# FaceRecognition **Repository Path**: 849604155/FaceRecognition ## Basic Information - **Project Name**: FaceRecognition - **Description**: No description available - **Primary Language**: Unknown - **License**: Not specified - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 0 - **Created**: 2024-11-05 - **Last Updated**: 2024-11-05 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # FaceRecognition ##基于Android API的人脸识别 ### 图片的缩放，平移这些需求还是挺常见的，我通过自定义ImageView实现缩放和平移，结合系统提供API实现人脸的识别 - 代码稍微有点多，首先上演示效果： ![图片的缩放，平移，人脸识别效果.gif](http://github.com/gsy13213009/FaceRecognition/blob/master/图片的缩放，平移，人脸识别效果.gif) - 缩放和平移其实也就是调用ImageView的setImageMatrix方法便可完成，通过计算移动的距离(tx，ty)设置Matrix.postTranslate(tx，ty)，两个手指新距离和按下距离的比值scale以按下时两指的中点设置Matrix.postScale(scale，x，y)，再将Matrix设置为ImageView即可 - 人脸识别通过系统提供的FaceDetector便可实现，虽然不是很准确，但是目前也只有能达到这种结果，这个类使用的bitmap有两个要求，第一个是必须使用Bitmap.Config.RGB_565格式加载，第二个是bitmap的宽必须为偶数 ------------- ### 下面来看具体代码 ##### 首先是人脸识别，识别的结果为一个Face数组，当然所有信息例如眼睛的位置，距离等均包含在Face类中，具体可以查看源码 ``` java public class MainActivity extends Activity { private MyImageView mMyImageView; @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.activity_main); initView(); initPhoto(); } private void initView() { mMyImageView = (MyImageView) findViewById(R.id.main_image); } private void initPhoto() { String picPath = "/storage/emulated/0/Tencent/QQ_Images/-663c6adb1540c36f.jpg"; Bitmap srcBitmap = BitmapUtils.loadBitmap(picPath, 1000, 1000, true); if (srcBitmap == null) { Toast.makeText(getApplicationContext(), "处理图片失败", Toast.LENGTH_SHORT).show(); } else { // 图片的宽必须为偶数，不然系统无法进行人脸识别 if (srcBitmap.getWidth() % 2 != 0) { srcBitmap = Bitmap.createBitmap(srcBitmap, 0, 0, srcBitmap.getWidth() - 1 , srcBitmap.getHeight()); } // 最多的人脸数 int maxCount = 50; FaceDetector.Face[] faces = new FaceDetector.Face[maxCount]; FaceDetector faceDetector = new FaceDetector(srcBitmap.getWidth(), srcBitmap.getHeight(), maxCount); // 这一步比较耗时间，大概一秒左右，跟bitmap的大小有关(1000左右最佳，识别结果准确并且时间较少)，建议使用EventBus异步处理 int faceCount = faceDetector.findFaces(srcBitmap, faces); PointF pointF = new PointF(); // 过滤原本就不完整的脸 for (int i = 0; i < faceCount; i++) { float eyesDistance = faces[i].eyesDistance(); faces[i].getMidPoint(pointF); if (pointF.x < eyesDistance // 左边超出 || pointF.y < eyesDistance * 2f // 上边超出 || srcBitmap.getWidth() - pointF.x < eyesDistance // 右边超出 || srcBitmap.getHeight() - pointF.y < eyesDistance * 2f) { // 下边超出 faces[i] = null; } } // 必须设置LayoutParams，这样在自定义ImageView中使用getLayoutParams才能得到正确的params FrameLayout.LayoutParams photoParams = new FrameLayout.LayoutParams(mMyImageView.getLayoutParams()); photoParams.gravity = Gravity.CENTER; photoParams.width = 1000; photoParams.height = 1000; mMyImageView.setLayoutParams(photoParams); mMyImageView.setImageBitmap(srcBitmap, faces, 1f); } } } ``` - 其中的BitmapUtils类为提供根据图片本地路径picPath加载bitmap的方法，具体实现可以通过GitHub上的项目查看 - 这里脸部范围的定义是：以两只眼睛的中点为重心，宽为两倍的眼睛之间的距离，高为4倍的眼睛之间的距离 ------------------ ##### 接下来是自定义的ImageView，也是整个demo的重点 - 这里着重解释一些mIsVerticalFit这个变量，这是根据图片的宽高和ImageView的宽高做FitCenter得到的值，FitCenter的意思就是将图片刚好完整的居中显示在ImageView中，这里边涉及到水平Fit和竖直Fit，这个值便是判断是否为竖直Fit的变量，详细的FitCenter和CenterCrop信息可以自行百度~ ``` java @Override public void setImageDrawable(Drawable drawable) { mLastX = mLastY = 0; mIntrinsicWidth = drawable.getIntrinsicWidth(); mIntrinsicHeight = drawable.getIntrinsicHeight(); centerCropImage(); mTempRectF = getMatrixRectF(); // 判断图片的宽高view的宽高FitCenter状态是竖直fit还是水平fit，如果不能理解可以查看IamgeView源码中的CenterCrop // 和FitCenter这两个属性，其实这里是照搬源码 mIsVerticalFit = mIntrinsicWidth * getLayoutParams().height < getLayoutParams().width * mIntrinsicHeight; checkFace(); super.setImageDrawable(drawable); } ``` - 我们主要来看一下单指和双指移动过程中的代码，这里设置放大倍数为View宽高的3倍，如果是竖直Fit就以宽来计算，否则以高来计算 - 如果是放大，并且放大倍数已经超过3倍了，便设置mResetScale以供手指放开时恢复放大的极限，缩小同理，最多能缩小到FitCenter，具体该使用宽还是高做判断取决于mIsVerticalFit ``` java case MotionEvent.ACTION_MOVE: { if (mTouchMode == COUPLE_OPERATION) { mTempMatrix.set(mSavedMatrix); float newDist = spacing(ev); float scale = newDist / mLastDist; mTempMatrix.postScale(scale, scale, mMidPoint.x, mMidPoint.y); mDrawMatrix.set(mTempMatrix); this.setImageMatrix(mDrawMatrix); // 缩放到极限时设置恢复scale boolean isOut = mIsVerticalFit ? getMatrixRectF().width() / getLayoutParams().width > THE_MAX_SCALE : getMatrixRectF().height() / getLayoutParams().height > THE_MAX_SCALE; if (scale >= 1 && isOut) { if (mIsVerticalFit) { // 竖直fit取宽 mResetScale = THE_MAX_SCALE * getLayoutParams().width / getMatrixRectF().width(); } else { // 水平fit取高 mResetScale = THE_MAX_SCALE * getLayoutParams().height / getMatrixRectF().height(); } } else if (scale <= 1 && (int) getMatrixRectF().width() <= getLayoutParams().width && (int) getMatrixRectF().height() <= getLayoutParams().height) { // 保证当图片全部缩小在显示范围内便不能再缩小 if (mIsVerticalFit) { // 竖直取高 mResetScale = getLayoutParams().height / getMatrixRectF().height(); } else { // 水平取宽 mResetScale = getLayoutParams().width / getMatrixRectF().width(); } } else { mResetScale = 0; } } else if (mTouchMode == SINGLE_OPERATION) { mTempMatrix.set(mSavedMatrix); float tx = ev.getX() - mLastX; float ty = ev.getY() - mLastY; mIsMove = true; RectF rectF = getMatrixRectF(); mIsCheckRAndL = (int) rectF.width() <= getLayoutParams().width; mIsCheckBAndT = (int) rectF.height() <= getLayoutParams().height; mTempMatrix.postTranslate(tx, ty); mDrawMatrix.set(mTempMatrix); this.setImageMatrix(mDrawMatrix); } checkFace(); break; } ``` - 当手指抬起来时同时进行边界回弹检查和缩放倍数检查，如果超过缩放极限便根据mResetScale将图片缩放至极限大小，具体代码如下： ``` java case MotionEvent.ACTION_UP: case MotionEvent.ACTION_POINTER_UP: if (mTouchMode == COUPLE_OPERATION) { if (mResetScale != 0) { mTempMatrix.postScale(mResetScale, mResetScale, mMidPoint.x, mMidPoint.y); mResetScale = 0; } mDrawMatrix.set(mTempMatrix); center(true, true); this.setImageMatrix(mDrawMatrix); checkFace(); invalidate(); if (getMatrixRectF().left > 0 || getMatrixRectF().top > 0) { mTempRectF = getMatrixRectF(); } } else if (mTouchMode == SINGLE_OPERATION && mIsMove) { float[] dxDyBounds = checkDxDyBounds(); if (dxDyBounds == null) { mTempMatrix.postTranslate(0, 0); mDrawMatrix.set(mTempMatrix); this.setImageMatrix(mDrawMatrix); checkFace(); } else { setAnimation(dxDyBounds); } } mIsMove = false; mTouchMode = NONE_OPERATION; break; ``` - 