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Android開發實現人臉識別

阿新 • • 發佈：2019-02-03

之前看到有人在部落格寫用face++做人臉識別app，後來我也照著教程去試了一遍，發現根本行不通，原因在於他呼叫的庫是舊版本，face++已經全面更新了版本.後來我照著face++官網新版本的API文件打了一遍程式碼，發現識別的結果還算差強人意，但要識別多個人臉屬性，需要重複呼叫幾個函式，太麻煩了，這也是小編今天寫這篇文章的初衷，因為小編髮現有一個網站提供的第三方庫不僅能識別人臉,而且呼叫方法簡便，識別多個人臉屬性如性別、年齡、膚色、笑容等只需要幾行程式碼搞定。

使用工具：Android Studio

（1）註冊、登入後，點選“建立應用”


（2）填寫人臉識別模組資訊（應用名稱隨便寫）


填寫完畢後，就會得到它的APPID、API Key和secret key，如下


二、將第三方庫jar包加入Android studio專案裡面去

（1）將Android Studio由Android模式調成Project模式，可以看到libs資料夾，將jar包放入裡面


（2）右擊滑鼠，選擇“Add As Library”，

之後，build.gradle(Module:app)會自動出現以下指令，說明jar包新增成功


三、呼叫jar包裡面的AipOcr函式進行人臉識別

（1）從libs資料夾裡面的新新增 jar包可以看到具體函式，其中我們需要呼叫的函式是AipOcr，呼叫引數有APPID、apiKey、secretKey、圖片的二進位制資料流以及需要查詢的人臉屬性（如性別、年齡、膚色等）


（2）獲取圖片，該app選用兩種途徑：從相簿中選擇和呼叫手機相機拍攝

從相簿中選擇：

getImage=(Button)findViewById(R.id.getImage);
        getImage.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
            @Override
            public void onClick(View v) {
                Intent in=new Intent(Intent.ACTION_PICK);
                in.setType("image/*");
                startActivityForResult(in,PHOTO_ALBUM);
            }
        });

呼叫相機拍攝：

        獲取呼叫許可權


void readRequest(){
        if(checkSelfPermission(Manifest.permission.READ_EXTERNAL_STORAGE)!= PackageManager.PERMISSION_GRANTED){
            ActivityCompat.requestPermissions(this,new String[]{Manifest.permission.READ_EXTERNAL_STORAGE},1);
        }
        if(checkSelfPermission(Manifest.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE)!=PackageManager.PERMISSION_GRANTED){
            ActivityCompat.requestPermissions(this,new String[]{Manifest.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE},2);
        }
    }
Camera.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
            @Override
            public void onClick(View v) {
                File outputImage=new File(Environment.getExternalStorageDirectory()+File.separator+"face.jpg");
                try{
                    if(outputImage.exists()){
                        outputImage.delete();
                    }
                    outputImage.createNewFile();
                }catch (IOException e){
                    e.printStackTrace();
                }
                imageUri=Uri.fromFile(outputImage);
                ImagePath=outputImage.getAbsolutePath();//拍攝後圖片的儲存路徑
                Intent intent=new Intent(MediaStore.ACTION_IMAGE_CAPTURE);
                intent.putExtra(MediaStore.EXTRA_OUTPUT,imageUri);
                startActivityForResult(intent,CAMERA);
            }
        });

 @Override
    protected void onActivityResult(int requestCode, int resultCode, Intent data) {
        super.onActivityResult(requestCode, resultCode, data);
        //從相簿中選擇的圖片
        if(requestCode==PHOTO_ALBUM){
            if(data!=null){
                Uri uri=data.getData();
                Cursor cursor=getContentResolver().query(uri,null,null,null,null);
                cursor.moveToNext();
                ImagePath=cursor.getString(cursor.getColumnIndex(MediaStore.Images.ImageColumns.DATA));
                cursor.close();
                resizePhoto();
                myPhoto.setImageBitmap(myBitmapImage);
                Log.i("圖片路徑",ImagePath);
            }
        }
        //相機拍攝的圖片
        else if(requestCode==CAMERA){
            try{
                resizePhoto();
                myPhoto.setImageBitmap(myBitmapImage);
            }catch (Exception e){
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
    //調整圖片的比例，使其大小小於1M,能夠顯示在手機螢幕上
    public void resizePhoto(){
        BitmapFactory.Options options=new BitmapFactory.Options();
        options.inJustDecodeBounds=true;//返回圖片寬高資訊
        BitmapFactory.decodeFile(ImagePath,options);
        //讓圖片小於1024
        double radio=Math.max(options.outWidth*1.0d/1024f,options.outHeight*1.0d/1024f);
        options.inSampleSize=(int)Math.ceil(radio);//向上取整倍數
        options.inJustDecodeBounds=false;//顯示圖片
        myBitmapImage=BitmapFactory.decodeFile(ImagePath,options);
    }

