android OpenCV研究之动态人脸识别

实现步骤如下：

1、首先我们需要去openCV的官网下载sdk，这个是地址：http://opencv.org/downloads.html

2、然后新建个项目我这里以studio里为基准，在main目录里面新建jniLibs文件夹，为什么叫jniLibs呢，因为这是调用c库的默认文件夹命名，当然你也可以命名其他的，但是需要在build里面指定这个文件夹。好了，打开我们刚才下载的文件，然后一次打开sdk\native\libs，最后把libs目录里面的所有文件夹拷贝到jniLibs里面去。请看图：

3、加好jniLibs之后呢还需要导入一个module，在studio里面点击file->new->import module->导入module目录是刚才下载的sdk\java这个目录。请看图：

这里写图片描述

4、导入之后呢右键项目打开open module setting选项，在app选项里点击Dependencies这个，然后点击最右边的+号把刚刚导入的module加进去。请看图：

5、现在开始写代码了，这里我把需要写的代码文件会一一贴出来，下面请看图：

首先是MainActivity的代码：

package com.wyw.facedemo;

import android.content.Context;
import android.os.Bundle;
import android.support.v7.app.AppCompatActivity;
import android.util.Log;
import android.view.View;
import android.view.WindowManager;
import android.widget.Button;
import android.widget.RelativeLayout;

import org.opencv.android.CameraBridgeViewBase;
import org.opencv.android.JavaCameraView;
import org.opencv.android.OpenCVLoader;
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfRect;
import org.opencv.core.Rect;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;

import java.io.File;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.InputStream;

public class MainActivity extends AppCompatActivity
       implements CameraBridgeViewBase.CvCameraViewListener {

private CameraBridgeViewBase openCvCameraView;
   private CascadeClassifier cascadeClassifier;
   //图像人脸小于高度的多少就不检测
   private int absoluteFaceSize;
   //临时图像对象
   private Mat matLin;
   //最终图像对象
   private Mat mat;

//前置摄像头
   public static int CAMERA_FRONT = 0;
   //后置摄像头
   public static int CAMERA_BACK = 1;

private int camera_scene = CAMERA_BACK;

private void initializeOpenCVDependencies() {
       try {
           // Copy the resource into a temp file so OpenCV can load it
           InputStream is = getResources().openRawResource(R.raw.lbpcascade_frontalface);
           File cascadeDir = getDir("cascade", Context.MODE_PRIVATE);
           File mCascadeFile = new File(cascadeDir, "lbpcascade_frontalface.xml");
           FileOutputStream os = new FileOutputStream(mCascadeFile);

           byte[] buffer = new byte[4096];
           int bytesRead;
           while ((bytesRead = is.read(buffer)) != -1) {
               os.write(buffer, 0, bytesRead);
           }
           is.close();
           os.close();

           // Load the cascade classifier
           cascadeClassifier = new CascadeClassifier(mCascadeFile.getAbsolutePath());
       } catch (Exception e) {
           Log.e("OpenCVActivity", "Error loading cascade", e);
       }

       // And we are ready to go
       openCvCameraView.enableView();
   }

   @Override
   public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
       super.onCreate(savedInstanceState);
       getWindow().addFlags(WindowManager.LayoutParams.FLAG_KEEP_SCREEN_ON);
       setContentView(R.layout.activity_main);

final RelativeLayout relativeLayout = (RelativeLayout) findViewById(R.id.relative);

openCvCameraView = new JavaCameraView(this, CameraBridgeViewBase.CAMERA_ID_FRONT);
       openCvCameraView.setCvCameraViewListener(this);

final Button button = new Button(MainActivity.this);
       button.setText("切换摄像头");
       button.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
           @Override
           public void onClick(View v) {
               if (camera_scene == CAMERA_FRONT) {//如果是前置摄像头就切换成后置

relativeLayout.removeAllViews();
                   openCvCameraView.disableView();
                   openCvCameraView = null;
                   cascadeClassifier = null;

openCvCameraView = new JavaCameraView(MainActivity.this, CameraBridgeViewBase.CAMERA_ID_BACK);
                   openCvCameraView.setCvCameraViewListener(MainActivity.this);

openCvCameraView.setCameraIndex(CameraBridgeViewBase.CAMERA_ID_BACK);//后置摄像头
                   camera_scene = CAMERA_BACK;

