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Android人脸识别app——基于Face++,MVP+Retofit+RxJava+Dagger高度解耦 [复制链接]

2019-1-9 18:25
reggie1996 阅读:617 评论:0 赞:4
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前言

最近公司项目比较空,花了点时间写了个人脸识别的app,可以查看你的性别、年龄、颜值、情绪等信息,利用的是 Face++ 的人脸识别API。本项目采用了 MVP 的架构,使用了 Retrofit、RxJava、Dagger、EventBus 等框架进行开发和解耦,利用 MaterialDesign 进行UI上的布局设计。
主要的功能就是拍照,然后将照片传至 Face++ 服务器,进行人脸识别,获取返回的信息,对信息进行处理。将人脸在照片上标出,并将信息展示出来。
话不多说,先来看一下 app 的效果(吴彦祖还是帅啊,哈哈)。

面部识别主界面

面部识别详情界面

多人脸识别

项目我已经放在 github 上,clone 下来即可编译运行。github 地址: reggie1996 - FaceDetect 。下面文章主要介绍的是本项目的开发过程和碰到的坑。

过程

项目的整个流程很简单无非就是三步,拍照片,传照片获取数据,然后对数据进行处理展示。

拍照获取照片

拍照需要获取系统权限,我封装了一个方法,来判断App是否有拍照相关的权限,如果没有就去动态请求权限,并返回 false,如果有就返回 true。

public static boolean checkAndRequestPermission(Context context, int requestCode) {
        if (context.checkSelfPermission( Manifest.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE) != PackageManager.PERMISSION_GRANTED
                || context.checkSelfPermission(Manifest.permission.READ_EXTERNAL_STORAGE) != PackageManager.PERMISSION_GRANTED
                || context.checkSelfPermission(Manifest.permission.CAMERA) != PackageManager.PERMISSION_GRANTED) {
            ((Activity) context).requestPermissions(new String[]{Manifest.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE, Manifest.permission.READ_EXTERNAL_STORAGE, Manifest.permission.CAMERA}, requestCode);
            return false;
        }else {
            return true;
        }
    }

获取到拍照权限后就可以拍照了,但是拍照得到的照片我们需要通过 FileProvider 获取。FileProvider 相关的内容就不作介绍了,Android 7.0 之后都得用这个。

        <provider
            android:name="android.support.v4.content.FileProvider"
            android:authorities="com.chaochaowu.facedetect.provider"
            android:exported="false"
            android:grantUriPermissions="true">
            <meta-data
                android:name="android.support.FILE_PROVIDER_PATHS"
                android:resource="@xml/file_paths" />
        </provider>

拍照之后从文件中读取照片,我们可以得到一个 BitMap 对象。这里就有一个很大的坑,如果手机是三星的话,照片从文件里读出来,最后得到的照片会被旋转 90°!!!,这个贼坑啊,调了我好久,以为是自己手机的故障,后来网上查了一下,也请教了一下前辈,原来三星的手机都有这个问题,所以说我们要对文件中取出来的照片进行一下处理。

/**
     * 读取图片的旋转的角度
     *
     * @param path 图片绝对路径
     * @return 图片的旋转角度
     */
    public static int getBitmapDegree(String path) {
        int degree = 0;
        try {
            // 从指定路径下读取图片,并获取其EXIF信息
            ExifInterface exifInterface = new ExifInterface(path);
            // 获取图片的旋转信息
            int orientation = exifInterface.getAttributeInt(ExifInterface.TAG_ORIENTATION,
                    ExifInterface.ORIENTATION_NORMAL);
            switch (orientation) {
                case ExifInterface.ORIENTATION_ROTATE_90:
                    degree = 90;
                    break;
                case ExifInterface.ORIENTATION_ROTATE_180:
                    degree = 180;
                    break;
                case ExifInterface.ORIENTATION_ROTATE_270:
                    degree = 270;
                    break;
                default:
                    degree = 0;
                    break;
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return degree;
    }

    /**
     * 将图片按照某个角度进行旋转
     *
     * @param bm     需要旋转的图片
     * @param degree 旋转角度
     * @return 旋转后的图片
     */
    public static Bitmap rotateBitmapByDegree(Bitmap bm, int degree) {
        Bitmap returnBm = null;

        // 根据旋转角度,生成旋转矩阵
        Matrix matrix = new Matrix();
        matrix.postRotate(degree);
        try {
            // 将原始图片按照旋转矩阵进行旋转,并得到新的图片
            returnBm = Bitmap.createBitmap(bm, 0, 0, bm.getWidth(), bm.getHeight(), matrix, true);
        } catch (OutOfMemoryError | Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        if (returnBm == null) {
            returnBm = bm;
        }
        if (bm != returnBm) {
            bm.recycle();
        }
        return returnBm;
    }

封装了两个方法,依次调用可以解决三星手机照片的问题。两个方法主要的工作就是,得到取出来的照片被旋转的角度,然后再将角度旋转回去,就可以得到原来的照片。因为并不是所有的手机在获取照片时,照片都会被旋转,所以得先判断一下照片有没有被旋转,再决定是否需要将它旋转调整。
行,这样最后就获得到了正确的 BitMap 照片,可以进行下一步了。

传照片获取数据

传照片获取数据,主要是运用了 Retrofit 和 RxJava 的封装。请求的参数可以参考 Face++ 的官方文档。

/**
 * retrofit 面部识别请求的网络服务
 * @author chaochaowu
 */
public interface FaceppService {