（3）呼叫函式進行人臉識別

detect.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
            @Override
            public void onClick(View v) {
                res=null;
                detect_tip.setVisibility(View.VISIBLE);
                detect_tip.setText("識別中...");
               if(myBitmapImage==null){
                   myBitmapImage=BitmapFactory.decodeResource(getResources(),R.mipmap.face2);
                   bitmapSmall=Bitmap.createBitmap(myBitmapImage,0,0,myBitmapImage.getWidth(),myBitmapImage.getHeight());
               }
               else{//由於有些圖片在一些型號手機角度會傾斜，需要進行擺正
                   int degree=getPicRotate(ImagePath);
                   Matrix m=new Matrix();
                   m.setRotate(degree);
                   bitmapSmall=Bitmap.createBitmap(myBitmapImage,0,0,myBitmapImage.getWidth(),myBitmapImage.getHeight(),m,true);
               }
               //將圖片由路徑轉為二進位制資料流
                ByteArrayOutputStream stream=new ByteArrayOutputStream();
                //圖片轉資料流
                bitmapSmall.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG,100,stream);
                final byte[] arrays=stream.toByteArray();
                //網路申請呼叫函式進行人臉識別
                new Thread(new Runnable() {
                    @Override
                    public void run() {
                        HashMap<String,String> options=new HashMap<>();
                        options.put("face_fields","age,gender,race,beauty,expression");//人臉屬性：年齡，性別，膚色，顏值，笑容
                        AipFace client=new AipFace("10734368","6cvleSFbyRIRHzhijfYrHZFj","SDnCUfrtH0lgrK01HgTe2ZRLNsmCx5xy");
                        client.setConnectionTimeoutInMillis(2000);
                        client.setSocketTimeoutInMillis(6000);
                        res=client.detect(arrays,options);
                        try{
                            Message message = Message.obtain();
                            message.what = 1;
                            message.obj = res;
                            handler.sendMessage(message);
                        }catch (Exception e){
                            e.printStackTrace();
                            Message message = Message.obtain();
                            message.what = 2;
                            handler.sendMessage(message);
                        }
                    }
                }).start();
            }
        });
    }

（4）將返回來的網路資料進行處理

private Handler handler=new Handler(){
        @Override
        public void handleMessage(Message msg) {
            super.handleMessage(msg);
            if(msg.what==1){
                JSONObject res=(JSONObject) msg.obj;
                face_resultNum=res.optString("result_num");
                if(Integer.parseInt(face_resultNum)>=1) {
                    try {
                        JSONArray js = new JSONArray(res.optString("result"));
                        face_age = js.optJSONObject(0).optString("age");
                        face_gender = js.optJSONObject(0).optString("gender");
                        if (face_gender.equals("female")) {
                            face_gender = "女";
                        } else {
                            face_gender = "男";
                        }
                        face_race = js.optJSONObject(0).optString("race");
                        if (face_race.equals("yellow")) {
                            face_race = "黃種人";
                        } else if (face_race.equals("white")) {
                            face_race = "白種人";
                        } else if (face_race.equals("black")) {
                            face_race = "黑種人";
                        }else if(face_race.equals("arabs")){
                            face_race = "阿拉伯人";
                        }
                        int express = Integer.parseInt(js.optJSONObject(0).optString("expression"));
                        if (express == 0) {
                            face_expression = "無";
                        } else if (express == 1) {
                            face_expression = "微笑";
                        } else {
                            face_expression = "大笑";
                        }
                        face_beauty = js.optJSONObject(0).optString("beauty");
                        double  beauty=Math.ceil(Double.parseDouble(face_beauty)+25);
                        if(beauty>=100){//對獲得的顏值資料進行一定處理，使得結果更為合理
                            beauty=99.0;
                        }
                        else if(beauty<70){
                            beauty+=10;
                        }
                        else if(beauty>80 && beauty<90){
                            beauty+=5;
                        }
                        else if(beauty>=90 && beauty<95){
                            beauty+=2;
                        }
                        face_beauty=String.valueOf(beauty);
                    } catch (JSONException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                    detect_tip.setVisibility(View.GONE);
                    AlertDialog.Builder alertDialog = new AlertDialog.Builder(faceRecognition.this);
                    String[] mItems = {"性別：" + face_gender, "年齡：" + face_age, "膚色：" + face_race, "顏值：" + face_beauty, "笑容：" + face_expression};
                    alertDialog.setTitle("人臉識別報告").setItems(mItems, null).create().show();
                }else{
                    detect_tip.setVisibility(View.VISIBLE);
                    detect_tip.setText("圖片不夠清晰，請重新選擇");
                }
            }else{
                detect_tip.setVisibility(View.VISIBLE);
                detect_tip.setText("圖片不夠清晰，請重新選擇");
            }
        }
    };
由於有些圖片在一些型號手機角度會傾斜（如三星），需要獲取圖片的角度
public int getPicRotate(String path) {
        int degree = 0;
        try {
            ExifInterface exifInterface = new ExifInterface(path);
            int orientation = exifInterface.getAttributeInt(
                    ExifInterface.TAG_ORIENTATION,
                    ExifInterface.ORIENTATION_NORMAL);
            switch (orientation) {
                case ExifInterface.ORIENTATION_ROTATE_90:
                    degree = 90;
                    break;
                case ExifInterface.ORIENTATION_ROTATE_180:
                    degree = 180;
                    break;
                case ExifInterface.ORIENTATION_ROTATE_270:
                    degree = 270;
                    break;
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return degree;
    }

