Android 人臉識別簽到（二）

學習完百度人臉API的調用，如今便可開發本身的人臉識別簽到系統，下面做者先貼上部分功能源碼來給你們參考和學習

 

（一）百度人臉庫的人臉驗證

 

1°   獲取待識別的照片

 

既然是人臉認證 那麼固然首先得向百度人臉庫添加你的人臉

而後再把你須要進行人臉識別的照片與百度人臉庫的人臉進行校對，若是校對成功，即簽到打卡成功

關於獲取帶人臉識別的照片，做者採起了兩種方式獲取（即時拍照、從相冊導入）

即時拍照：

 

Camera.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
    @Override
    public void onClick(View v) {
        StrictMode.VmPolicy.Builder builder = new StrictMode.VmPolicy.Builder();
        StrictMode.setVmPolicy(builder.build());
        builder.detectFileUriExposure();            //Android7.0拍照必加   且須要在方法類前加@SuppressLint("NewApi")

        File outputImage = new File(Environment.getExternalStorageDirectory() + File.separator + "face.jpg");     //臨時照片存儲地
        try {
            if (outputImage.exists()) {
                outputImage.delete();              //若臨時存儲地已有照片則delete
            }
            outputImage.createNewFile();           //臨時存儲地建立新文件
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        imageUri = Uri.fromFile(outputImage);              //獲取臨時存儲地Uri
        ImagePath = outputImage.getAbsolutePath();           //獲得絕對路徑
        Intent intent = new Intent(MediaStore.ACTION_IMAGE_CAPTURE);    //跳轉相機
        intent.putExtra(MediaStore.EXTRA_OUTPUT, imageUri);                          //相片輸出路徑
        startActivityForResult(intent, CAMERA);                        //返回照片路徑
    }
});

 

 

 

從相冊直接獲取：

       getImage.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
            @Override
            public void onClick(View v) {
                Intent in = new Intent(Intent.ACTION_PICK);      //選擇數據
                in.setType("image/*");                //選擇的數據爲圖片
                startActivityForResult(in, Photo_ALBUM);
            }
        });

 

獲取照片以後須要把照片顯示到手機APP界面上，給用戶作一個預覽   也就是方法startActivityForResult的做用

 關於拍照旋轉角度問題解釋（https://www.jianshu.com/p/6179f16907dc）

protected void onActivityResult(int requestCode, int resultCode, Intent data) {
        super.onActivityResult(requestCode, resultCode, data);
        // 相冊選擇圖片
        if (requestCode == Photo_ALBUM) {
            if (data != null) {
                Uri uri = data.getData();           //獲取圖片uri
                Cursor cursor = getContentResolver().query(uri, null, null, null, null);
                cursor.moveToNext();      
                ImagePath = cursor.getString(cursor.getColumnIndex(MediaStore.Images.ImageColumns.DATA));   //得到圖片的絕對路徑
                cursor.close();          
                resizePhoto();         //將圖片變成縮小的bitmap  方法後貼
                int degree = getPicRotate(ImagePath);        //獲取拍照圖片的旋轉角度   能夠查一下我給出的地址  getPicRotate方法在下面
                Matrix m = new Matrix();    //對圖形處理
                m.setRotate(degree);        //旋轉
                lastp = Bitmap.createBitmap(myBitmapImage, 0, 0, myBitmapImage.getWidth(), myBitmapImage.getHeight(), m, true);    //獲取縮小且旋轉好的圖片
                myPhoto.setImageBitmap(lastp);       //顯示圖片
                Log.i("圖片路徑", ImagePath);
            }
        } else if (requestCode == CAMERA) {
            try {
                resizePhoto();
                int degree = getPicRotate(ImagePath);          //獲取旋轉角度
                Matrix m = new Matrix();    //對圖形處理的類
                m.setRotate(degree);        //旋轉
               
            　　 lastp = Bitmap.createBitmap(myBitmapImage, 0, 0, myBitmapImage.getWidth(), myBitmapImage.getHeight(), m, true);
                myPhoto.setImageBitmap(lastp);       //顯示圖片
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }

 

獲取旋轉角度

 1  public int getPicRotate(String path) {          //旋轉圖片
 2         int degree = 0;
 3         try {
 4             ExifInterface exifInterface = new ExifInterface(path);
 5             int orientation = exifInterface.getAttributeInt(
 6                     ExifInterface.TAG_ORIENTATION,
 7                     ExifInterface.ORIENTATION_NORMAL);          //命名空間 命名空間所屬屬性
 8             switch (orientation) {
 9                 case ExifInterface.ORIENTATION_ROTATE_90:
10                     degree = 90;
11                     break;
12                 case ExifInterface.ORIENTATION_ROTATE_180:
13                     degree = 180;
14                     break;
15                 case ExifInterface.ORIENTATION_ROTATE_270:
16                     degree = 270;
17                     break;
18             }
19         } catch (IOException e) {
20             e.printStackTrace();
21         }
22         return degree;
23     }