    /**
     * @param apikey
     * @param apiSecret
     * @param imageBase64
     * @param returnLandmark
     * @param returnAttributes
     * @return
     */
    @POST("facepp/v3/detect")
    @FormUrlEncoded
    Observable<FaceppBean> getFaceInfo(@Field("api_key") String apikey,
                                       @Field("api_secret") String apiSecret,
                                       @Field("image_base64") String imageBase64,
                                       @Field("return_landmark") int returnLandmark,
                                       @Field("return_attributes") String returnAttributes);

}

照片需要进行 base64 转码后上传至服务器,封装了一个照片base64转码方法。

 public static String base64(Bitmap bitmap){
        ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
        bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, baos);
        byte[] bytes = baos.toByteArray();
        return Base64.encodeToString(bytes, Base64.DEFAULT);
    }

处理完成之后就可以进行网络请求获取数据。

@Override
    public void getDetectResultFromServer(final Bitmap photo) {
        String s = Utils.base64(photo);
        faceppService.getFaceInfo(BuildConfig.API_KEY, BuildConfig.API_SECRET, s, 1, "gender,age,smiling,emotion,beauty")
                .subscribeOn(Schedulers.io())
                .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
                .subscribe(new Observer<FaceppBean>() {
                    @Override
                    public void onSubscribe(Disposable d) {
                        mView.showProgress();
                    }

                    @Override
                    public void onNext(FaceppBean faceppBean) {
                        handleDetectResult(photo,faceppBean);
                    }

                    @Override
                    public void onError(Throwable e) {
                        mView.hideProgress();
                    }

                    @Override
                    public void onComplete() {
                        mView.hideProgress();
                    }
                });
    }

Face++ 服务器会对我们上传的照片进行处理,分析照片中的人脸信息,并以 json 形式返回,返回的数据将被放入我们定义的bean类中。

/**
 * 面部识别结果的bean
 * @author chaochaowu
 */
public class FaceppBean {
    /**
     * image_id : Dd2xUw9S/7yjr0oDHHSL/Q==
     * request_id : 1470472868,dacf2ff1-ea45-4842-9c07-6e8418cea78b
     * time_used : 752
     * faces : [{"landmark":{"mouth_upper_lip_left_contour2":{"y":185,"x":146},"contour_chin":{"y":231,"x":137},"right_eye_pupil":{"y":146,"x":205},"mouth_upper_lip_bottom":{"y":195,"x":159}},"attributes":{"gender":{"value":"Female"},"age":{"value":21},"glass":{"value":"None"},"headpose":{"yaw_angle":-26.625063,"pitch_angle":12.921974,"roll_angle":22.814377},"smile":{"threshold":30.1,"value":2.566890001296997}},"face_rectangle":{"width":140,"top":89,"left":104,"height":141},"face_token":"ed319e807e039ae669a4d1af0922a0c8"}]
     */

    private String image_id;
    private String request_id;
    private int time_used;
    private List<FacesBean> faces;
    ...显示部分内容

bean 类中有人脸识别得到的 性别、年龄、颜值、情绪等信息,还有每张人脸在照片中的坐标位置。接下来的工作就是对这些数据进行处理。

获取信息后的数据处理

数据的处理主要就两件事,一个是将数据以文字的形式展现,这个很简单,就不介绍了,还有一个就是将人脸在照片中标示出来,这个需要对 BitMap 进行处理,利用数据中人脸在照片中的坐标位置,我们用方框将人脸标识出来。

private Bitmap markFacesInThePhoto(Bitmap bitmap, List<FaceppBean.FacesBean> faces) {
        Bitmap tempBitmap = bitmap.copy(Bitmap.Config.ARGB_8888, true);
        Canvas canvas = new Canvas(tempBitmap);
        Paint paint = new Paint();
        paint.setColor(Color.RED);
        paint.setStyle(Paint.Style.STROKE);
        paint.setStrokeWidth(10);

        for (FaceppBean.FacesBean face : faces) {
            FaceppBean.FacesBean.FaceRectangleBean faceRectangle = face.getFace_rectangle();
            int top = faceRectangle.getTop();
            int left = faceRectangle.getLeft();
            int height = faceRectangle.getHeight();
            int width = faceRectangle.getWidth();
            canvas.drawRect(left, top, left + width, top + height, paint);
        }
        return tempBitmap;
    }

封装了一个方法,运用 Canvas 在照片上进行绘制,因为照片中的人脸可能不止一个,所以用for循环遍历。获取人脸在照片中的坐标,利用人脸左上角的坐标以及人脸的宽高,在照片中绘制一个方框将人脸标出。

剩余信息我这边采用 RecyclerView 来展示。左右滑动可以查看每张人脸的信息。RecyclerView 的 item 上展示的是简要信息,可以点击 item 进入详情页面查看面部识别的详细信息。RecyclerView 以及详情界面的实现就不作介绍了,很基本的操作。我这边也就只使用了 SharedElement 让界面切换看起来舒服一点。具体的实现可以看 github 上的代码。

其他就没什么操作了,还可以看一下我的项目架构。由于用了各种框架进行解耦,所以代码文件数量变多了,但是单个文件中的代码会变少一点,清晰易读一点,这也是解耦的目的,也方便之后的维护。

具体实现的细节可以看 github 上面的代码~

最后

写完这个APP后,我一直在思考一个问题,APP给吴彦祖的颜值打分80多,那100分的颜值会是怎样?
感兴趣的朋友可以把代码下载下来玩一下,测一下自己或者是朋友的颜值,嘿嘿。github地址:
https://github.com/reggie1996/FaceDetect

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我来说两句
facelist
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