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這篇文章將為大家詳細講解有關Android如何利用OpenCV制作人臉檢測APP，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
無圖無真相，先把APP運行的結果給大家看看。
如上圖所示，APP運行后，點擊“選擇圖片”，從手機中選擇一張圖片，然后點擊“處理”，APP會將人臉用矩形給框起來，同時把鼻子也給檢測出來了。由于目的是給大家做演示，所以APP設計得很簡單，而且也只實現了檢測人臉和鼻子，沒有實現對其他五官的檢測。而且這個APP也只能檢測很簡單的圖片，如果圖片中背景太復雜就無法檢測出人臉。
下面我將一步一步教大家如何實現上面的APP！
為了保證大家能下載到和我相同版本的Android Studio，我把安裝包上傳了到微云。地址是：https://share.weiyun.com/bHVOWGC9
下載后，一路點擊下一步就安裝好了。當然，安裝過程中要聯網，所以可能會中途失敗，如果失敗了，重試幾次，如果還是有問題，那么可能要開啟VPN。
打開Android studio后，點擊“File”->“Settings”
點擊“Appearance & Behavior”->“System Settings”->“Android SDK”->“SDK Tools”。
然后選中“NDK”和“CMake”，點擊“OK”。下載這兩個工具可能要花一點時間，如果失敗了請重試或開啟VPN。
點擊“File”->“New”->“New Project”
選中“Empty Activity”，點擊“Next”
“Language”選擇“Java”，Minimum SDK選擇“API 21”。點擊“Finish”
下載地址
下載后解壓。
將opencv-4.5.4-android-sdk\OpenCV-android-sdk下面的sdk復制到你在第三步創建的Android項目下面。就是第三步圖中的D:\programming\MyApplication下面。然后將sdk文件夾改名為openCVsdk。
選擇“Project”->“settings.gradle”。在文件中添加include ‘:openCVsdk'
選擇“Project”->“openCVsdk”->“build.gradle”。
將apply plugin: 'kotlin-android'改為//apply plugin: ‘kotlin-android'
將compileSdkVersion和minSdkVersion，targetSdkVersion改為31，21，31。
點擊“File”->“Project Structure”
點擊“Dependencies”->“app”->“+”->“Module Dependency”
選中“openCVsdk”，點擊“OK”，以及母窗口的“OK”
在Android項目文件夾的app\src里面創建一個新文件夾jniLibs，然后把openCV文件夾的opencv-4.5.4-android-sdk\OpenCV-android-sdk\sdk\native\staticlibs里面的東西都copy到jniLibs文件夾中。
下載分類器。解壓后，將下圖中的文件都復制到項目文件夾的app\src\main\res\raw文件夾下。
雙擊“Project”->“app”-》“main”-》“res”下面的“activity_main.xml”。然后點擊右上角的“code”。
然后將里面的代碼都換成下面的代碼
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" xmlns:app="http://schemas.android.com/apk/res-auto" xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="match_parent" tools:context=".MainActivity" android:orientation="vertical" > <Button android:id="@+id/select_btn" android:layout_width="wrap_content" android:layout_height="wrap_content" android:text="選擇圖片" /> <Button android:id="@+id/process_btn" android:layout_width="wrap_content" android:layout_height="wrap_content" android:text="處理" /> <ImageView android:id="@+id/imageView" android:layout_width="wrap_content" android:layout_height="wrap_content" /> </LinearLayout>
雙擊“Project”->“app”-》“main”-》“java”-》“com.example…”下面的“MainActivity”。然后把里面的代碼都換成下面的代碼（保留原文件里的第一行代碼）
import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity;
import android.os.Bundle;
import android.content.Intent;
import android.graphics.Bitmap;
import android.graphics.BitmapFactory;
import android.net.Uri;
import android.util.Log;
import android.view.View;
import android.widget.Button;
import android.widget.ImageView;
import org.opencv.android.OpenCVLoader;
import org.opencv.android.Utils;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import java.io.File;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
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 android.content.Context;
public class MainActivity extends AppCompatActivity {
private double max_size = 1024;
private int PICK_IMAGE_REQUEST = 1;
private ImageView myImageView;
private Bitmap selectbp;
private static final String TAG = "OCVSample::Activity";
private static final Scalar FACE_RECT_COLOR = new Scalar(0, 255, 0, 255);
public static final int JAVA_DETECTOR = 0;
public static final int NATIVE_DETECTOR = 1;
private Mat mGray;
private File mCascadeFile;
private CascadeClassifier mJavaDetector,mNoseDetector;
private int mDetectorType = JAVA_DETECTOR;
private float mRelativeFaceSize = 0.2f;
private int mAbsoluteFaceSize = 0;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout.activity_main);
staticLoadCVLibraries();
myImageView = (ImageView)findViewById(R.id.imageView);
myImageView.setScaleType(ImageView.ScaleType.FIT_CENTER);
Button selectImageBtn = (Button)findViewById(R.id.select_btn);
selectImageBtn.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
@Override
public void onClick(View v) {
// makeText(MainActivity.this.getApplicationContext(), "start to browser image", Toast.LENGTH_SHORT).show();
selectImage();
}
private void selectImage() {
Intent intent = new Intent();
intent.setType("image/*");
intent.setAction(Intent.ACTION_GET_CONTENT);
startActivityForResult(Intent.createChooser(intent,"選擇圖像..."), PICK_IMAGE_REQUEST);
}
});
Button processBtn = (Button)findViewById(R.id.process_btn);
processBtn.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
@Override
public void onClick(View v) {