relativeLayout.addView(openCvCameraView);
                   relativeLayout.addView(button);

initializeOpenCVDependencies();
               } else {

relativeLayout.removeAllViews();
                   openCvCameraView.disableView();
                   openCvCameraView = null;
                   cascadeClassifier = null;

openCvCameraView = new JavaCameraView(MainActivity.this, CameraBridgeViewBase.CAMERA_ID_FRONT);
                   openCvCameraView.setCvCameraViewListener(MainActivity.this);

openCvCameraView.setCameraIndex(CameraBridgeViewBase.CAMERA_ID_FRONT);//前置摄像头
                   camera_scene = CAMERA_FRONT;

relativeLayout.addView(openCvCameraView);
                   relativeLayout.addView(button);

initializeOpenCVDependencies();
               }
           }
       });

relativeLayout.addView(openCvCameraView);
       relativeLayout.addView(button);

if (camera_scene == CAMERA_FRONT) {
           openCvCameraView.setCameraIndex(CameraBridgeViewBase.CAMERA_ID_FRONT);//前置摄像头
       } else if (camera_scene == CAMERA_BACK) {
           openCvCameraView.setCameraIndex(CameraBridgeViewBase.CAMERA_ID_BACK);//后置摄像头
       }
   }

@Override
   public void onCameraViewStarted(int width, int height) {
       matLin = new Mat(height, width, CvType.CV_8UC4);//临时图像

// 人脸小于高度的百分之30就不检测
       absoluteFaceSize = (int) (height * 0.3);
   }

   @Override
   public void onCameraViewStopped() {
   }

   @Override
   public Mat onCameraFrame(Mat aInputFrame) {
       //转置函数,将图像翻转（顺时针90度）
       Core.transpose(aInputFrame, matLin);

if (camera_scene == CAMERA_FRONT) {//前置摄像头
           //转置函数,将图像翻转（对换）
           Core.flip(matLin, aInputFrame, 1);
           //转置函数,将图像顺时针顺转（对换）
           Core.flip(aInputFrame, matLin, 0);
           mat = matLin;
       } else if (camera_scene == CAMERA_BACK) {//后置摄像头
           //转置函数,将图像翻转（对换）
           Core.flip(matLin, aInputFrame, 1);
           mat = aInputFrame;
       }

MatOfRect faces = new MatOfRect();

Log.i("123456", "absoluteFaceSize = " + absoluteFaceSize);
       // Use the classifier to detect faces
       if (cascadeClassifier != null) {
           cascadeClassifier.detectMultiScale(mat, faces, 1.1, 1, 1,
                   new Size(absoluteFaceSize, absoluteFaceSize), new Size());
       }

       // 检测出多少个
       Rect[] facesArray = faces.toArray();
       for (int i = 0; i < facesArray.length; i++) {
           Log.i("123456", "facesArray[i].tl()坐上坐标 == " + facesArray[i].tl() + "      facesArray[i].br() == 右下坐标" + facesArray[i].br());
           Core.rectangle(mat, facesArray[i].tl(), facesArray[i].br(), new Scalar(0, 255, 0, 255), 3);
       }

return mat;
   }

   @Override
   public void onResume() {
       super.onResume();

if (!OpenCVLoader.initDebug()) {
           Log.e("log_wons", "OpenCV init error");
           // Handle initialization error
       }
       initializeOpenCVDependencies();
       //OpenCVLoader.initAsync(OpenCVLoader.OPENCV_VERSION_2_4_6, this, mLoaderCallback);
   }
}
然后是layout的xml代码：

< RelativeLayout
   xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
   android:id="@+id/relative"
   android:layout_
   android:layout_>

现在是raw文件夹里面的xml（这个xml是图片解析出来进行对比校验人脸的模型库）由于这个文件有一千多行就不贴了，如有需要请去下载本demo查看！当然也可以去你下载的openCV的sdk里面拿，目录是\samples\face-detection\res\raw。请看图：

这里写图片描述

最后就是AndroidManifest文件了：

< manifest package="com.wyw.facedemo"
         xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android">

       android:allowBackup="true"
       android:icon="@mipmap/ic_launcher"
       android:label="@string/app_name"
       android:supportsRtl="true"
       android:theme="@style/AppTheme">