Merry Christmas-集成華爲HMS ML Kit手部關鍵點識別來接住聖誕老人的禮物吧!

前言

We wish you a Merry Christmas, We wish you a Merry Christmas, We wish you a Merry Christmas and Happy New Year。聖誕節來臨是否是大街小巷已經想起了這首熟悉的聖誕歌曲了呢?鋪天蓋地的聖誕樹,聖誕玩偶,和雪花都在提醒着你聖誕節的到來,一款集成了華爲HMS ML Kit手部關鍵點檢測的聖誕小遊戲就很是應景啦,一塊兒來體驗看看吧!java

應用場景

聖誕小遊戲是經過手勢識別來控制雪橇車左右移動,從而接住從天掉落下來的各種聖誕禮物,每隔15秒將提一次速,給玩家帶來不同的購物遊戲體驗,快來接住聖誕老人的禮物吧!android

在這裏插入圖片描述

開發實戰

1.配置Maven倉地址
打開Android Studio項目級「build.gradle」文件git

buildscript {
    repositories {
        google()
        jcenter()
        maven {url 'https://developer.huawei.com/repo/'}
    }
    dependencies {
        ...
        classpath 'com.huawei.agconnect:agcp:1.4.1.300'
    }
}

allprojects {
    repositories {
        google()
        jcenter()
        maven {url 'https://developer.huawei.com/repo/'}
    }
}

2.Full SDK集成github

dependencies{
    // 引入基礎SDK
    implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision-handkeypoint:2.0.4.300'
    // 引入手部關鍵點檢測模型包
    implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision-handkeypoint-model:2.0.4.300'
}

用上述方式兩種方法之一集成SDK後,在文件頭添加配置。
在apply plugin: 'com.android.application'後添加apply plugin: 'com.huawei.agconnect'app

3.建立手部關鍵點分析器maven

MLHandKeypointAnalyzer analyzer =MLHandKeypointAnalyzerFactory.getInstance().getHandKeypointAnalyzer();

4.建立識別結果處理類「HandKeypointTransactor」ide

public class HandKeypointTransactor implements MLAnalyzer.MLTransactor<List<MLHandKeypoints>> {
    @Override
    public void transactResult(MLAnalyzer.Result<List<MLHandKeypoints>> results) {
        SparseArray<List<MLHandKeypoints>> analyseList = results.getAnalyseList();
        // 開發者根據須要處理識別結果,須要注意,這裏只對檢測結果進行處理。
        // 不可調用ML Kit提供的其餘檢測相關接口。
    }
    @Override
    public void destroy() {
        // 檢測結束回調方法,用於釋放資源等。
    }
}

5.設置識別結果處理器,實現分析器與結果處理器的綁定gradle

analyzer.setTransactor(new HandKeypointTransactor());

6.建立LensEngineui

LensEngine lensEngine = new LensEngine.Creator(getApplicationContext(), analyzer)
    .setLensType(LensEngine.BACK_LENS)
    .applyDisplayDimension(1280, 720)
    .applyFps(20.0f)
    .enableAutomaticFocus(true)
    .create();

7.調用run方法,啓動相機,讀取視頻流,進行識別google

// 請自行實現SurfaceView控件的其餘邏輯。
SurfaceView mSurfaceView = findViewById(R.id.surface_view);
try {
    lensEngine.run(mSurfaceView.getHolder());
} catch (IOException e) {
    // 異常處理邏輯。
}
  1. 檢測完成,中止分析器,釋放檢測資源
if (analyzer != null) {
    analyzer.stop();
}
if (lensEngine != null) {
    lensEngine.release();
}

結束語

手部關鍵點識別支持識別包括手指指尖,手腕等21個手部關鍵點,並返回關鍵點的位置數據。這款聖誕小遊戲就是經過識別手部動態軌跡而控制雪橇車的移動,來接住各種從天而降的禮物,增長遊戲的可玩性和趣味性。手部關鍵點識別還能夠普遍應用在其它類別的APP上,你們一塊兒來打開腦洞開發試試吧!

瞭解更多

欲瞭解更多詳情,請參閱:

華爲開發者聯盟官網:https://developer.huawei.com/consumer/cn/hms?ha_source=hms1

獲取開發指導文檔:https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/development?ha_source=hms1

參與開發者討論請到Reddit社區:https://www.reddit.com/r/HMSCore/

下載demo和示例代碼請到Github:https://github.com/HMS-Core

解決集成問題請到Stack Overflow:https://stackoverflow.com/questions/tagged/huawei-mobile-services?tab=Newest


原文連接:https://developer.huawei.com/consumer/cn/forum/topic/0202442756764380482?fid=18

原做者:timer

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