超简单集成HMS ML Kit实现最大脸微笑抓拍

前言

如果大家对HMS ML Kit 人脸检测功能有所了解，相信已经动手调用我们提供的接口编写自己的APP啦。目前就有小伙伴在调用接口的过程中反馈，不太清楚HMS ML Kit 文档中的MLMaxSizeFaceTransactor这个接口的使用方法。为了让大家更加深刻的了解我们的接口，方便在场景中使用，在这篇文章中小编准备抛砖引玉，大家可以打开思路，多多尝试。如果有小伙伴想要深入的了解更加全面具体的功能，请大家移步https://developer.huawei.com/consumer/cn/hms/huawei-mlkit。

场景

相信大家都有在五一、十一出去游玩的经历，是不是都是这样的people mountain people sea.

好不容易找个人少的地方，结果拍出来的照片是这样的

这样的

还有这样的

不看不知道，原来我的面部表情这么丰富。。是不是很心累？每次想要发个出去浪的朋友圈，都要在白天拍的成百上千张类似款的照片里，花上一小时才能找到一张能看的照片。。。

为了解决类似问题，HMS ML Kit 提供了追踪识别画面中最大脸的接口，能够识别图像中的最大脸，方便对跟踪图像中的”重点目标“做相关操作和处理。本文中就简单的调用MLMaxSizeFaceTransactor这个接口，实现最大脸微笑抓拍的功能。

开发前准备

android studio 安装

很简单，下载安装即可。具体下载链接：

**Android studio 官网下载链接：https://developer.android.com/studio

Android studio安装流程参考链接：https://www.cnblogs.com/xiadewang/p/7820377.html**

在项目级gradle里添加华为maven仓

打开AndroidStudio项目级build.gradle文件

增量添加如下maven地址：


buildscript {

    {       

        maven {url 'http://developer.huawei.com/repo/'}

    }   

}

allprojects {

    repositories {     

        maven { url 'http://developer.huawei.com/repo/'}

    }

}

在应用级的build.gradle里面加上SDK依赖

在AndroidManifest.xml文件里面增量添加模型自动下载

要使应用程序能够在用户从华为应用市场安装您的应用程序后，自动将最新的机器学习模型更新到用户设备，请将以下语句添加到该应用程序的AndroidManifest.xml文件中：


<manifest   

    ...   

    <meta-data                   

        android:name="com.huawei.hms.ml.DEPENDENCY"         

        android:value= " face"/>

...   

</manifest>

在AndroidManifest.xml文件里面申请相机、访问网络和存储权限


<!--相机权限-->

<uses-feature android:name="android.hardware.camera" />

<uses-permission android:name="android.permission.CAMERA" />

<!--写权限-->

<uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE" />

代码开发关键步骤

动态权限申请


@Override

public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {

……

    if (!allPermissionsGranted()) {

        getRuntimePermissions();

    }

创建人脸识别检测器

可以通过人脸识别检测配置器“MLFaceAnalyzerSetting”创建人脸识别检测器。


MLFaceAnalyzerSetting setting =

                new MLFaceAnalyzerSetting.Factory()

                        .setFeatureType(MLFaceAnalyzerSetting.TYPE_FEATURES)

                        .setKeyPointType(MLFaceAnalyzerSetting.TYPE_UNSUPPORT_KEYPOINTS)

                        .setMinFaceProportion(0.1f)

                        .setTracingAllowed(true)

                        .create();

通过MLMaxSizeFaceTransactor.Creator创建“MLMaxSizeFaceTransactor”对象用于处理检测到的最大脸，其中objectCreateCallback()方法是在检测到对象的时候调用的，objectUpdateCallback()方法是在对象更新了的时候调用的，在方法里通过Overlay在识别到的最大人脸上标记了一个方块，并通过检测结果获取MLFaceEmotion来识别微笑表情触发拍照。


MLMaxSizeFaceTransactor transactor = new MLMaxSizeFaceTransactor.Creator(analyzer, new MLResultTrailer<MLFace>() {

                @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<MLFace> 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<MLFace> result) {

                    LiveFaceAnalyseActivity.this.overlay.clear();

                }

                @Override

                public void completeCallback() {

                    LiveFaceAnalyseActivity.this.overlay.clear();

                }

            }).create();

this.analyzer.setTransactor(transactor);

通过LensEngine.Creator创建LensEngine实例进行视频流的人脸检测检测


this.mLensEngine = new LensEngine.Creator(context, this.analyzer).setLensType(this.lensType)

                .applyDisplayDimension(640, 480)

                .applyFps(25.0f)

                .enableAutomaticFocus(true)

                .create();

启动相机预览进行人脸检测


this.mPreview.start(this.mLensEngine, this.overlay);

Demo效果

demo中显示当检测到画面中最大脸微笑时，即启动自动抓拍。