android OpenCV研究之动态人脸识别

下面我们来看一篇关于android OpenCV研究之动态人脸识别的一个例子吧，具体的文章细节看内容，希望文章对大家有帮助。

<?xml:namespace prefix="fck">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：

<?xml version="1.0" encoding="utf-8">
< RelativeLayout
   xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
   android:id="@+id/relative"
   android:layout_width="match_parent"
   android:layout_height="match_parent">

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：

<?xml version="1.0" encoding="utf-8">
< manifest package="com.wyw.facedemo"
         xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android">

   
   
   

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

ShadowViewHelper工具在安卓开发应用中我们用到的不多了，今天我们来看一篇关于为View添加阴影效果的工具类：ShadowViewHelper的例子吧。

                                       

其实这两张图是相同的界面，区别在于右边的弹窗添加了阴影效果，而左边的没有，这就导致了同一个界面出现了截然不同视觉效果，这就是ShadowViewHelper的功劳了，它是一个给View添加阴影效果的工具类，下面说一下它的使用方法。

1.在module对应得build.gradle加上

compile 'com.github.wangjiegulu:ShadowViewHelper:1.0.1'

2.在代码中个使用

ShadowViewHelper.bindShadowHelper(
        new ShadowProperty()
                .setShadowColor(0x77000000)
                .setShadowRadius(10)
                .setShadowDx(10)
                .setShadowDy(10)
        , view);
bindShadowHelper()方法的第一个参数是设置阴影的属性，第二个参数是要设置阴影的View。

设置阴影的属性也很简单，只有四个方法：

1
setShadowColor(0x77000000) //设置阴影颜色
1
setShadowRadius(10) //设置阴影半径
1
setShadowDx(10) //设置阴影x偏移
1
setShadowDy(10) //设置阴影y偏移
其中，前两个方法必须写，后两个方法可以不写。使用时需要注意几个问题：

（1）阴影半径、x偏移、y偏移的单位都是px

（2）阴影并不是在View的外部设置，而是在View的内部，所以阴影半径、x偏移、y偏移的值不能太大，否则会覆盖View的内容

下面我们来看一篇关于Android设置ListView滚动到某一位置的例子，希望这篇文章能够帮助到各位朋友，具体的如下介绍。

最近在做项目的时候有一个功能就是点击某个按钮的时候要当前页面停留在某一个固定的位置，而当前页面只有一个ListView，如果是ScrollView，那么相信就会简单很多了，直接调用ScrollView.scrollTo(x,y);或者ScrollView.smoothScrollTo(x,y);这两个方法中的一个，然后给与指定的y值就OK，但是如果是ListView呢，原理是差不多的，这里也有两个方法
setSelection()和setSelectionFromTop()。

如果你要停留在当前第5个item的位置，也就是让第五个item置顶，那么直接listView.setSelection(5)就OK了，但是如果我要停留在更精准的位置上那么就要调用setSelectionFromTop()这个方法了，比如我要停留在第4个和第五个item正中间位置，那么假设第四个item的高度是100px，那么直接listView.setSelectionFromTop(5，50)就OK了.

解释一下这两个方法的原理：setSelectionFromTop()的作用是设置ListView选中的位置，同时在Y轴设置一个偏移量。

而setSelection()方法，传入一个index整型数值，就可以让ListView定位到指定Item的位置。

添加一个List1和一个Command1到Form1上，添加以下代码。运行后按Command1按钮看看是不是你想要的效果

/** Save the position **/
int currentPosition = listView.getFirstVisiblePosition();

//Here u should save the currentPosition anywhere

/** Restore the previus saved position **/
listView.setSelection(savedPosition);

当然，也可以使用这个方法：
 // save index and top position
int index = mList.getFirstVisiblePosition();
View v = mList.getChildAt(0);
int top = (v == null) ? 0 : v.getTop();

// ...

// restore
mList.setSelectionFromTop(index, top);

输入法什么时候显示或隐藏对于我们app中非常的有用哦，下面我们来看Andriod中输入法的显示与隐藏的例子吧

用InputMethodManager类自由控制输入法的显示与隐藏

//显示输入法
InputMethodManager mImm = (InputMethodManager) ActivityDetailsActivity.this.getSystemService(Context.INPUT_METHOD_SERVICE);
mEtMessage.requestFocus();//获取焦点
mImm.toggleSoftInput(0, InputMethodManager.HIDE_NOT_ALWAYS);//弹出键盘
 

//隐藏输入法

mEtMessage.clearFocus();
mImm.hideSoftInputFromWindow(mEtMessage.getWindowToken(), 0);