app inventor调用图像识别_用App Inventor做一个人脸识别的app

使用 App Inventor 进行图像识别需要借助第三方 API，这里以使用百度人脸识别 API 为例。

1. 注册百度云账号并创建人脸识别应用，获取 API Key 和 Secret Key；
2. 在 App Inventor 中导入 Web 模块，配置 Web1 的属性 URL 为百度人脸识别 API 的请求地址，Method 为 POST；
3. 在 App Inventor 中导入 Camera 模块，配置 Camera1 的属性 Quality 为高；
4. 添加按钮组件，编写按钮 Click 事件处理程序，将 Camera1 拍摄的照片作为参数传递给 Web1 的 PostText 属性，同时在 Header 中设置 API Key 和 Secret Key；
5. 在 Web1 的 GotText 事件处理程序中解析百度人脸识别 API 的响应结果，获取人脸识别结果。

具体实现细节可以参考以下代码：

// 导入 Web 模块
import com.google.appinventor.components.runtime.Web;

// 导入 Camera 模块
import com.google.appinventor.components.runtime.Camera;

public class MainActivity extends AppCompatActivity {
    // 声明组件
    private Camera camera1;
    private Web web1;

    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_main);

        // 初始化组件
        camera1 = (Camera) findViewById(R.id.camera1);
        web1 = (Web) findViewById(R.id.web1);

        // 设置 Web1 的属性
        web1.Url("https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/detect");
        web1.Method("POST");
        web1.ContentType("application/json");

        // 设置 Camera1 的属性
        camera1.Quality(Camera.Quality_HIGH);
    }

    // 按钮 Click 事件处理程序
    public void button1_Click(View view) {
        // 获取 Camera1 的照片
        Bitmap bitmap = camera1.getCameraImage();

        // 将照片转换为 Base64 编码
        ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
        bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, baos);
        byte[] bytes = baos.toByteArray();
        String base64 = Base64.encodeToString(bytes, Base64.DEFAULT);

        // 设置 Web1 的 Header
        web1.Headers("Content-Type:application/json");
        web1.Headers("Accept:application/json");
        web1.Headers("Authorization:Bearer " + API_KEY);

        // 设置 Web1 的 PostText 属性
        web1.PostText("{\"image\":\"" + base64 + "\",\"image_type\":\"BASE64\",\"face_field\":\"age,gender,beauty,expression,face_shape,emotion\"}");

        // 发送请求
        web1.Go();
    }

    // Web1 的 GotText 事件处理程序
    public void web1_GotText(String responseText) {
        try {
            // 解析响应结果
            JSONObject jsonObject = new JSONObject(responseText);
            JSONArray jsonArray = jsonObject.getJSONArray("result");
            JSONObject resultObject = jsonArray.getJSONObject(0);
            JSONObject faceObject = resultObject.getJSONObject("face_list").getJSONObject(0);
            int age = faceObject.getInt("age");
            String gender = faceObject.getString("gender");
            double beauty = faceObject.getDouble("beauty");
            String expression = faceObject.getJSONObject("expression").getString("type");
            String faceShape = faceObject.getJSONObject("face_shape").getString("type");
            String emotion = faceObject.getJSONObject("emotion").getString("type");

            // 显示人脸识别结果
            Toast.makeText(this, "年龄：" + age + "\n性别：" + gender + "\n颜值：" + beauty + "\n表情：" + expression + "\n脸型：" + faceShape + "\n情绪：" + emotion, Toast.LENGTH_LONG).show();
        } catch (JSONException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

注意：这里只是一个简单的示例，实际应用中还需要考虑安全性、性能等问题。