android 人脸识别 摄像头采集

时间: 2023-10-06 18:05:08 浏览: 50
实现Android人脸识别需要用到Android系统自带的FaceDetector类。具体步骤如下: 1.获取摄像头对象。 2.设置预览界面,并启动预览。 3.在预览界面的SurfaceView上获取画布,并将预览界面的图像绘制到画布上。 4.通过FaceDetector类检测人脸,并获取人脸的坐标和数量。 5.根据人脸坐标在预览界面上绘制人脸框。 下面是一份简单的代码实现: ```java public class MainActivity extends AppCompatActivity implements SurfaceHolder.Callback, Camera.PreviewCallback { private SurfaceView mPreview; private SurfaceHolder mHolder; private Camera mCamera; private byte[] mBuffer; private FaceDetector mFaceDetector; private Face[] mFaces; private Paint mPaint; @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.activity_main); mPreview = findViewById(R.id.preview); mHolder = mPreview.getHolder(); mHolder.addCallback(this); mFaceDetector = new FaceDetector(320, 240, 1); mPaint = new Paint(); mPaint.setColor(Color.RED); mPaint.setStyle(Paint.Style.STROKE); } @Override public void surfaceCreated(SurfaceHolder holder) { try { mCamera = Camera.open(); mCamera.setPreviewDisplay(holder); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } @Override public void surfaceChanged(SurfaceHolder holder, int format, int width, int height) { Camera.Parameters parameters = mCamera.getParameters(); Camera.Size size = parameters.getPreviewSize(); int bufferSize = size.width * size.height * ImageFormat.getBitsPerPixel(parameters.getPreviewFormat()) / 8; mBuffer = new byte[bufferSize]; mCamera.addCallbackBuffer(mBuffer); mCamera.setPreviewCallbackWithBuffer(this); mCamera.startPreview(); } @Override public void surfaceDestroyed(SurfaceHolder holder) { mCamera.setPreviewCallback(null); mCamera.stopPreview(); mCamera.release(); mCamera = null; } @Override public void onPreviewFrame(byte[] data, Camera camera) { Camera.Parameters parameters = camera.getParameters(); Camera.Size size = parameters.getPreviewSize(); YuvImage yuvImage = new YuvImage(data, parameters.getPreviewFormat(), size.width, size.height, null); ByteArrayOutputStream outputStream = new ByteArrayOutputStream(); yuvImage.compressToJpeg(new Rect(0, 0, size.width, size.height), 100, outputStream); byte[] jpegData = outputStream.toByteArray(); Bitmap bmp = BitmapFactory.decodeByteArray(jpegData, 0, jpegData.length); mFaces = new Face[1]; mFaceDetector.findFaces(bmp, mFaces); Canvas canvas = mHolder.lockCanvas(); canvas.drawColor(Color.TRANSPARENT, PorterDuff.Mode.CLEAR); if (mFaces.length > 0) { Face face = mFaces[0]; float left = face.rect.left; float top = face.rect.top; float right = face.rect.right; float bottom = face.rect.bottom; canvas.drawRect(left, top, right, bottom, mPaint); } mHolder.unlockCanvasAndPost(canvas); camera.addCallbackBuffer(mBuffer); } } ``` 在这个例子中,我们使用SurfaceView来预览摄像头采集到的图像,然后在画布上绘制人脸框。注意,这个例子只识别一张人脸。如果需要识别多张人脸,需要修改代码。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

Android开发人脸识别登录功能

主要介绍了Android开发人脸识别登录功能,这个很多公司都在使用,非常流行,今天小编给大家从头到尾做一个案例分享到脚本之家平台,需要的朋友参考下吧
recommend-type

Html5调用手机摄像头并实现人脸识别的实现

主要介绍了Html5调用手机摄像头并实现人脸识别的实现,混合App开发,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
recommend-type

android实现人脸识别技术的示例代码

本篇文章主要介绍了android人脸识别技术的示例代码,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

Android camera实时预览 实时处理,人脸识别示例

本篇文章主要介绍了Android camera实时预览 实时处理,面部认证示例,具有一定的参考价值,有兴趣的可以了解一下。
recommend-type

海康人脸识别门禁系统改造方案.docx

目前大楼共有3个IC卡刷卡门禁出入口通道,采用双向验证模式,即员工在门外刷卡进入,...我们每天都在大厅安排一组值班人员测量体温,费时费力还效率低,急需将测温与人脸识别门禁相结合,做的全天候无遗漏的人员管理。
recommend-type

RTL8188FU-Linux-v5.7.4.2-36687.20200602.tar(20765).gz

REALTEK 8188FTV 8188eus 8188etv linux驱动程序稳定版本, 支持AP,STA 以及AP+STA 共存模式。 稳定支持linux4.0以上内核。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

:YOLO目标检测算法的挑战与机遇:数据质量、计算资源与算法优化,探索未来发展方向

![:YOLO目标检测算法的挑战与机遇:数据质量、计算资源与算法优化,探索未来发展方向](https://img-blog.csdnimg.cn/7e3d12895feb4651b9748135c91e0f1a.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1NETiBA5rKJ6YaJ77yM5LqO6aOO5Lit,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16) # 1. YOLO目标检测算法简介 YOLO(You Only Look Once)是一种
recommend-type

def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
recommend-type

c++校园超市商品信息管理系统课程设计说明书(含源代码) (2).pdf

校园超市商品信息管理系统课程设计旨在帮助学生深入理解程序设计的基础知识,同时锻炼他们的实际操作能力。通过设计和实现一个校园超市商品信息管理系统,学生掌握了如何利用计算机科学与技术知识解决实际问题的能力。在课程设计过程中,学生需要对超市商品和销售员的关系进行有效管理,使系统功能更全面、实用,从而提高用户体验和便利性。 学生在课程设计过程中展现了积极的学习态度和纪律,没有缺勤情况,演示过程流畅且作品具有很强的使用价值。设计报告完整详细,展现了对问题的深入思考和解决能力。在答辩环节中,学生能够自信地回答问题,展示出扎实的专业知识和逻辑思维能力。教师对学生的表现予以肯定,认为学生在课程设计中表现出色,值得称赞。 整个课程设计过程包括平时成绩、报告成绩和演示与答辩成绩三个部分,其中平时表现占比20%,报告成绩占比40%,演示与答辩成绩占比40%。通过这三个部分的综合评定,最终为学生总成绩提供参考。总评分以百分制计算,全面评估学生在课程设计中的各项表现,最终为学生提供综合评价和反馈意见。 通过校园超市商品信息管理系统课程设计,学生不仅提升了对程序设计基础知识的理解与应用能力,同时也增强了团队协作和沟通能力。这一过程旨在培养学生综合运用技术解决问题的能力,为其未来的专业发展打下坚实基础。学生在进行校园超市商品信息管理系统课程设计过程中,不仅获得了理论知识的提升,同时也锻炼了实践能力和创新思维,为其未来的职业发展奠定了坚实基础。 校园超市商品信息管理系统课程设计的目的在于促进学生对程序设计基础知识的深入理解与掌握,同时培养学生解决实际问题的能力。通过对系统功能和用户需求的全面考量,学生设计了一个实用、高效的校园超市商品信息管理系统,为用户提供了更便捷、更高效的管理和使用体验。 综上所述,校园超市商品信息管理系统课程设计是一项旨在提升学生综合能力和实践技能的重要教学活动。通过此次设计,学生不仅深化了对程序设计基础知识的理解,还培养了解决实际问题的能力和团队合作精神。这一过程将为学生未来的专业发展提供坚实基础,使其在实际工作中能够胜任更多挑战。