Android Studio中使用OpenCV当检测到人脸时，如何让系统停止检测

在Android Studio中使用OpenCV进行人脸检测，可以通过设置一个标志变量来控制检测的停止。具体步骤如下：

1. 定义一个标志变量，用于控制检测的停止：

private boolean stopDetection = false;

2. 在人脸检测的循环中，添加对标志变量的判断：

while (!stopDetection) {
    // 人脸检测代码
}

3. 当需要停止检测时，将标志变量设置为true：

stopDetection = true;

4. 可以在UI线程中调用stopDetection来停止检测：

runOnUiThread(new Runnable() {
    @Override
    public void run() {
        stopDetection = true;
    }
});

注意：在多线程环境下，需要使用volatile关键字来保证标志变量的可见性。

相关问题

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。

Android Studio 使用opencv 人脸识别的项目例子

很抱歉，我作为AI语言模型无法提供完整的项目例子，但是我可以提供一些参考资料和步骤供您参考。

1. 下载 OpenCV for Android SDK

在 OpenCV 官网下载 Android SDK 版本的 OpenCV，解压后得到 opencv-android-sdk 目录。

2. 在 Android Studio 中创建新项目

在 Android Studio 中创建一个新项目，选择空项目或者其他类型的项目都可以。

3. 导入 OpenCV for Android SDK

将 opencv-android-sdk 目录中的 OpenCV-android-sdk/sdk/java 目录下的所有文件拷贝到 Android Studio 项目的 libs 目录下。

4. 添加 OpenCV 库

在 Android Studio 中的 build.gradle 文件中添加以下代码：

dependencies {
    implementation fileTree(dir: 'libs', include: ['*.jar'])
    implementation project(':opencv-java3')
}

5. 添加 OpenCVManager

在 AndroidManifest.xml 文件中添加以下代码：

<uses-permission android:name="android.permission.CAMERA" />
<uses-feature android:name="android.hardware.camera" android:required="true" />
<uses-feature android:name="android.hardware.camera.autofocus" />
<uses-sdk android:minSdkVersion="21" />

<application
    …
    <meta-data
        android:name="org.opencv.engine"
        android:value="opencv_java3" />
    …
</application>

6. 实现人脸识别

通过 OpenCV 提供的 CascadeClassifier 类可以实现人脸识别，以下是一个简单的实现例子：

CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier();
faceDetector.load("path/to/haarcascade_frontalface_default.xml");
Mat image = new Mat();
Utils.bitmapToMat(bitmap, image);
MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
faceDetector.detectMultiScale(image, faceDetections);
Rect[] facesArray = faceDetections.toArray();
for (Rect rect : facesArray) {
    Imgproc.rectangle(image, new Point(rect.x, rect.y), new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height), new Scalar(0, 0, 255), 2);
}
Bitmap resultBitmap = Bitmap.createBitmap(image.cols(), image.rows(), Bitmap.Config.ARGB_8888);
Utils.matToBitmap(image, resultBitmap);
imageView.setImageBitmap(resultBitmap);

以上代码中，faceDetector.load() 方法加载了一个人脸识别的分类器，detectMultiScale() 方法对图像进行人脸识别，返回一个矩形数组，每个矩形表示一个人脸的位置，rectangle() 方法在图像上绘制一个矩形框，最后通过 matToBitmap() 方法将处理后的图像转换为 Bitmap 对象并显示在 ImageView 中。