利用Google的Vision库实现人脸检测

facedetect 概述

使用ML Kit 的face detect api 我们可以检测image，video frame 中的人脸，定位人脸上的特征点的位置。获取到这些位置后，我们可以利用这些信息来做一些有趣的功能，比如说我们检测到了人的眼睛，我们可以给人的眼睛做一些特效处理。向下面这样：

这里写图片描述

这个效果，就是通过获取到人眼睛的位置，所绘制的一个大眼萌的贴画，当眼睛睁开闭合的时候，大眼萌贴画也会有对应的睁开闭合的动作，这是因为使用ML Kit库里面的api我们可以获取到人眼睛是否睁开闭合的这么一个判断。

核心功能
识别定位面部特症：  可以获取到脸部的眼睛，鼻子，嘴巴，脸颊等的位置坐标。

识别面部表情：检测人脸是否微笑，是否睁眼。

追踪人脸：为检测到的，每个人的人脸分配一个id，这个id是不变的（相对而言不变，如果人脸移除屏幕丢失，再回来，id会发生变化），我们可以通过这个不变的id 来实现对指定face的track。

实时处理视频帧：没什么好说了，就是可以实时检测人脸。

注意 目前firebase的ML Kit还只是beta版，所以说目前还是使用mobile vision靠谱点。

准备工作

要想使用firebase 的ML Kit library来实现facedetect ，首先我们需要在firebase注册我们的app信息。这样才能使用firebase。
把firebase添加到项目中，有两种方式，一种是自动方便的方式通过使用Firebase Assistant来注册添加，还有一种是手动的添加方式。
先说手动的方式吧，需要我们先进入Firebase的控制台，Firebase control console 添加新的项目。如下图的界面：

这里写图片描述

、创建项目之后，它会根据你传入的包名等信息生成一个json配置文件，把配置文件下载下来，放入module级别的目录，即可。然后根据他的提示把一些需要的库implementation到对应的gradle文件中即可。
而通过Firebase Assistant可以很方便来吧Firebase 添加到你的项目中，他需要Android studio的版本要在2.2以上（包含2.2），位置在Tools下面：

这里写图片描述

他就是自动化的给我们实现上述自己动手做的一些事情。具体的步骤由于篇幅原因就不细说了，详情请移步添加Firebase至您的项目。

Firebase添加到项目中后，我们需要把ML Kit库添加到app level 的build.gradle文件中：

dependencies {  // ...

  implementation 'com.google.firebase:firebase-ml-vision:17.0.0'}

接着，在AndroidManifest.xml file中插入如下代码：

<application ...>
  ...  <meta-data
      android:name="com.google.firebase.ml.vision.DEPENDENCIES"
      android:value="face" />
  <!-- To use multiple models: android:value="face,model2,model3" --></application>

这里要说一下，ML Kit库里面，不仅仅有face detect的api实现人脸检测功能，他还可以做text recognition（文字识别），barcode detection（条码识别），label detect（类型识别）。其中barcode detection的话我试过还挺不错，挺好用的，准确度也比较高。当我们想要识别什么的时候，就把android：value填上对应的值即可。这些识别的使用都不难，如果有兴趣可以自行前往学习，这边就不多做说明了。

实现逻辑

我们首先看一下效果图：

这里写图片描述

1.首先是常规操作，相机部分的功能实现，来获取到camera的预览数据。因为我们实现的功能是在预览画面中实时检测当前画面是否有人脸，所以我们需要preview
date。如何进行camera开发，获取相机预览数据，这里就不再赘述。

2.在获取到相机预览数据后，我们就需要对预览数据进行处理。

• 2.1 首先我们在对画面进行检测之前，如果你不想使用face detector默认的配置的话，可以根据我们的需求来对face detector进行配置。这就涉及到了FirebaseVisionFaceDetectorOptions类，通过对该类的配置进而设置face detector的setting。可设置的配置有如下几种：
  

  

  这里写图片描述

  
  

