前言
We wish you a Merry Christmas, We wish you a Merry Christmas, We wish you a Merry Christmas and Happy New Year。圣诞节来临是不是大街小巷已经想起了这首熟悉的圣诞歌曲了呢?铺天盖地的圣诞树,圣诞玩偶,和雪花都在提醒着你圣诞节的到来,一款集成了华为HMS ML Kit手部关键点检测的圣诞小游戏就非常应景啦,一起来体验看看吧!
应用场景
圣诞小游戏是通过手势识别来控制雪橇车左右移动,从而接住从天掉落下来的各类圣诞礼物,每隔15秒将提一次速,给玩家带来不一样的购物游戏体验,快来接住圣诞老人的礼物吧!
开发实战
1.配置Maven仓地址
打开Android Studio项目级“build.gradle”文件
buildscript {
repositories {
google()
jcenter()
maven {url 'https://developer.huawei.com/repo/'}
}
dependencies {
...
classpath 'com.huawei.agconnect:agcp:1.4.1.300'
}
}
allprojects {
repositories {
google()
jcenter()
maven {url 'https://developer.huawei.com/repo/'}
}
}
2.Full SDK集成
dependencies{
// 引入基础SDK
implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision-handkeypoint:2.0.4.300'
// 引入手部关键点检测模型包
implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision-handkeypoint-model:2.0.4.300'
}
用上述方式两种方法之一集成SDK后,在文件头添加配置。
在apply plugin: 'com.android.application’后添加apply plugin: ‘com.huawei.agconnect’
3.创建手部关键点分析器
MLHandKeypointAnalyzer analyzer =MLHandKeypointAnalyzerFactory.getInstance().getHandKeypointAnalyzer();
4.创建识别结果处理类“HandKeypointTransactor”
public class HandKeypointTransactor implements MLAnalyzer.MLTransactor<List<MLHandKeypoints>> {
@Override
public void transactResult(MLAnalyzer.Result<List<MLHandKeypoints>> results) {
SparseArray<List<MLHandKeypoints>> analyseList = results.getAnalyseList();
// 开发者根据需要处理识别结果,需要注意,这里只对检测结果进行处理。
// 不可调用ML Kit提供的其他检测相关接口。
}
@Override
public void destroy() {
// 检测结束回调方法,用于释放资源等。
}
}
5.设置识别结果处理器,实现分析器与结果处理器的绑定
analyzer.setTransactor(new HandKeypointTransactor());
6.创建LensEngine
LensEngine lensEngine = new LensEngine.Creator(getApplicationContext(), analyzer)
.setLensType(LensEngine.BACK_LENS)
.applyDisplayDimension(1280, 720)
.applyFps(20.0f)
.enableAutomaticFocus(true)
.create();
7.调用run方法,启动相机,读取视频流,进行识别
// 请自行实现SurfaceView控件的其他逻辑。
SurfaceView mSurfaceView = findViewById(R.id.surface_view);
try {
lensEngine.run(mSurfaceView.getHolder());
} catch (IOException e) {
// 异常处理逻辑。
}
- 检测完成,停止分析器,释放检测资源
if (analyzer != null) {
analyzer.stop();
}
if (lensEngine != null) {
lensEngine.release();
}
结束语
手部关键点识别支持识别包括手指指尖,手腕等21个手部关键点,并返回关键点的位置数据。这款圣诞小游戏就是通过识别手部动态轨迹而控制雪橇车的移动,来接住各类从天而降的礼物,增加游戏的可玩性和趣味性。手部关键点识别还可以广泛应用在其它类别的APP上,大家一起来打开脑洞开发试试吧!
原作者:timer
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