Android | 超簡單集成HMS ML Kit實現最大臉微笑抓拍

前言

  若是你們對HMS ML Kit 人臉檢測功能有所瞭解，相信已經動手調用咱們提供的接口編寫本身的APP啦。目前就有小夥伴在調用接口的過程當中反饋，不太清楚HMS ML Kit 文檔中的MLMaxSizeFaceTransactor這個接口的使用方法。爲了讓你們更加深入的瞭解咱們的接口，方便在場景中使用，在這篇文章中小編準備拋磚引玉，你們能夠打開思路，多多嘗試。若是有小夥伴想要深刻的瞭解更加全面具體的功能，請你們移步https://developer.huawei.com/consumer/cn/hms/huawei-mlkit。

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場景

  相信你們都有在五1、十一出去遊玩的經歷，是否是都是這樣的people mountain people sea.

  好不容易找我的少的地方，結果拍出來的照片是這樣的。

  這樣的

  還有這樣的

  不看不知道，原來個人面部表情這麼豐富。。是否是很心累？每次想要發個出去浪的朋友圈，都要在白天拍的成百上千張相似款的照片裏，花上一小時才能找到一張能看的照片。。。

  爲了解決相似問題，HMS ML Kit 提供了追蹤識別畫面中最大臉的接口，可以識別圖像中的最大臉，方便對跟蹤圖像中的」重點目標「作相關操做和處理。本文中就簡單的調用MLMaxSizeFaceTransactor這個接口，實現最大臉微笑抓拍的功能。

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開發前準備

android studio 安裝

  很簡單，下載安裝便可。具體下載連接：
  Android studio 官網下載連接：https://developer.android.com/studio
  Android studio安裝流程參考連接：http://www.javashuo.com/article/p-wamzpmfl-bo.html

在項目級gradle裏添加華爲maven倉

  打開AndroidStudio項目級build.gradle文件

  增量添加以下maven地址：

buildscript {
     {        
        maven {url 'http://developer.huawei.com/repo/'}
    }    
}
allprojects {
    repositories {       
        maven { url 'http://developer.huawei.com/repo/'}
    }
}

在應用級的build.gradle裏面加上SDK依賴

在AndroidManifest.xml文件裏面增量添加模型自動下載

  要使應用程序可以在用戶從華爲應用市場安裝您的應用程序後，自動將最新的機器學習模型更新到用戶設備，請將如下語句添加到該應用程序的AndroidManifest.xml文件中：

<manifest    
    ...    
    <meta-data                     
        android:name="com.huawei.hms.ml.DEPENDENCY"          
        android:value= " face"/> 
...    
</manifest>

在AndroidManifest.xml文件裏面申請相機、訪問網絡和存儲權限

<!--相機權限--> 
<uses-feature android:name="android.hardware.camera" />
<uses-permission android:name="android.permission.CAMERA" />
<!--寫權限--> 
<uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE" />

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代碼開發關鍵步驟

動態權限申請

@Override 
public void onCreate(Bundle savedInstanceState) { 
    ……
    if (!allPermissionsGranted()) {
        getRuntimePermissions();
    }

建立人臉識別檢測器

  能夠經過人臉識別檢測配置器「MLFaceAnalyzerSetting」建立人臉識別檢測器。

MLFaceAnalyzerSetting setting =
                new MLFaceAnalyzerSetting.Factory()
                        .setFeatureType(MLFaceAnalyzerSetting.TYPE_FEATURES)
                        .setKeyPointType(MLFaceAnalyzerSetting.TYPE_UNSUPPORT_KEYPOINTS)
                        .setMinFaceProportion(0.1f)
                        .setTracingAllowed(true)
                        .create();

  經過MLMaxSizeFaceTransactor.Creator建立「MLMaxSizeFaceTransactor」對象用於處理檢測到的最大臉，其中objectCreateCallback()方法是在檢測到對象的時候調用的，objectUpdateCallback()方法是在對象更新了的時候調用的，在方法裏經過Overlay在識別到的最大人臉上標記了一個方塊，並經過檢測結果獲取MLFaceEmotion來識別微笑表情觸發拍照。

MLMaxSizeFaceTransactor transactor = new MLMaxSizeFaceTransactor.Creator(analyzer, new MLResultTrailer<MLFace>() {
                @Override
                public void objectCreateCallback(int itemId, MLFace obj) {
                    LiveFaceAnalyseActivity.this.overlay.clear();
                    if (obj == null) {
                        return;
                    }
                    LocalFaceGraphic faceGraphic =
                            new LocalFaceGraphic(LiveFaceAnalyseActivity.this.overlay, obj, LiveFaceAnalyseActivity.this);
                    LiveFaceAnalyseActivity.this.overlay.addGraphic(faceGraphic);
                    MLFaceEmotion emotion = obj.getEmotions();
                    if (emotion.getSmilingProbability() > smilingPossibility) {
                        safeToTakePicture = false;
                        mHandler.sendEmptyMessage(TAKE_PHOTO);
                    }
                }

                @Override
                public void objectUpdateCallback(MLAnalyzer.Result<MLFace> var1, MLFace obj) {
                    LiveFaceAnalyseActivity.this.overlay.clear();
                    if (obj == null) {
                        return;
                    }
                    LocalFaceGraphic faceGraphic =
                            new LocalFaceGraphic(LiveFaceAnalyseActivity.this.overlay, obj, LiveFaceAnalyseActivity.this);
                    LiveFaceAnalyseActivity.this.overlay.addGraphic(faceGraphic);
                    MLFaceEmotion emotion = obj.getEmotions();
                    if (emotion.getSmilingProbability() > smilingPossibility && safeToTakePicture) {
                        safeToTakePicture = false;
                        mHandler.sendEmptyMessage(TAKE_PHOTO);
                    }
                }

                @Override
                public void lostCallback(MLAnalyzer.Result<MLFace> result) {
                    LiveFaceAnalyseActivity.this.overlay.clear();
                }

                @Override
                public void completeCallback() {
                    LiveFaceAnalyseActivity.this.overlay.clear();

                }
            }).create();
this.analyzer.setTransactor(transactor);

經過LensEngine.Creator建立LensEngine實例進行視頻流的人臉檢測檢測

this.mLensEngine = new LensEngine.Creator(context, this.analyzer).setLensType(this.lensType)
                .applyDisplayDimension(640, 480)
                .applyFps(25.0f)
                .enableAutomaticFocus(true)
                .create();

啓動相機預覽進行人臉檢測

this.mPreview.start(this.mLensEngine, this.overlay);

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內容來源：https://developer.huawei.com/consumer/cn/forum/topicview?tid=0201256372685820478&fid=18原做者：littlewhite