layout佈局：

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
    xmlns:app="http://schemas.android.com/apk/res-auto"
    xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools"
    android:orientation="vertical"
    android:layout_width="match_parent"
    android:layout_height="match_parent">
    <TextView
        android:layout_width="match_parent"
        android:layout_height="wrap_content"
        android:textSize="20sp"
        android:background="@color/color2"
        android:padding="5sp"
        android:gravity="center"
        android:text="火眼金睛:一張圖看穿你的歲月"/>
    <ImageView
        android:layout_width="wrap_content"
        android:layout_height="wrap_content"
        android:src="@mipmap/face2"
        android:layout_gravity="center"
        android:layout_weight="1"
        android:id="@+id/myPhoto"/>
    <TextView
        android:layout_width="match_parent"
        android:layout_height="wrap_content"
        android:textSize="20sp"
        android:layout_gravity="center"
        android:gravity="center"
        android:id="@+id/detect_tip"
        android:text="識別中..."/>
    <LinearLayout
        android:layout_width="match_parent"
        android:layout_height="wrap_content">
        <Button
            android:layout_width="wrap_content"
            android:layout_height="wrap_content"
            android:layout_gravity="center"
            android:layout_margin="10dp"
            android:text="選圖"
            android:background="@drawable/button_decoration"
            android:textColor="@color/white"
            android:textSize="25sp"
            android:layout_weight="1"
            android:id="@+id/getImage"/>
        <Button
            android:layout_width="wrap_content"
            android:layout_height="wrap_content"
            android:layout_gravity="center"
            android:layout_margin="10dp"
            android:text="拍照"
            android:background="@drawable/button_decoration"
            android:textColor="@color/white"
            android:textSize="25sp"
            android:layout_weight="1"
            android:id="@+id/Camera"/>
        <Button
            android:layout_width="wrap_content"
            android:layout_height="wrap_content"
            android:layout_margin="10dp"
            android:layout_weight="1"
            android:background="@drawable/button_decoration"
            android:textColor="@color/white"
            android:textSize="25sp"
            android:id="@+id/detect"
            android:text="識別"/>
    </LinearLayout>
</LinearLayout>

四、除錯結果

  

完整程式碼下載：

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實現人臉識別性別之路---try語句的使用

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Android 快速實現掃描識別二維碼（即掃碼登入功能）

IG牛逼l 零封G2！給RNG報仇了！ 掃碼登入現在很流行，淘寶，京東，熊貓直播各大網站都有掃碼登入功能，其實呢對於客戶端來說掃碼登入很簡單，因為難點都集中在了前端身上，我簡單講下掃碼登入的流程： 1 客戶端掃碼然後開啟掃碼確認頁面（H5頁面，這個時候要把使用者的

Android開發實現二維碼生成

要根據內容來實現二維碼的生成，這裡需要用到一個第三方的jar包（Google的開源jar包zxing.jar） 下面直接貼上我寫好的最最最簡單的demo public Bitmap setCode(String contents,int width,int height){

實現人臉識別性別之路------前端突破點

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實現人臉識別性別之路---網頁上的video標籤

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opencv+deep-learning實現人臉識別

早在2017年8月，OpenCV 3.3正式釋出，帶來了高度改進的“深度神經網路”（dnn）模組。 該模組支援許多深度學習框架，包括Caffe，TensorFlow和Torch / PyTorch。 dnn模組的主要貢獻者Aleksandr Rybnikov已經投入了大量的工作來使這個模組成

Android開發實現點選兩次返回鍵實現退出功能

在使用android平臺的app是我們經常會發現點選兩次返回鍵會提示是否 退出的功能,下面講講此功能是如何實現的(此方法比較簡單) 第一種方法是對系統返回鍵進行監聽,定義一個變數記錄按鍵時間,通過計算時間差來實現該功能,程式碼如下: //退出時的時間 private long mExitTime;