 

2°   上傳待查照片到百度開發平臺，與百度人臉庫裏已存的照片進行匹配

既然已經獲取了待查照片，那麼如今即把照片與人臉庫的已有照片進行匹配，若百度人臉庫存在此人，那麼就匹配成功（即簽到成功）

 

1.當點擊識別按鈕後，將待查照片上傳，並建立一個線程用於處理放回的結果

 detect.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
            @Override
            public void onClick(View v) {
                res = null;
                tip.setVisibility(View.VISIBLE);         //識別中提示   在Android界面顯示
                if (myBitmapImage == null) {
                    Toast.makeText(MainActivity.this, "請添加圖片!!!", Toast.LENGTH_LONG).show();
                    tip.setVisibility(View.GONE);         //隱藏    識別中提示
                }
                else if(Class.getText().toString().trim().equals("請輸入查課節次")==true){
                    Toast.makeText(MainActivity.this, "請輸入查課節次!!!", Toast.LENGTH_LONG).show();
                    tip.setVisibility(View.GONE);
                    }
                else {
                   　　　　//對於上傳的圖片進行處理
                    int degree = getPicRotate(ImagePath);        
                    Matrix m = new Matrix();    //對圖形處理
                    m.setRotate(degree);        //旋轉
                    bitmapSmall = Bitmap.createBitmap(myBitmapImage, 0, 0, myBitmapImage.getWidth(), myBitmapImage.getHeight(), m, true);
                    ByteArrayOutputStream stream = new ByteArrayOutputStream();
                    //圖片轉數據流
                    bitmapSmall.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, stream);     //圖片壓縮格式，壓縮率，文件輸出流對象
                    final byte[] arrays = stream.toByteArray();                 //轉成二進制數組
                    final String pic = android.util.Base64.encodeToString(arrays, Base64.DEFAULT);   //獲取圖片 Base64格式的String
                    new Thread(new Runnable() {
                        @Override
                        public void run() {
                            HashMap<String, String> options = new HashMap<>();     
                            options.put("quality_control", "NORMAL");                  //質量控制
                            options.put("liveness_control", "LOW");                    　　//活體控制
                            options.put("max_user_num", "3");                         //返回結果的最大個數

                            String groupId = "ruan1,ruan2";                              //查詢的人臉組
                            String imageType = "BASE64";                                    //上傳的圖片格式

                            AipFace client = new AipFace("15119543", "lwxkzZOqjm4bcN2DmHoe8giy", "skYUhhZAfsUCFsBud7VQPIdWPvMt7tOM");      
                            client.setConnectionTimeoutInMillis(2000);          //超時設置
                            client.setSocketTimeoutInMillis(6000);

                            res = client.search(pic, imageType, groupId, options);         //獲取查詢結果集

                            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();
                }
            }
        });
    }

 

2.當上傳完圖片後，便可獲取查詢結果集，那麼將結果集交由線程進行處理

private Handler handler = new Handler() {
        public void handleMessage(Message msg) {
            super.handleMessage(msg);
            JSONObject jsonObject=null;
            String classes = null;
            String Record_class = null;
            String PId =  null;
            String name =  null;
            if (msg.what == 1) {                     //放回有效的結果集  
                JSONObject res = (JSONObject) msg.obj;
                System.out.println(res);
                error_code = res.optString("error_code");        //看是否查詢成功
                System.out.println(error_code);
                if (error_code.equals("0") == true) {
                    JSONArray TEMP = res.optJSONObject("result").optJSONArray("user_list");       //獲取查詢結果集的  用戶列表

                    try {
                        jsonObject = TEMP.getJSONObject(0); 
                        String Tscore = jsonObject.getString("score");                   
                         classes = jsonObject.getString("group_id");                  //這裏獲取classes到獲取name  是爲了後面實現將查詢結果同步到服務器數據庫作準備
                         Record_class = Class.getText().toString().trim();
                         PId = jsonObject.getString("user_id");
                         name = jsonObject.getString("user_info");
                        System.out.println(classes+Record_class+ PId+ name);
                        System.out.println(jsonObject);
                        System.out.println(Tscore);
                        score = Double.parseDouble(Tscore);                //獲取最類似人臉分數    由於最類似人臉會直接放到查詢的user_list的第一個          
                        System.out.println(score);

