Обнаружение лица на фото с помощью Android FaceDetector.Face API

안녕하세요, 채널 시작 Android에 있습니다, 여기 Vitaly Nepochatov, 이것은 또 다른 이슈 시리즈 도구 android 개발자 이 자습서에서는 기술에 대한 이야기 ​​정의 인간의 얼굴과 이미지

버전 Google Play 서비스 78부터 사용 가능한 새로운 버전 새로운 안드로이드 FaceDetectorFace 인터페이스를 제공하는 Mobile Vision API 인간 탐지 용 API 이미지 및 비디오 전에 누가 안드로이드에서 사용할 수 있었는지 결정, 단순히 얼굴 탐지 API는 다음과 같은 추가 기능을 제공합니다 다양한 방향의 얼굴 검출, 얼굴 특징을 감지하고 얼굴 표정을 이해합니다

이 강의에서는 API의 작업을 테스트하고 사진을 업로드하고 그것은 인간의 얼굴에서 그 프레임을 나타냅니다 하지만 우리가 시작하기 전에, 나는 너에게 거의 도움이되지 않는다 놀람 개발자와 프로그래머가 비록 지식의 영어가 없으면 할 수 없다 나는 문서 수준을 읽어야 할 것이다

모든 구독자에게 채널 시작 Android 준비 – 온라인 학교와 함께하는 선물입니다 wwwenglishdomcom, 양질의 영어 코스 제공 Skype를 지원합니다 모든 구독자는 대화 형 온라인 학교에서의 훈련 프로그램 English EnglishDom, 등록이 프로모션 코드를 지정하면 충분합니다

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안드로이드 FaceDetectorFace API는 이전의 API 안드로이드 FaceDetector 이미지에서 사람의 얼굴을 더 잘 감지하도록 설계되었습니다 비디오 및 편집을 용이하게합니다 얼굴을 알아볼 정도로 똑똑하다

다른 방향으로 – 그래서 머리가 피사체쪽으로 향했을 때, 그는 그것을 발견 할 수있다 얼굴 그들은 또한 눈, 코 및 가장자리의면에서 감지 될 수 있습니다 입술 중요 사항 : 이것은 API 인사가 아닙니다

대신 새로운 API 이미지 영역을 감지합니다 또는 비디오, 인간의 얼굴입니다 또한 연속 된 프레임을 정의합니다 동영상은 같은 사람입니다 사람이 레벨을 기각하고 재 입사하는 경우, 이전에 감지 된 얼굴로 인식되지 않습니다

시작하기 전에 무엇이 있는지 확인하십시오 * 수요일 Android 개발 스튜디오 * Android 422 또는 Android 42

2에서 실행되는 Android 기기 나중에 – 또는 – Android 에뮬레이터 (사용 가능 Android Studio의 경우) * Android 최신 버전 SDK (자금 구성 요소 SDK 포함) Android Studio의 Android SDK 관리자에서 가져올 수 있습니다 * Google Play 서비스 SDK Android Studio의 Android SDK 관리자에서 가져올 수 있습니다 이 단계에서는 응용 프로그램의 백본을 만들고, 나중에 추가 할 수 있습니다

암호 Android Studio를 엽니 다 Android Studio를 실행하면 '시작'옵션이 표시됩니다 새로운 Android Studio 프로젝트 " 그것을 선택하십시오

"새 프로젝트"대화 상자가 나타납니다 응용 프로그램의 데이터를 입력하십시오 다음을 클릭하면 대상을 선택할 수있는 화면이 나타납니다 Android 기기 기본값을 승인하고 다음에서 다음을 클릭하십시오

창문 다음 대화 상자에서 '빈 활동'템플릿을 선택하십시오 «다음»을 클릭하면 Activiti를 설정하라는 메시지가 나타납니다 값을 기본값으로 설정하고 누르기 만하면됩니다 "끝난

" Update buildgradle 다음으로 업데이트해야합니다 Buildgradle Makefile Android Studio에서 Gradle 스크립트 노드를 열고 buildgradle (앱 모듈) : 아래쪽에 build

gradle 이미지가 열립니다 이 코드는 : 이제 여기에 Play 서비스 라이브러리를 추가해야합니다 최신 버전 최신 라이브러리 알아보기 모든 라이브러리를 사용할 수 있습니다 우리의 웹 사이트에 링크 fandroid

info 그건 그렇고, 지금 우리의 온라인은 행동입니다 여름의 끝 – 8 월 31 일까지 – 너는 살 수있다 모든 고급 과정의 절반 비용 실제 응용 프로그램 또는 게임 개발 기계적 인조 인간 반값 지불 창에 들어가기 만하면됩니다

코스 비디오 아래 링크 최근 라이브러리 버전에 대한 링크입니다 – 이제 가장 최신 버전의 Library Play 서비스 94

파일 종속성 섹션에서 복사하여 붙여 넣기 우리의 프로젝트를 구축하십시오 오른쪽의 링크를 gradle로 동기화하는 것을 잊지 마십시오 동기화 키를 사용하여 수행 할 수 있습니다 도구 모음의 Gradle은 다음과 같이 보입니다 다음과 같습니다 : Google Play 서비스는 최신 업데이트를 위해 자주 업데이트됩니다

