安卓 人脸检测
OpenCV官网
官方给的Demo是在Eclipse工程下的，如果你现在已经是在Android Studio下开发，因为Eclipse工程有makefile文件，迁移到Android Studio好像还是有点麻烦，我是干脆就在Eclipse下跑的Demo。
先甩过来官方给的一些文档：
OpenCV4Android SDK
Android Development with OpenCV
实现方式
按照官方的文档，我们在Eclipse里导入Demo进去以后，是不能直接运行的，需要安装Manager的一个APK,然后在Demo工程里通过AIDL的方式，调用OpenCV的核心方法，不过Demo给实现的功能也只是一个人脸检测。
SDK
SDK下载
下面来看一下SDK
目录：
apk：Manager的apk
doc：一些文档
samples：示例工程和一些编译好的apk
sdk：一些库文件
当然, 如果你的C/C++足够好，你肯定可以自己编译一个库，直接导入到工程，就不用安装Manager了，可惜了我自己还不行，哈哈……无奈安装Manager把……
如何将Demo导入到Eclipse并运行，上面官方的文档已经说的比较清楚了，至于会有什么问题就自行Google吧。
人脸检测
其实人脸检测并不是重点，Demo里已经实现了人脸检测的功能。
主要的实现方式：OpenCV有一个自己的org.opencv.android.JavaCameraView自定义控件，它循环的从摄像头抓取数据，在回调方法中，我们能获取到Mat数据，然后通过调用OpenCV的Native方法，检测当前是否有人脸，我们会获取到一个Rect数组，里面会有人脸数据，最后将人脸画在屏幕上，到此为止，Demo的人脸检测功能，就结束了。
人脸识别
人脸识别我这里用到了JavaCV
人脸识别逻辑：人脸识别的主要方式就是获取到人脸的特征值，然后将两个特征值做比对，取到一个相似度去做人脸识别，OpenCV这里的特征值，其实就是一张图片。
我们的从回调的Mat数据检测到有人脸以后，提取特征值（也就是保存人脸的一张图片到某个路径），然后比较特征值
为了提高识别的准确度，需要在检测到人脸以后，把人脸的部分截取出来，然后置灰（置灰的目的是为了方式色泽和明暗度对识别有影响）。
保存人脸特征值
/**
* 特征保存
*
* @param image Mat
* @param rect 人脸信息
* @param fileName 文件名字
* @return 保存是否成功
*/
public boolean saveImage(Mat image, Rect rect, String fileName) {
try {
String PATH = Environment.getExternalStorageDirectory() + "/FaceDetect/" + fileName + ".jpg";
// 把检测到的人脸重新定义大小后保存成文件
Mat sub = image.submat(rect);
Mat mat = new Mat();
Size size = new Size(100, 100);
Imgproc.resize(sub, mat, size);
Highgui.imwrite(PATH, mat);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
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提取特征值
之前已经说了嘛，人脸特征其实就是一张人脸图片,所以提取人脸特征其实就是获取一张人脸图片
/**
* 提取特征
*
* @param fileName 文件名
* @return 特征图片
*/
public Bitmap getImage(String fileName) {
try {
return BitmapFactory.decodeFile(Environment.getExternalStorageDirectory() + "/FaceDetect/" + fileName + ".jpg");
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return null;
}
}
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人脸识别
这里主要使用了JavaCV的方法
/**
* 特征对比
*
* @param file1 人脸特征
* @param file2 人脸特征
* @return 相似度
*/
public double CmpPic(String file1, String file2) {
int l_bins = 20;
int hist_size[] = {l_bins};
float v_ranges[] = {0, 100};
float ranges[][] = {v_ranges};
opencv_core.IplImage Image1 = cvLoadImage(Environment.getExternalStorageDirectory() + "/FaceDetect/" + file1 + ".jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
opencv_core.IplImage Image2 = cvLoadImage(Environment.getExternalStorageDirectory() + "/FaceDetect/" + file2 + ".jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
opencv_core.IplImage imageArr1[] = {Image1};
opencv_core.IplImage imageArr2[] = {Image2};
opencv_imgproc.CvHistogram Histogram1 = opencv_imgproc.CvHistogram.create(1, hist_size, CV_HIST_ARRAY, ranges, 1);
opencv_imgproc.CvHistogram Histogram2 = opencv_imgproc.CvHistogram.create(1, hist_size, CV_HIST_ARRAY, ranges, 1);
cvCalcHist(imageArr1, Histogram1, 0, null);
cvCalcHist(imageArr2, Histogram2, 0, null);
cvNormalizeHist(Histogram1, 100.0);
cvNormalizeHist(Histogram2, 100.0);
return cvCompareHist(Histogram1, Histogram2, CV_COMP_CORREL);
}
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作者：Android-kongqw
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/q4878802/article/details/51841793?utm_source=copy
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