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一 
  
  
  
  
  
 、借助摄像头实时检测人脸

与Android自带的人脸检测器相比           ，OpenCV具备更强劲的人脸识别功能 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  ，它可以通过摄像头实时检测人脸











，实时检测的预览空间是JavaCameraView 常用方法说明如下

setCvCameraViewListener：设置OpenCV的相机视图监听器           。监听器需要写下列三个状态变更方法：

onCameraViewStarted：相机视图开始预览时回调 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  。

onCameraViewStopped：相机视图停止预览时回调











。

onCameraFrame：相机视图预览变更时回调 
  
  
  
  
  
。

enableView：启用OpenCV的相机视图 
  
  
  
  
  
 。

 disableView：禁用OpenCV的相机视图

 


 


 


 


 


 。

接下来把JavaCameraView加入App工程 
  
  
  
  
  
，走一遍它的详细使用过程 
  
  
  
  
  
 ，首先修改AndroidManifest.xml补充一行相机权限配置

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

实时检测人脸有如下四个步骤

（1）从布局文件中获得相机视图对象后

 


 


 


 


 


 ，调用它的setCvCameraViewListener方法 
 
 
 
 
 
，设置OpenCV的相机视图监听器 
 
 
 
 
 
。

（2）OpenCV初始化与资源加载完成后 
   
   
   
   
   
 ，调用enableView方法开启相机视图 
   
   
   
   
   
 。

（3）活动类由继承AppCompatActivity改为继承CameraActivity类
 

 

 

 

 

 ，并重写getCameraViewList方法
 

 

 

 

 

 
，返回相机视图的单例列表
 

 

 

 

 

 。

（4）第一步重写监听器接口的onCameraFrame方法时           ，补充人脸识别等处理逻辑 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 ，也就是先检测人脸











，再给人脸标上相框
 

 

 

 

 

 
。

二
  
  
  
  
  
 、效果展示

运行测试App 会自动打开手机摄像机 然后检测摄像机内的人脸

由顶部状态栏可以看到打开了相机功能 此处用了博主小时候的照片~~~

三
 


 


 


 


 


 
、代码 

部分代码如下 需要全部源码请点赞关注收藏后评论区留言~~~

package com.example.face; import android.content.Context; import android.os.Bundle; import android.os.Environment; import android.util.Log; import android.widget.TextView; import com.example.face.util.DateUtil; import org.opencv.android.CameraActivity; import org.opencv.android.BaseLoaderCallback; import org.opencv.android.CameraBridgeViewBase; import org.opencv.android.LoaderCallbackInterface; import org.opencv.android.OpenCVLoader; import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.MatOfRect; import org.opencv.core.Rect; import org.opencv.core.Scalar; import org.opencv.core.Size; import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs; import org.opencv.imgproc.Imgproc; import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier; import java.io.File; import java.io.FileOutputStream; import java.io.InputStream; import java.util.Collections; import java.util.List; //OpenCV的实时扫描页面必须继承CameraActivity public class DetectRealtimeActivity extends CameraActivity implements CameraBridgeViewBase.CvCameraViewListener2 { private static final String TAG = "DetectRealtimeActivity"; private static final Scalar FACE_RECT_COLOR = new Scalar(0, 255, 0, 255); private Mat mRgba, mGray; // 全彩矩阵                 ，灰度矩阵 private CascadeClassifier mJavaDetector; // OpenCV的人脸检测器 private int mAbsoluteFaceSize = 0; // 绝对人脸大小 // OpenCV默认横屏扫描 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 ，需要旋转90度改成竖屏预览

