버전에서 Android Studio 도구> Android> SDK 관리자를 클릭합니다 그런 다음 Google Play 서비스 항목을 찾아서 26 세 이상이어야합니다 사용자 정의 기본 인터페이스 만들기 이제 애플리케이션이 완벽하게 구성되었으므로 사용자 정의 빌드 인터페이스 사용자가 얼굴을 찾는다 이미지에서 누른 다음 프레임의면에 겹쳐서 표시됩니다 Android Studio에서«Res»폴더를 선택하고 하위 폴더에서 엽니 다

"형세" 여기에«activity_mainxml»이 표시됩니다 더블 클릭으로 편집기에서 엽니 다 아래 부분에서 "텍스트"탭을 선택하는 것을 잊지 마십시오

XML 기반 텍스트 표현 편집기 형세 Android Studio는 다음과 같은 방식으로 표시되어야합니다 레이아웃에 하나의 노드가 있음을 볼 수 있습니다 <TextView> 그것을 삭제하십시오 로드 될 구성 요소 ImageView를 추가하십시오

그림 AndroidManifestxml 수정 AndroidManifestxml 파일을 편집하고 라인은 다음과 같습니다 이것은 도서관의 얼굴 인식이 응용 프로그램에서 사용할 수 있습니다

애플리케이션에 인식 인물 추가하기 일반적으로 응용 프로그램은 장치 카메라에서 사진을 찍습니다 또는 카메라 장치로부터 획득 된 미리보기로 처리 될 수있다 동영상에 대한 설명에는 샘플과 함께 Google 프로젝트의 링크가 있습니다 그러한 코드 공식 샘플 이 튜토리얼에서는 단순화를 위해 이미지를 처리하고, 이미 응용 프로그램에 있습니다

여기에서이 이미지를 비디오 설명의 링크로 다운로드하십시오 이름을 지정하고 파일의 res / drawable 디렉토리에 test1jpg를 추가하십시오 체계 Android Studio는 파일을 식별자가있는 리소스로 사용할 수있게합니다

Rdrawabletest1 이제 코드를 작성할 수 있습니다 여기 izpolzuemyh에서 수입 수업의 전체 집합입니다 주요 활동 : 메소드 onCreate에 작성한 모든 코드 이것은 구조적으로 올바르지 않습니다

응용 프로그램이지만 단순화 된 예제에서는 생략했습니다 이 규칙들 이미지 다운로드부터 시작하겠습니다 빨간색 직사각형을 이미지 위에 그릴 것입니다 감지 된 모든 얼굴에 대해 확인해야합니다

그 비트 맵 그것은 가변적이다 먼저 사용을 위해 핸들 ImageView 요소를 얻습니다 후에 그런 다음 BitMapFactory를 사용하여 래스터를로드합니다 이미지

리소스는 다음과 같은 도움으로 사용 가능합니다 Rdrawabletest1 링크 이미지에 다른 이름을 사용하면 필요합니다

test1 이름을 바꿉니다 그런 다음 myRectPaint 클래스 페인트를 생성합니다 이미지를 그리는 데 사용됩니다 이것은 너비와 스타일이 5 픽셀 인 막대를 설정합니다 뇌졸중, 즉 그가 그림을 그린다면, 그것은 단지 윤곽선을 그리고 양식을 채 웁니다

그런 다음 원본 사진에서 tempBitmap 개체를 만들고, 우리는 사용 이를 통해 Canvas 클래스 객체를 생성하고 그것을 비트 맵으로 만듭니다 우리는 새로운 FaceDetector 객체를 생성 할 필요가있다 그 빌더 AndroidManifest

xml에 의존성을 추가하여 응용 프로그램에서 필요한 것보다 먼저로드됩니다 그러나 우리의 검출기가 처음으로 crabotaet 서비스 Google Play 서비스가 아직 준비되지 않은 경우 처리 엔터티 따라서 우리는 탐지기가 작동하는지 확인해야합니다 그를 사용하기 전에 그렇지 않은 경우 다운로드를 완료해야합니다

또는 서비스가 준비되지 않았 음을 사용자에게 알리십시오 이 예에서는 얼굴 검출 정지 영상은 추적 할 필요가 없습니다 동영상에 탐지 인물을 구현하거나 미리보기 카메라는 trackingEnabled 값을 true로 설정해야합니다 이제 우리는 얼굴을 찾을 준비가되었습니다 비트 맵을 사용하여 프레임을 만든 다음 메서드 호출 돌아 오는 프레임을 사용하여 FaceDetector 클래스를 탐지합니다

Array 객체 SparseArray 객체입니다 따라서 SparseArray 배열을 얻습니다 좌표에 대해 배열을 반복 할 수 있습니다 얼굴 바운딩 박스 API는 x, y 좌표를 반환합니다

너비와 높이 사각형을 그리려면 왼쪽 상단의 x, y가 필요합니다 및 오른쪽 하단 모서리에 간단한 계산 이제 당신이해야 할 일은 모두 실행됩니다 부착

화면에서 우리는 여자의 얼굴이 얼굴과 함께 발견 된 것을 봅니다 개가 정의되지 않았습니다 숙제, 실험, 시도 더 많은 사람들이있는 곳에 더 많은 이미지를로드하십시오 얼굴이 다른 각도에서 돌았다면, 얼굴 감지 API와 같은 기능을 제공합니다 이 응용 프로그램의 소스 코드 당신은 언제나처럼, 당신은 찾을 수 있습니다 웹 사이트 fandroid

info의 수업 텍스트 버전에서, 링크와 비디오를 볼 수 있습니다 비탈리는 다음 수업이 끝날 때까지 작별 인사를합니다 네 포차 토프, 좋아