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android - 使用 Android Camera2 API 进行人脸检测和画圈

coder 2023-11-19 原文

目前我正在尝试将 Camera2.Face 转换为实际 View 的矩形,以便在 Camera2 API 检测到的面部上绘制圆圈。

我可以通过以下代码将人脸数量及其数据获取到回调中:

private CameraCaptureSession.CaptureCallback mCaptureCallback
= new CameraCaptureSession.CaptureCallback() {
    private void process(CaptureResult result) {
        Integer mode = result.get(CaptureResult.STATISTICS_FACE_DETECT_MODE);
        Face [] faces = result.get(CaptureResult.STATISTICS_FACES);
        if(faces != null && mode != null)
            Log.e("tag", "faces : " + faces.length + " , mode : " + mode ); 
    }

    @Override
    public void onCaptureProgressed(CameraCaptureSession session, CaptureRequest request, CaptureResult partialResult) {
        process(partialResult);
    }

    @Override
    public void onCaptureCompleted(CameraCaptureSession session, CaptureRequest request, TotalCaptureResult result) {
        process(result);
    }
}

到目前为止,我尝试使用以下代码将 Face rect 转换为实际 View 坐标(似乎不起作用):

/**
* Callback from the CameraCaptureSession.CaptureCallback
*/
@Override
public void onFaceDetection(Face[] faces) {
    if (mCameraView != null) {
        setFaceDetectionMatrix();
        setFaceDetectionLayout(faces);
    }
}

/**
 * This method gets the scaling values of the face in matrix
 */
private void setFaceDetectionMatrix() {
    // Face Detection Matrix
    mFaceDetectionMatrix = new Matrix();
    // Need mirror for front camera.
    boolean mirror = mCameraView.getFacing() == CameraView.FACING_FRONT;
    mFaceDetectionMatrix.setScale(mirror ? -1 : 1, 1);
    mFaceDetectionMatrix.postRotate(mCameraDisplayOrientation);

    Rect activeArraySizeRect = mCameraView.getCameraCharacteristics().get(CameraCharacteristics.SENSOR_INFO_ACTIVE_ARRAY_SIZE);
    Log.i("Test", "activeArraySizeRect1: (" + activeArraySizeRect + ") -> " + activeArraySizeRect.width() + ", " + activeArraySizeRect.height());
    Log.i("Test", "activeArraySizeRect2: " + cameraOverlayDrawingView.getWidth() + ", " + cameraOverlayDrawingView.getHeight());
    float s1 = cameraOverlayDrawingView.getWidth() / activeArraySizeRect.width();
    float s2 = cameraOverlayDrawingView.getHeight() / activeArraySizeRect.height();
    mFaceDetectionMatrix.postScale(s1, s2);
    mFaceDetectionMatrix.postTranslate(cameraOverlayDrawingView.getWidth() / 2, cameraOverlayDrawingView.getHeight() / 2);
}

/**
 * This method set the matrix for translating rect
 */
private void setFaceDetectionLayout(Face[] faces) {
    if (faces.length == 0) {
        cameraOverlayDrawingView.setHaveFaces(false, null);
    } else if (faces.length > 0) {
        List<Rect> faceRects;
        faceRects = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < faces.length; i++) {
            Log.i("Test", "Activity face" + i + " bounds: " + faces[i].getBounds());
            if (faces[i].getScore() > 50) {
                int left = faces[i].getBounds().left;
                int top = faces[i].getBounds().top;
                int right = faces[i].getBounds().right;
                int bottom = faces[i].getBounds().bottom;

                Rect uRect = new Rect(left, top, right, bottom);
                RectF rectF = new RectF(uRect);
                mFaceDetectionMatrix.mapRect(rectF);
                uRect.set((int) rectF.left, (int) rectF.top, (int) rectF.right, (int) rectF.bottom);
                Log.i("Test", "Activity rect" + i + " bounds: " + uRect);
                    faceRects.add(uRect);
            }
        }
        cameraOverlayDrawingView.setHaveFaces(true, faceRects);
    }
}

最佳答案

新: 我已经管理了我所有的电话轮换。我猜 offsetDxDy 取决于我的布局,但如果我必须告诉你真相,我不知道为什么我将值设置为 100。它在我的华为 P9 上运行良好,我以经验的方式找到了它。我仍然没有尝试找出是否取决于我的手机或我的 XML 布局或两者。

无论如何,现在找到了矩阵,因此您可以调整它们以满足您的需要。

注意:我的 setRotation 不是那么通用,因为我没有对其进行参数化

int orientationOffset = mCameraCharacteristics.get(CameraCharacteristics.SENSOR_ORIENTATION);