，详细改动见CameraBridgeViewBase.java的deliverAndDrawFrame方法 private CameraBridgeViewBase jcv_detect; // 声明一个OpenCV的相机视图对象 @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.activity_detect_realtime); findViewById(R.id.iv_back).setOnClickListener(v -> finish()); TextView tv_title = findViewById(R.id.tv_title); tv_title.setText("实时检测人脸"); jcv_detect = findViewById(R.id.jcv_detect); jcv_detect.setVisibility(CameraBridgeViewBase.VISIBLE); jcv_detect.setCvCameraViewListener(this); // 设置OpenCV的相机视图监听器 } @Override public void onPause() { super.onPause(); if (jcv_detect != null) { jcv_detect.disableView(); // 禁用OpenCV的相机视图 } } @Override public void onResume() { super.onResume(); if (!OpenCVLoader.initDebug()) { Log.d(TAG, "Internal OpenCV library not found. Using OpenCV Manager for initialization"); OpenCVLoader.initAsync(OpenCVLoader.OPENCV_VERSION_3_0_0, this, mLoaderCallback); } else { Log.d(TAG, "OpenCV library found inside package. Using it!"); mLoaderCallback.onManagerConnected(LoaderCallbackInterface.SUCCESS); } } @Override protected List<? extends CameraBridgeViewBase> getCameraViewList() { return Collections.singletonList(jcv_detect); } @Override public void onDestroy() { super.onDestroy(); jcv_detect.disableView(); // 禁用OpenCV的相机视图 } @Override public void onCameraViewStarted(int width, int height) { mGray = new Mat(); mRgba = new Mat(); } @Override public void onCameraViewStopped() { mGray.release(); mRgba.release(); } // 相机预览回调 @Override public Mat onCameraFrame(CameraBridgeViewBase.CvCameraViewFrame inputFrame) { mRgba = inputFrame.rgba(); mGray = inputFrame.gray(); Core.rotate(mRgba, mRgba, Core.ROTATE_90_CLOCKWISE); // 适配竖屏           ，顺时针旋转90度 Core.rotate(mGray, mGray, Core.ROTATE_90_CLOCKWISE); // 适配竖屏 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  ，顺时针旋转90度 if (mAbsoluteFaceSize == 0) { Log.d(TAG, "width="+mGray.width()+", height="+mGray.height()+", cols="+mGray.cols()+", rows="+mGray.rows()); int height = mGray.rows(); if (Math.round(height * 0.2f) > 0) { mAbsoluteFaceSize = Math.round(height * 0.2f); } // String filePath = String.format("%s/%s.jpg", // getExternalFilesDir(Environment.DIRECTORY_DOWNLOADS).toString(), // DateUtil.getNowDateTime()); // Imgcodecs.imwrite(filePath, mRgba); // Log.d(TAG, "filePath="+filePath); } MatOfRect faces = new MatOfRect(); if (mJavaDetector != null) { // 检测器开始识别人脸 mJavaDetector.detectMultiScale(mGray, faces, 1.1, 2, 2, new Size(mAbsoluteFaceSize, mAbsoluteFaceSize), new Size()); } Rect[] faceArray = faces.toArray(); for (Rect rect : faceArray) { // 给找到的人脸标上相框 Imgproc.rectangle(mRgba, rect.tl(), rect.br(), FACE_RECT_COLOR, 3); Log.d(TAG, rect.toString()); } Core.rotate(mRgba, mRgba, Core.ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE); // 恢复原状











，逆时针旋转90度 return mRgba; } private BaseLoaderCallback mLoaderCallback = new BaseLoaderCallback(this) { @Override public void onManagerConnected(int status) { if (status == LoaderCallbackInterface.SUCCESS) { Log.d(TAG, "OpenCV loaded successfully"); // 在OpenCV初始化完成后加载so库 System.loadLibrary("detection_based_tracker"); File cascadeDir = getDir("cascade", Context.MODE_PRIVATE); File cascadeFile = new File(cascadeDir, "lbpcascade_frontalface.xml"); // 从应用程序资源加载级联文件 try (InputStream is = getResources().openRawResource(R.raw.lbpcascade_frontalface); FileOutputStream os = new FileOutputStream(cascadeFile)) { byte[] buffer = new byte[4096]; int bytesRead; while ((bytesRead = is.read(buffer)) != -1) { os.write(buffer, 0, bytesRead); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } // 根据级联文件创建OpenCV的人脸检测器 mJavaDetector = new CascadeClassifier(cascadeFile.getAbsolutePath()); if (mJavaDetector.empty()) { Log.d(TAG, "Failed to load cascade classifier"); mJavaDetector = null; } else { Log.d(TAG, "Loaded cascade classifier from " + cascadeFile.getAbsolutePath()); } cascadeDir.delete(); jcv_detect.enableView(); // 启用OpenCV的相机视图 } else { super.onManagerConnected(status); } } }; }

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