  示例代码如下：

private void init() {
        previewWidth = ((MainActivity) mContext).getPreviewWidth();
        previewHeight = ((MainActivity) mContext).getPreviewHeight();
        paddingBuffer = new byte[previewWidth * previewHeight * 3 / 2];
        options = new FirebaseVisionFaceDetectorOptions.Builder()                //是否开启追踪模式，开启追踪模式后，才可以获得的unique id
                .setTrackingEnabled(true)                //设置检测模式类型 FAST_MODE or ACCURATE_MODE
                //FAST_MODE 速度快，准确度不高；ACCURATE_MODE 准确度高，速度会慢点
                .setModeType(FirebaseVisionFaceDetectorOptions.ACCURATE_MODE)                //设置可检测脸的最小尺寸
                .setMinFaceSize(0.15f)                //设置是否检测脸部特征如：眼睛，嘴巴，耳朵等位置。
                // NO_LANDMARKS 表示 不检测、ALL_LANDMARKS表示检测
                .setLandmarkType(FirebaseVisionFaceDetectorOptions.NO_LANDMARKS)                //是否设置分类器，如果设置的话，可以检测获得人脸的微笑和正否睁眼的“可能性” ，会返回一个float型的值0.0-1.0 值越大，可能性就越大
                .setClassificationType(FirebaseVisionFaceDetectorOptions.NO_CLASSIFICATIONS).build();

        metadata = new FirebaseVisionImageMetadata.Builder()                //设置格式
                .setFormat(ImageFormat.NV21)
                .setWidth(previewWidth).setHeight(previewHeight)
                .setRotation(CameraApi.getInstance().getRotation()/90)
                .build();        //获得face detector
        faceDetector = FirebaseVision.getInstance().getVisionFaceDetector(options);

    }

上面的init方法中，我们看到了对FirebaseVisionFaceDetectorOptions的设置（PS：该设置中我关闭了landmark和classificationType，所以上面对应的gif效果图中，脸部特征和是否微笑是没有体现出来的，后面会在展示一个全部开启的gif效果图），代码中对每一行语句也做了对应的注释，结合上面的图表来看的，应该会很容易懂，所以就不在啰嗦了。

• 2.2  在对FirebaseVisionFaceDetectorOptions配置后，我们通过配置好的Options来创建一个FirebaseVisionFaceDetector，代码如下：

//获得face detector
        faceDetector = FirebaseVision.getInstance().getVisionFaceDetector(options);

FirebaseVisionFaceDetector 根据他的类名就很容易猜到他的用途，他是一个face检测器，我们看一下他的方法看看他是怎么检测的？

这里写图片描述

我们发现这个FaceDetector的方法比较少，一个是close用来释放资源的，另一个是我们关注的检测人脸的核心方法。

Task<List<FirebaseVisionFace>>  
        detectInImage(FirebaseVisionImage image)        //Detects human faces from the supplied image.

这个检测方法，需要传一个叫做FirebaseVisionImage 的对象。那我们看看FirebaseVisionImage是怎么创建的。

• 2.3  创建FirebaseVisionImage有几种方式，也对应了不同的需求场景。

1. 通过Bitmap对象来创建

FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);

这里的bitmap方向要注意。

   2.  通过media.Image 对象来创建
   比如：通过相机capture的图像数据，这里我们需要注意方向问题。

FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);

   3.  通过ByteBuffer对象来创建（也就是本文我们实现的这种效果）
 使用该方式来创建一个FirebaseVisionImage对象的话，需要创建一个FirebaseVisionImageMetadata对象来进行描述，我们看下面的代码。

FirebaseVisionImageMetadata metadata = new FirebaseVisionImageMetadata.Builder()
        .setWidth(1280)
        .setHeight(720)
        .setFormat(FirebaseVisionImageMetadata.IMAGE_FORMAT_NV21)
        .setRotation(rotation)
        .build();

