repositories {
maven { url ‘http://developer.huawei.com/repo/’}
}}
1.2 在应用级的build.gradle里面加上SDK依靠
把人脸识别的SDK和基础SDK引入：
dependencies{
// 引入基础SDK
implementation ‘com.huawei.hms:ml-computer-vision:1.0.2.300’
// 引入人脸检测能力包
implementation ‘com.huawei.hms:ml-computer-vision-face-recognition-model:1.0.2.300’
}
1.3 在AndroidManifest.xml文件里面增量添加模型自动下载
这个主要是用来模型更新的，后面算法有了优化，可以自动下载到手机里面更新
<manifest
<application
1.4 在AndroidManifest.xml文件里面申请相机和存储权限
2、代码开发
2.1 创建人脸分析器,检测到微笑后进行照相
检测后照相：
- 进行分析器参数设置
- 把分析器参数设置传给分析器
- 在analyzer.setTransacto内通过重写transactResult处理人脸识别后的内容，人脸识别后会返回一个微笑的置信度（简单可以理解为是微笑的概率），只要设置大于一定置信度进行照相就可以了。
private MLFaceAnalyzer analyzer;private void createFaceAnalyzer() {
MLFaceAnalyzerSetting setting =
new MLFaceAnalyzerSetting.Factory()
.setFeatureType(MLFaceAnalyzerSetting.TYPE_FEATURES)
.setKeyPointType(MLFaceAnalyzerSetting.TYPE_UNSUPPORT_KEYPOINTS)
.setMinFaceProportion(0.1f)
.setTracingAllowed(true)
.create();
this.analyzer = MLAnalyzerFactory.getInstance().getFaceAnalyzer(setting);
this.analyzer.setTransactor(new MLAnalyzer.MLTransactor() {
@Override public void destroy() {
}
@Override public void transactResult(MLAnalyzer.Result result) {
SparseArray faceSparseArray = result.getAnalyseList();
int flag = 0;
for (int i = 0; i < faceSparseArray.size(); i++) {
MLFaceEmotion emotion = faceSparseArray.valueAt(i).getEmotions();
if (emotion.getSmilingProbability() > smilingPossibility) {
flag++;
}
}
if (flag > faceSparseArray.size() * smilingRate && safeToTakePicture) {
safeToTakePicture = false;
mHandler.sendEmptyMessage(TAKE_PHOTO);
}
}
});}
照相存储部门：
private void takePhoto() {
this.mLensEngine.photograph(null,
new LensEngine.PhotographListener() {
@Override public void takenPhotograph(byte[] bytes) {
mHandler.sendEmptyMessage(STOP_PREVIEW);
Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeByteArray(bytes, 0, bytes.length);
saveBitmapToDisk(bitmap);
}
});}
2.2 创建视觉引擎，捕捉相机动态视频流后传给分析器
private void createLensEngine() {
Context context = this.getApplicationContext();
// Create LensEngine
this.mLensEngine = new LensEngine.Creator(context, this.analyzer).setLensType(this.lensType)
.applyDisplayDimension(640, 480)
.applyFps(25.0f)
.enableAutomaticFocus(true)
.create();}
2.3 动态权限申请，挂接分析器和视觉引擎创建代码
@Overridepublic void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
this.setContentView(R.layout.activity_live_face_analyse);
if (savedInstanceState != null) {
this.lensType = savedInstanceState.getInt(“lensType”);
}
this.mPreview = this.findViewById(R.id.preview);
this.createFaceAnalyzer();
this.findViewById(R.id.facingSwitch).setOnClickListener(this);
// Checking Camera Permissions
if (ActivityCompat.checkSelfPermission(this, Manifest.permission.CAMERA) == PackageManager.PERMISSION_GRANTED) {
this.createLensEngine();
} else {
this.requestCameraPermission();
}}
private void requestCameraPermission() {
final String[] permissions = new String[]{Manifest.permission.CAMERA, Manifest.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE};
if (!ActivityCompat.shouldShowRequestPermissionRationale(this, Manifest.permission.CAMERA)) {
ActivityCompat.requestPermissions(this, permissions, LiveFaceAnalyseActivity.CAMERA_PERMISSION_CODE);
return;
}}@Overridepublic void onRequestPermissionsResult(int requestCode, @NonNull String[] permissions,
@NonNull int[] grantResults) {
if (requestCode != LiveFaceAnalyseActivity.CAMERA_PERMISSION_CODE) {
super.onRequestPermissionsResult(requestCode, permissions, grantResults);
return;
}
if (grantResults.length != 0 && grantResults[0] == PackageManager.PERMISSION_GRANTED) {
this.createLensEngine();
return;
}}
结束语
怎么样，开发过程是不是特别简单，30分钟就可以开发一个新特性出来！让我们一起体验下这个多人脸微笑抓包的效果。
单人笑脸抓拍：
多人笑脸抓拍：
基于人脸检测能力，还可以做哪些功能出来，请开放你的脑洞！这里不妨再给一些提示，比如：
- 通过识别耳朵、眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛等脸部特征的位置，添加一些风趣的装饰特效。
- 通过识别面部的轮廓，做一些夸张的变形、拉伸，天生一些风趣好玩的人像图片，大概针对轮廓区域开发美颜功能。
- 通过年龄识别，对儿童着迷于电子类产品的痛点，开发一些家长管控类功能。
- 通过检测眼睛盯着屏幕的时长，开发护眼提示的特性。
- 通过随机指令（摇头、眨眼、张嘴等）实现用户动作配合式活体检测功能。
- 通过综合运用用户的年龄、性别等的检测结果，给用户做相关商品推荐；
- 通过年龄识别，对儿童着迷于电子类产品的痛点，开发一些家长管控类功能。
- 通过检测眼睛盯着屏幕的时长，开发护眼提示的特性。
- 通过随机指令（摇头、眨眼、张嘴等）实现用户动作配合式活体检测功能。
- 通过综合运用用户的年龄、性别等的检测结果，给用户做相关商品推荐；
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