其中由于系统自带的回弹动画太快，Matrix.postTranslate()方法不可以传递动作时间，因此使用ValueAnimator将移动的操作拆分按传入时间完成，以达到动画效果 ``` java /** * 设置边界回弹的动画 * * @param bounds 需要回弹的偏移量 */ private void setAnimation(float[] bounds) { setEnabled(false); final float floatDx = bounds[0]; final float floatDy = bounds[1]; ValueAnimator animator = new ValueAnimator(); animator.setInterpolator(new DecelerateInterpolator()); animator.setFloatValues(0, 1); animator.addListener(new AnimatorListenerAdapter() { @Override public void onAnimationEnd(Animator animation) { setEnabled(true); checkFace(); } }); animator.addUpdateListener(new ValueAnimator.AnimatorUpdateListener() { float lastDx = 0; float lastDy = 0; @Override public void onAnimationUpdate(ValueAnimator animation) { float offsetX = floatDx * animation.getAnimatedFraction() - lastDx; float offsetY = floatDy * animation.getAnimatedFraction() - lastDy; lastDx += offsetX; lastDy += offsetY; mTempMatrix.postTranslate(offsetX, offsetY); mDrawMatrix.set(mTempMatrix); MyImageView.this.setImageMatrix(mDrawMatrix); } }); animator.setDuration(BORDER_BACK_DURATION).start(); } ``` ##### 检测移动和缩放过程中是否有人脸超出显示范围，将超出范围的人脸用蓝色方框标注出来 - 根据人脸范围(眼睛中点为重心，宽为两倍眼睛之间的距离，高为四倍)到自定义ImageView边界的距离判断是否超过显示范围，这里的坐标均为相对坐标，即ImageView的左上角即为原点(绝对坐标指的是屏幕左上角为原点) ``` java /** * 检查是否有人脸超出显示范围 */ private void checkFace() { for (int i = 0; i < mFaceCount; i++) { if (mFaces[i] == null) continue; mFaces[i].getMidPoint(mPoint); RectF rectF = new RectF(0, 0, mPoint.x * mAdjustScale, mPoint.y * mAdjustScale); mDrawMatrix.mapRect(rectF); float eyesDistance = mFaces[i].eyesDistance() * mAdjustScale * getMatrixRectF().width() / mIntrinsicWidth; float distanceH = rectF.left + rectF.width(); float distanceV = rectF.top + rectF.height(); mIsNeedDraws[i] = distanceH > getLayoutParams().width - eyesDistance // 右边超出 || distanceH < eyesDistance // 左边超出 || distanceV > getLayoutParams().height - eyesDistance * FACE_VERTICAL // 下边超出 || distanceV < eyesDistance * FACE_VERTICAL; // 上边超出 } } ``` - 绘制每个需要绘制的矩形，根据mIsNeedDraws这个数组判断，如果mIsNeedDraws[i]为true证明这个矩形需要绘制，否则continue ``` java @Override public void onDraw(Canvas canvas) { final Drawable drawable = getDrawable(); if (drawable != null) { canvas.save(); // 保存画布，接下来的操作在新的图层绘制 canvas.translate(getPaddingLeft(), getPaddingTop()); canvas.concat(mDrawMatrix); drawable.draw(canvas); drawFace(canvas); canvas.restore(); // 合并图层 } } /** * 绘制超过显示区域的人脸矩形 */ private void drawFace(Canvas canvas) { for (int i = 0; i < mFaceCount; i++) { if (mFaces[i] != null && mIsNeedDraws[i]) { mFaces[i].getMidPoint(mPoint); float distance = mFaces[i].eyesDistance() * mAdjustScale; RectF rectF = new RectF(mPoint.x * mAdjustScale - distance , mPoint.y * mAdjustScale - FACE_VERTICAL * distance , mPoint.x * mAdjustScale + distance , mPoint.y * mAdjustScale + FACE_VERTICAL * distance); canvas.drawRect(rectF, mPaint); } } } ``` ##### 至此，整个图片的缩放，平移和人脸识别基本结束，关于检查边界并计算回弹距离，以及BitmapUtils加载本地图片相关的代码大家可以查看完整的demo，地址：https://github.com/gsy13213009/FaceRecognition.git - 有关缩放平移的代码，我也是参考了这个哥们的分享完成的，因此边界回弹等相关代码基本照搬，只是多了一些比如人脸识别，缩放的极限设置以及图片的填充方向等工作，该博客的地址为：额，找不到了，以后遇到再填吧 ### 欢迎大家交流和指正哈~