上面的代码比较好理解，这边我就说两点，一个是format，目前FirebaseVIsion只支持两种格式：
IMAGE_FORMAT_NV21 which corresponds to NV21
IMAGE_FORMAT_YV12 which corresponds to YV12
Google 的mobile vision 库的话，是支持三种格式：NV21，YV12，NV16
另一点关于rotation 的值，从其官方文档看是在给相机设置displayOrientation的时候获取到的。关键代码如下：

private void setRotation(Camera camera, Camera.Parameters parameters, int cameraId) {
    WindowManager windowManager = (WindowManager) activity.getSystemService(Context.WINDOW_SERVICE);    int degrees = 0;    int rotation = windowManager.getDefaultDisplay().getRotation();    switch (rotation) {      case Surface.ROTATION_0:
        degrees = 0;        break;      case Surface.ROTATION_90:
        degrees = 90;        break;      case Surface.ROTATION_180:
        degrees = 180;        break;      case Surface.ROTATION_270:
        degrees = 270;        break;      default:
        Log.e(TAG, "Bad rotation value: " + rotation);
    }

    CameraInfo cameraInfo = new CameraInfo();
    Camera.getCameraInfo(cameraId, cameraInfo);    int angle;    int displayAngle;    if (cameraInfo.facing == Camera.CameraInfo.CAMERA_FACING_FRONT) {
      angle = (cameraInfo.orientation + degrees) % 360;
      displayAngle = (360 - angle) % 360; // compensate for it being mirrored
    } else { // back-facing
      angle = (cameraInfo.orientation - degrees + 360) % 360;
      displayAngle = angle;
    }    // This corresponds to the rotation constants.
    this.rotation = angle / 90;

    camera.setDisplayOrientation(displayAngle);
    parameters.setRotation(angle);
  }

this.rotation 就是我们需要的值。

FirebaseVisionImageMetadata创建好之后，可通过如下方式创建我们想要的FirebaseVisionImage对象。

FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata);// Or: FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata);

   4.  通过File文件来创建

FirebaseVisionImage image;try {
    image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri);
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
}

• 2.4  FirebaseVisionImage 有了，FirebaseVisionFaceDetector也有了，现在我们就可以来检测人脸的。

Task<List<FirebaseVisionFace>> result =
        detector.detectInImage(image)
                .addOnSuccessListener(                        new OnSuccessListener<List<FirebaseVisionFace>>() {                            @Override
                            public void onSuccess(List<FirebaseVisionFace> faces) {                                // Task completed successfully
                                // ...
                            }
                        })
                .addOnFailureListener(                        new OnFailureListener() {                            @Override
                            public void onFailure(@NonNull Exception e) {                                // Task failed with an exception
                                // ...
                            }
                        });

通过上面的代码，我们可以在onSuccessListener的回调里得到检测的结果。检测的结果被封装到FirebaseVisionFace类里面，我们可以通过该类，获取到我们想要的信息，比如：人脸的位置，人脸上特征点（眼睛，鼻子，耳朵等）的位置、眼睛是否睁开，是否微笑等信息。如下：

这里写图片描述

for (FirebaseVisionFace face : faces) {
    Rect bounds = face.getBoundingBox();    float rotY = face.getHeadEulerAngleY();  // Head is rotated to the right rotY degrees
    float rotZ = face.getHeadEulerAngleZ();  // Head is tilted sideways rotZ degrees

    // If landmark detection was enabled (mouth, ears, eyes, cheeks, and
    // nose available):
    FirebaseVisionFaceLandmark leftEar = face.getLandmark(FirebaseVisionFaceLandmark.LEFT_EAR);    if (leftEar != null) {
        FirebaseVisionPoint leftEarPos = leftEar.getPosition();
    }    // If classification was enabled:
    if (face.getSmilingProbability() != FirebaseVisionFace.UNCOMPUTED_PROBABILITY) {        float smileProb = face.getSmilingProbability();
    }    if (face.getRightEyeOpenProbability() != FirebaseVisionFace.UNCOMPUTED_PROBABILITY) {        float rightEyeOpenProb = face.getRightEyeOpenProbability();
    }    // If face tracking was enabled:
    if (face.getTrackingId() != FirebaseVisionFace.INVALID_ID) {        int id = face.getTrackingId();
    }
}

作者：MrYangY
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