您可以尝试这样做,以便有一个完整的通用代码与 SENSOR_ORIENTATION 一起工作,不同于本示例中的 270。

所以这段代码适用于带有硬件摄像头传感器且方向为 270 的手机。

华为 P9 有。

只是为了让您了解如何将旋转绑定(bind)到 se HW 传感器方向,这在我的 P9 上也能很好地工作(但我没有任何其他硬件可以测试)

if (mSwappedDimensions) {
    // Display Rotation 0
    mFaceDetectionMatrix.setRotate(orientationOffset);
    mFaceDetectionMatrix.postScale(mirror ? -s1 : s1, s2);
    mFaceDetectionMatrix.postTranslate(mPreviewSize.getHeight() + offsetDxDy, mPreviewSize.getWidth() + offsetDxDy);
} else {
    // Display Rotation 90 e 270
    if (displayRotation == Surface.ROTATION_90) {
        mFaceDetectionMatrix.setRotate(orientationOffset + 90);
        mFaceDetectionMatrix.postScale(mirror ? -s1 : s1, s2);
        mFaceDetectionMatrix.postTranslate(mPreviewSize.getWidth() + offsetDxDy, -offsetDxDy);
    } else if (displayRotation == Surface.ROTATION_270) {
        mFaceDetectionMatrix.setRotate(orientationOffset + 270);
        mFaceDetectionMatrix.postScale(mirror ? -s1 : s1, s2);
        mFaceDetectionMatrix.postTranslate(-offsetDxDy, mPreviewSize.getHeight() + offsetDxDy);
    }
}

这是我的最终代码(也可以在 GitHub 上获得)

int orientationOffset = mCameraCharacteristics.get(CameraCharacteristics.SENSOR_ORIENTATION);
Rect activeArraySizeRect = mCameraCharacteristics.get(CameraCharacteristics.SENSOR_INFO_ACTIVE_ARRAY_SIZE);

// Face Detection Matrix
mFaceDetectionMatrix = new Matrix();

Log.i("Test", "activeArraySizeRect1: (" + activeArraySizeRect + ") -> " + activeArraySizeRect.width() + ", " + activeArraySizeRect.height());
Log.i("Test", "activeArraySizeRect2: " + mPreviewSize.getWidth() + ", " + mPreviewSize.getHeight());
float s1 = mPreviewSize.getWidth() / (float)activeArraySizeRect.width();
float s2 = mPreviewSize.getHeight() / (float)activeArraySizeRect.height();
//float s1 = mOverlayView.getWidth();
//float s2 = mOverlayView.getHeight();
boolean mirror = (facing == CameraCharacteristics.LENS_FACING_FRONT); // we always use front face camera
boolean weAreinPortrait = true;
int offsetDxDy = 100;
if (mSwappedDimensions) {
    // Display Rotation 0
    mFaceDetectionMatrix.setRotate(270);
    mFaceDetectionMatrix.postScale(mirror ? -s1 : s1, s2);
    mFaceDetectionMatrix.postTranslate(mPreviewSize.getHeight() + offsetDxDy, mPreviewSize.getWidth() + offsetDxDy);
} else {
    // Display Rotation 90 e 270
    if (displayRotation == Surface.ROTATION_90) {
        mFaceDetectionMatrix.setRotate(0);
        mFaceDetectionMatrix.postScale(mirror ? -s1 : s1, s2);
        mFaceDetectionMatrix.postTranslate(mPreviewSize.getWidth() + offsetDxDy, -offsetDxDy);
    } else if (displayRotation == Surface.ROTATION_270) {
        mFaceDetectionMatrix.setRotate(180);
        mFaceDetectionMatrix.postScale(mirror ? -s1 : s1, s2);
        mFaceDetectionMatrix.postTranslate(-offsetDxDy, mPreviewSize.getHeight() + offsetDxDy);
    }
}

This is the public github repo where you can find the code: https://github.com/shadowsheep1/android-camera2-api-face-recon. Hope it could help you.

无论如何,只是给你一些理论,你正在做的是二维平面变换。我的意思是你有一个平面(HW 传感器),你必须在预览平面上重新映射该平面上的对象。

所以你必须注意:

  • 旋转:这取决于您的硬件传感器旋转和手机旋转。
  • 镜像:水平镜像取决于您是否使用前置摄像头,垂直镜像取决于手机旋转).镜像是通过缩放矩阵中的“-”符号完成的。
  • 平移:这取决于您的对象被旋转放置的位置(这也取决于您正在处理的旋转中心)和平移。所以你必须在你的预览中替换查看你的对象。

数学理论

前段时间我也在我的博客中写了一些技术帖子,但它们是意大利语。

关于android - 使用 Android Camera2 API 进行人脸检测和画圈,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/48435370/

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