// makeText(MainActivity.this.getApplicationContext(), "hello, image process", Toast.LENGTH_SHORT).show();
convertGray();
}
});
}
private void staticLoadCVLibraries() {
boolean load = OpenCVLoader.initDebug();
if(load) {
Log.i("CV", "Open CV Libraries loaded...");
}
}
private void convertGray() {
Mat src = new Mat();
Mat temp = new Mat();
Mat dst = new Mat();
Utils.bitmapToMat(selectbp, src);
Imgproc.cvtColor(src, temp, Imgproc.COLOR_BGRA2BGR);
Log.i("CV", "image type:" + (temp.type() == CvType.CV_8UC3));
Imgproc.cvtColor(temp, dst, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
Utils.matToBitmap(dst, selectbp);
myImageView.setImageBitmap(selectbp);
mGray = dst;
mJavaDetector = loadDetector(R.raw.lbpcascade_frontalface,"lbpcascade_frontalface.xml");
mNoseDetector = loadDetector(R.raw.haarcascade_mcs_nose,"haarcascade_mcs_nose.xml");
if (mAbsoluteFaceSize == 0) {
int height = mGray.rows();
if (Math.round(height * mRelativeFaceSize) > 0) {
mAbsoluteFaceSize = Math.round(height * mRelativeFaceSize);
}
}
MatOfRect faces = new MatOfRect();
if (mJavaDetector != null) {
mJavaDetector.detectMultiScale(mGray, faces, 1.1, 2, 2, // TODO: objdetect.CV_HAAR_SCALE_IMAGE
new Size(mAbsoluteFaceSize, mAbsoluteFaceSize), new Size());
}
Rect[] facesArray = faces.toArray();
for (int i = 0; i < facesArray.length; i++) {
Log.e(TAG, "start to detect nose!");
Mat faceROI = mGray.submat(facesArray[i]);
MatOfRect noses = new MatOfRect();
mNoseDetector.detectMultiScale(faceROI, noses, 1.1, 2, 2,
new Size(30, 30));
Rect[] nosesArray = noses.toArray();
Imgproc.rectangle(src,
new Point(facesArray[i].tl().x + nosesArray[0].tl().x, facesArray[i].tl().y + nosesArray[0].tl().y) ,
new Point(facesArray[i].tl().x + nosesArray[0].br().x, facesArray[i].tl().y + nosesArray[0].br().y) ,
FACE_RECT_COLOR, 3);
Imgproc.rectangle(src, facesArray[i].tl(), facesArray[i].br(), FACE_RECT_COLOR, 3);
}
Utils.matToBitmap(src, selectbp);
myImageView.setImageBitmap(selectbp);
}
private CascadeClassifier loadDetector(int rawID,String fileName) {
CascadeClassifier classifier = null;
try {
// load cascade file from application resources
InputStream is = getResources().openRawResource(rawID);
File cascadeDir = getDir("cascade", Context.MODE_PRIVATE);
mCascadeFile = new File(cascadeDir, fileName);
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();
Log.e(TAG, "start to load file: " + mCascadeFile.getAbsolutePath());
classifier = new CascadeClassifier(mCascadeFile.getAbsolutePath());
if (classifier.empty()) {
Log.e(TAG, "Failed to load cascade classifier");
classifier = null;
} else
Log.i(TAG, "Loaded cascade classifier from " + mCascadeFile.getAbsolutePath());
cascadeDir.delete();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
Log.e(TAG, "Failed to load cascade. Exception thrown: " + e);
}
return classifier;
}
@Override
protected void onActivityResult(int requestCode, int resultCode, Intent data) {
super.onActivityResult(requestCode, resultCode, data);
if (requestCode == PICK_IMAGE_REQUEST && resultCode == RESULT_OK && data != null && data.getData() != null) {
Uri uri = data.getData();
try {
Log.d("image-tag", "start to decode selected image now...");
InputStream input = getContentResolver().openInputStream(uri);
BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
options.inJustDecodeBounds = true;
BitmapFactory.decodeStream(input, null, options);
int raw_width = options.outWidth;
int raw_height = options.outHeight;
int max = Math.max(raw_width, raw_height);
int newWidth = raw_width;
int newHeight = raw_height;
int inSampleSize = 1;
if (max > max_size) {
newWidth = raw_width / 2;
newHeight = raw_height / 2;
while ((newWidth / inSampleSize) > max_size || (newHeight / inSampleSize) > max_size) {
inSampleSize *= 2;
}
}
options.inSampleSize = inSampleSize;
options.inJustDecodeBounds = false;
options.inPreferredConfig = Bitmap.Config.ARGB_8888;
selectbp = BitmapFactory.decodeStream(getContentResolver().openInputStream(uri), null, options);
myImageView.setImageBitmap(selectbp);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}首先要打開安卓手機的開發者模式，每個手機品牌的打開方式不一樣，你自行百度一下就知道了。例如在百度中搜索“小米手機如何開啟開發者模式”。
然后用數據線將手機和電腦連接起來。成功后，Android studio里面會顯示你的手機型號。如下圖中顯示的是“Xiaomi MI 8 UD”，本例中的開發手機是小米手機。
點擊上圖中的“Run”-》“Run ‘app'”就可以將APP運行到手機上面了，注意手機屏幕要處于打開狀態。你自拍的圖片可以檢測不成功，可以下載我的測試圖片試試。
關于“Android如何利用OpenCV制作人臉檢測APP”這篇文章就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，使各位可以學到更多知識，如果覺得文章不錯，請把它分享出去讓更多的人看到。
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