Android studio 中 utils文件夹

在Android Studio中，utils文件夹是一个通用的文件夹名称，通常用于存放一些工具类、帮助类或者辅助类等等。这些类通常不是应用程序的核心功能，但是它们可以提高应用程序的开发效率和代码的复用性。

在Android开发中，utils文件夹通常包含一些常用的工具类，例如网络请求类、图片加载类、日期时间处理类、加密解密类等等。这些工具类可以在整个应用程序中被重复使用，避免了重复编写相似的代码。此外，utils文件夹还可以存放一些常量类、枚举类以及自定义异常类等等。

总之，utils文件夹是一个非常有用的文件夹，它可以帮助我们提高应用程序的开发效率、代码的复用性和可维护性。

相关问题

Android studio 怎么创建文件夹存储多个java 类

要在Android Studio中创建文件夹以存储多个Java类，请遵循以下步骤：

1. 打开您的Android Studio项目，并在项目结构中打开“app”文件夹。

2. 右键单击“app”文件夹，然后选择“New”>“Directory”（或按Ctrl + Alt + Insert）。

3. 在弹出的对话框中，输入您要创建的文件夹的名称，并单击“OK”。

4. 打开新创建的文件夹，并右键单击它。然后选择“New”>“Java Class”（或按Alt + Insert）。

5. 在弹出的对话框中，输入您要创建的Java类的名称，并选择要从哪个模板创建该类。例如，您可以选择“Empty Class”模板。

6. 单击“OK”以创建该类。重复此过程以创建其他Java类。

7. 在您的项目中，使用import语句将这些类导入其他类中。

请注意，您可以创建多个文件夹来组织您的Java类。例如，您可以创建一个名为“utils”的文件夹，用于存储实用程序类。只需按照上述步骤创建文件夹并在其中创建类即可。

Android Studio中使用OpenCV如何进行人脸识别

在Android Studio中使用OpenCV进行人脸识别，可以按照以下步骤进行：

1. 下载OpenCV for Android SDK

在OpenCV官网下载OpenCV for Android SDK，解压后获得一个名为“OpenCV-android-sdk”的文件夹。

2. 创建一个Android项目

在Android Studio中创建一个新的Android项目，并在项目中添加OpenCV for Android SDK。

在项目的“build.gradle”文件中添加以下代码：

dependencies {
    compile fileTree(dir: 'libs', include: ['*.jar'])
    compile 'com.android.support:appcompat-v7:22.0.0'
    compile project(':openCVLibrary2410')
}

这里的“openCVLibrary2410”是OpenCV for Android SDK的库文件。

3. 创建一个OpenCVLoader

在项目中的Java类中创建一个OpenCVLoader，以加载OpenCV for Android SDK：

private BaseLoaderCallback mLoaderCallback = new BaseLoaderCallback(this) {
    @Override
    public void onManagerConnected(int status) {
        switch (status) {
            case LoaderCallbackInterface.SUCCESS:
                // OpenCV加载成功
                break;
            default:
                super.onManagerConnected(status);
                break;
        }
    }
};

@Override
public void onResume() {
    super.onResume();
    if (!OpenCVLoader.initDebug()) {
        // OpenCV加载失败，重新加载
        OpenCVLoader.initAsync(OpenCVLoader.OPENCV_VERSION_2_4_10, this, mLoaderCallback);
    } else {
        mLoaderCallback.onManagerConnected(LoaderCallbackInterface.SUCCESS);
    }
}

4. 加载人脸识别器

在Java类中加载人脸识别器，并在OpenCVLoader成功加载时进行初始化：

CascadeClassifier mCascadeClassifier = null;

@Override
public void onManagerConnected(int status) {
    switch (status) {
        case LoaderCallbackInterface.SUCCESS:
            InputStream is = getResources().openRawResource(R.raw.lbpcascade_frontalface);
            File cascadeDir = getDir("cascade", Context.MODE_PRIVATE);
            File cascadeFile = new File(cascadeDir, "lbpcascade_frontalface.xml");
            FileOutputStream os = new FileOutputStream(cascadeFile);
            byte[] buffer = new byte[4096];
            int bytesRead;
            while ((bytesRead = is.read(buffer)) != -1) {
                os.write(buffer, 0, bytesRead);
            }
            is.close();
            os.close();

            mCascadeClassifier = new CascadeClassifier(cascadeFile.getAbsolutePath());
            if (mCascadeClassifier.empty()) {
                mCascadeClassifier = null;
            } else {
                cascadeDir.delete();
            }
            break;
        default:
            super.onManagerConnected(status);
            break;
    }
}

这里使用了OpenCV提供的lbpcascade_frontalface人脸识别器。

5. 进行人脸识别

在Java类中进行人脸识别，可以使用以下代码：

Mat grayMat = new Mat();
Mat rgbaMat = new Mat();
Utils.bitmapToMat(bitmap, rgbaMat);
Imgproc.cvtColor(rgbaMat, grayMat, Imgproc.COLOR_RGBA2GRAY);

MatOfRect faces = new MatOfRect();
if (mCascadeClassifier != null) {
    mCascadeClassifier.detectMultiScale(grayMat, faces, 1.1, 2, 2,
            new Size(100, 100), new Size());
}

Rect[] facesArray = faces.toArray();
for (int i = 0; i < facesArray.length; i++) {
    Imgproc.rectangle(rgbaMat, facesArray[i].tl(), facesArray[i].br(),
            new Scalar(0, 255, 0, 255), 3);
}

Utils.matToBitmap(rgbaMat, bitmap);

这里将原始图像转换为灰度图像，并使用人脸识别器检测人脸。如果检测到人脸，则在图像中绘制矩形框。最后将结果转换为Bitmap图像。

完成以上步骤后，即可在Android Studio中使用OpenCV进行人脸识别。