t - (y+h)*sh) r = int(anchor_l + x*sw) l = int(anchor_l + (x+w)*sw)# update bounding box bbox.pos = (int(l), int(b)) bbox.size = (int(r-l), int(t-b)) ...

当然，我们还需要针对安卓手机进行一些调试，我们再次推送代码到手机上。

adb push src/* /sdcard/kv/

重启应用就可以看到上文展示的 GIF 效果了。