                        //  score=Math.ceil(Double.parseDouble(Tscore));
                    } catch (JSONException SE) {
                        SE.printStackTrace();
                    }
                    if (score >= 75) {                                //若類似度大於75
                        addrecord(classes,Record_class,PId,name);                 //服務器數據庫添加查詢成功的結果
                        } else
                        Toast.makeText(MainActivity.this, "打卡失敗，請從新導入照片", Toast.LENGTH_LONG).show();

                        myBitmapImage = null;
                        InitBitmap = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.mipmap.show, null);
                        tip.setVisibility(View.GONE);
                         myPhoto.setImageBitmap(InitBitmap);
                }
                else
                    Toast.makeText(MainActivity.this, "打卡失敗，請從新導入照片", Toast.LENGTH_LONG).show();
                    tip.setVisibility(View.GONE);
            }

        }
    };

關於addrecord方法，我用了Android的volley框架來進行與本身服務器後臺的交互

 public void addrecord(final String classes,final String Record_class,final String PId,final String name){
        Log.d("addrecord",classes+","+PId+","+name);
        //請求地址,須要換接口

        String url="http://47.106.10.15:8080/FtoFserver/FtoFserver/addRecord";     //服務器後臺的接口   我接口使用Servelet寫的
      
        String tag = "addrecord";
        //取得請求隊列
        RequestQueue requestQueue = Volley.newRequestQueue(MainActivity.this);          //傳參爲當前的context
        //防止重複請求，因此先取消tag標識的請求隊列
        requestQueue.cancelAll(tag);
        //建立StringRequest，定義字符串請求的請求方式爲POST(省略第一個參數會默認爲GET方式)
        StringRequest request = new StringRequest(Request.Method.POST, url,
                new Response.Listener<String>() {
                    @Override
                    public void onResponse(String response) {
                        Log.d("response",response);
                        try {
                            JSONObject jsonObject = new JSONObject(response);        //獲取的到的後臺迴應
                            temp = jsonObject.getString("canLogin");
                            if(temp.equals("true")){
                                //等待接口
                                System.out.println("發佈成功");
                                Toast.makeText(MainActivity.this, "打卡成功！！！", Toast.LENGTH_LONG).show();
                            }else {
                                System.out.println("發佈失敗");
                                Toast.makeText(MainActivity.this, "網絡延遲，請從新上傳！！！", Toast.LENGTH_LONG).show();
                            }
                        } catch (JSONException e) {
                            //作本身的請求異常操做，如Toast提示（「無網絡鏈接」等）;
                            e.printStackTrace();
                        }
                    }
                }, new Response.ErrorListener() {
            @Override
            public void onErrorResponse(VolleyError error) {
                //作本身的響應錯誤操做，如Toast提示（「請稍後重試」等）
                Log.d("error",error.toString());
            }
        }) {
            @Override
            protected Map<String, String> getParams() throws AuthFailureError {
                Map<String,String> params = new HashMap<>();                      //將打卡成功的人的信息同步到本身的服務器端
                params.put("classes", classes);                                    //傳參到服務器接口
                params.put("Record_class",Record_class);
                params.put("PId",PId);
                params.put("name",name);
                System.out.println(name);
                return params;
            }

        };

        //設置Tag標籤
        request.setTag(tag);
        request.setRetryPolicy(new DefaultRetryPolicy(20*1000,1,1.0f));
        //將請求添加到隊列中
        requestQueue.add(request);
    }

 

3°當驗證完全部人臉，又把驗證結果同步到本身事先部署的服務器端後，即完成了因此打卡操做

接下來   就能夠用普通的servelet來獲取服務器中存儲的全部總的簽到結果

便可導出已簽到的人和未簽到的人  

 

 

 

 

補充 ：

固然百度人臉庫的更新、添加、刪除也與打卡操做大同小異   也能夠編輯相似上面的代碼 來直接在安卓端操做

 

例如：

你能夠事先在百度人臉庫建立分組，而後往分組添加人臉的時候，同時完成添加人臉和添加本身服務端的人臉花名冊信息操做

 

這樣既能夠拋去對直接去操做百度控制檯的的操做

 

查詢已經簽到人：

能夠直接查看本身服務器端的簽到記錄獲取

 

查看未簽到人：

能夠經過服務器端的  班級花名冊  減去簽到記錄已有的人

既能夠獲取未簽到的人   

 

整個項目我已經上傳到github  歡迎你們學習

https://github.com/MrBling/FacetoFace（FacetoFace用Android studio導入項目，FtoFServer是我服務器端的代碼  想看的話用IDEA導入項目便可）