如果大家對(duì)HMS ML Kit 人臉檢測(cè)功能有所了解，相信已經(jīng)動(dòng)手調(diào)用我們提供的接口編寫(xiě)自己的APP啦。目前就有小伙伴在調(diào)用接口的過(guò)程中反饋，不太清楚HMS ML Kit 文檔中的MLMaxSizeFaceTransactor這個(gè)接口的使用方法。為了讓大家更加深刻的了解我們的接口，方便在場(chǎng)景中使用，在這篇文章中小編準(zhǔn)備拋磚引玉，大家可以打開(kāi)思路，多多嘗試。如果有小伙伴想要深入的了解更加全面具體的功能，請(qǐng)大家移步 https://developer.huawei.com/consumer/cn/hms/huawei-mlkit。
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??相信大家都有在五一、十一出去游玩的經(jīng)歷，是不是都是這樣的people mountain people sea.
??好不容易找個(gè)人少的地方，結(jié)果拍出來(lái)的照片是這樣的。
??這樣的
??還有這樣的
??不看不知道，原來(lái)我的面部表情這么豐富。。是不是很心累？每次想要發(fā)個(gè)出去浪的朋友圈，都要在白天拍的成百上千張類似款的照片里，花上一小時(shí)才能找到一張能看的照片。。。
??為了解決類似問(wèn)題，HMS ML Kit 提供了追蹤識(shí)別畫(huà)面中最大臉的接口，能夠識(shí)別圖像中的最大臉，方便對(duì)跟蹤圖像中的”重點(diǎn)目標(biāo)“做相關(guān)操作和處理。本文中就簡(jiǎn)單的調(diào)用MLMaxSizeFaceTransactor這個(gè)接口，實(shí)現(xiàn)最大臉微笑抓拍的功能。
很簡(jiǎn)單，下載安裝即可。具體下載鏈接：
Android studio 官網(wǎng)下載鏈接：
https://developer.android.com/studio
Android studio安裝流程參考鏈接：
https://www.cnblogs.com/xiadewang/p/7820377.html
??打開(kāi)AndroidStudio項(xiàng)目級(jí)build.gradle文件
??增量添加如下maven地址：
重慶分公司
重慶分公司
buildscript {
{
maven {url 'http://developer.huawei.com/repo/'}
}
}
allprojects {
repositories {
maven { url 'http://developer.huawei.com/repo/'}
}
}
??要使應(yīng)用程序能夠在用戶從華為應(yīng)用市場(chǎng)安裝您的應(yīng)用程序后，自動(dòng)將最新的機(jī)器學(xué)習(xí)模型更新到用戶設(shè)備，請(qǐng)將以下語(yǔ)句添加到該應(yīng)用程序的AndroidManifest.xml文件中：
@Override
public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
……
if (!allPermissionsGranted()) {
getRuntimePermissions();
}
??可以通過(guò)人臉識(shí)別檢測(cè)配置器“MLFaceAnalyzerSetting”創(chuàng)建人臉識(shí)別檢測(cè)器。
MLFaceAnalyzerSetting setting =
new MLFaceAnalyzerSetting.Factory()
.setFeatureType(MLFaceAnalyzerSetting.TYPE_FEATURES)
.setKeyPointType(MLFaceAnalyzerSetting.TYPE_UNSUPPORT_KEYPOINTS)
.setMinFaceProportion(0.1f)
.setTracingAllowed(true)
.create();
??通過(guò)MLMaxSizeFaceTransactor.Creator創(chuàng)建“MLMaxSizeFaceTransactor”對(duì)象用于處理檢測(cè)到的最大臉，其中objectCreateCallback()方法是在檢測(cè)到對(duì)象的時(shí)候調(diào)用的，objectUpdateCallback()方法是在對(duì)象更新了的時(shí)候調(diào)用的，在方法里通過(guò)Overlay在識(shí)別到的最大人臉上標(biāo)記了一個(gè)方塊，并通過(guò)檢測(cè)結(jié)果獲取MLFaceEmotion來(lái)識(shí)別微笑表情觸發(fā)拍照。
MLMaxSizeFaceTransactor transactor = new MLMaxSizeFaceTransactor.Creator(analyzer, new MLResultTrailer() {
@Override
public void objectCreateCallback(int itemId, MLFace obj) {
LiveFaceAnalyseActivity.this.overlay.clear();
if (obj == null) {
return;
}
LocalFaceGraphic faceGraphic =
new LocalFaceGraphic(LiveFaceAnalyseActivity.this.overlay, obj, LiveFaceAnalyseActivity.this);
LiveFaceAnalyseActivity.this.overlay.addGraphic(faceGraphic);
MLFaceEmotion emotion = obj.getEmotions();
if (emotion.getSmilingProbability() > smilingPossibility) {
safeToTakePicture = false;
mHandler.sendEmptyMessage(TAKE_PHOTO);
}
}
@Override
public void objectUpdateCallback(MLAnalyzer.Result var1, MLFace obj) {
LiveFaceAnalyseActivity.this.overlay.clear();
if (obj == null) {
return;
}
LocalFaceGraphic faceGraphic =
new LocalFaceGraphic(LiveFaceAnalyseActivity.this.overlay, obj, LiveFaceAnalyseActivity.this);
LiveFaceAnalyseActivity.this.overlay.addGraphic(faceGraphic);
MLFaceEmotion emotion = obj.getEmotions();
if (emotion.getSmilingProbability() > smilingPossibility && safeToTakePicture) {
safeToTakePicture = false;
mHandler.sendEmptyMessage(TAKE_PHOTO);
}
}
@Override
public void lostCallback(MLAnalyzer.Result result) {
LiveFaceAnalyseActivity.this.overlay.clear();
}
@Override
public void completeCallback() {
LiveFaceAnalyseActivity.this.overlay.clear();
}
}).create();
this.analyzer.setTransactor(transactor);
this.mLensEngine = new LensEngine.Creator(context, this.analyzer).setLensType(this.lensType)
.applyDisplayDimension(640, 480)
.applyFps(25.0f)
.enableAutomaticFocus(true)
.create();
this.mPreview.start(this.mLensEngine, this.overlay);
