引言

在当今数字化时代，人脸识别技术已经广泛应用于各个领域，如安防监控、门禁系统、移动支付等。本文将以第三视角详细讲解如何基于bifan-wei-Face/Detector:V1.0实现人脸识别。

项目概述

com.github.bifan-wei:FaceDetector:V1.0 是一个人脸识别项目，主要通过 Android 平台的相机采集图像数据，然后利用 FaceDetector 类进行人脸检测，最终将检测结果绘制在界面上。该项目主要包含两个核心文件：FaceDetectTextureView.java 和 IFaceRectView.java。

核心代码类介绍

• FaceDetectTextureView.java 这个类继承自 TextureView 并实现了 View.OnLayoutChangeListener 接口，主要负责相机的初始化、预览、人脸检测等功能。 关键属性
  mCamera：Camera 对象，用于控制相机的操作，如打开、关闭、预览等。 captureBitmap：Bitmap
  对象，用于存储相机捕获的图像数据。 detectConfig：DetectConfig
  对象，用于存储人脸检测的配置信息，如检测间隔时间、是否开启人脸检测等。 faceRectView：IFaceRectView
  对象，用于绘制人脸检测的边框。 executorService：ExecutorService 对象，用于在后台线程执行人脸检测任务。
  关键方法 initCamera() 和 initCamera(int
  CameraType)：用于初始化相机，包括打开相机、设置相机参数、初始化其他相关资源等。
  openCamera()：根据配置信息打开指定类型的相机。 detectFace(Bitmap
  captureBitmap)：该方法是人脸检测的核心方法，通过 FaceDetector 类检测图像中的人脸。具体步骤如下： 创建
  FaceDetector 对象，指定检测图像的宽度、高度和最大人脸数量。 创建 FaceDetector.Face
  数组，用于存储检测到的人脸信息。 调用 FaceDetector 的 findFaces 方法进行人脸检测，返回检测到的人脸数量。
  如果检测到人脸，更新 DetectConfig 中的 PreFaceTime 为当前时间，并调用 faceRectView 的
  drawFaceBorder 方法绘制人脸边框，最后返回检测到的人脸数组。 如果未检测到人脸，调用 faceRectView 的
  clearBorder 方法清除之前绘制的边框，返回 null。

下面是相关代码

private FaceDetector.Face[] detectFace(Bitmap captureBitmap) {
    FaceDetector mFaceDetector = new FaceDetector(captureBitmap.getWidth(), captureBitmap.getHeight(), getDetectConfig().DETECT_FACE_NUM);
    FaceDetector.Face[] mFace = new FaceDetector.Face[getDetectConfig().DETECT_FACE_NUM];
    int detectedFaceNum = mFaceDetector.findFaces(captureBitmap, mFace);
    if (detectedFaceNum > 0) {
        getDetectConfig().PreFaceTime = System.currentTimeMillis();
        if (faceRectView != null) {
            faceRectView.drawFaceBorder(mFace, getDetectConfig().Simple);
        }
        return mFace;
    } else {
        if (faceRectView != null) {
            faceRectView.clearBorder();
        }
    }
    return null;
}

startCameraPreview() 和 stopCameraPreview()：分别用于启动和停止相机预览。
release()：释放相机、回收 Bitmap、关闭线程池等资源。

IFaceRectView.java
这是一个接口，定义了两个方法：drawFaceBorder 和 clearBorder，用于绘制人脸检测的边框和清除边框。

public interface IFaceRectView {
    /**
     * @param mFace 人脸参数
     * @param simple 图片压缩率
     */
    void drawFaceBorder(FaceDetector.Face[] mFace, float simple);
    //清除边框线
    void clearBorder();
}

人脸检测流程

• 相机初始化：调用 initCamera() 或 initCamera(int CameraType)
  方法初始化相机，包括打开相机、设置相机参数等。 相机预览：调用 startCameraPreview()
  方法启动相机预览，相机开始采集图像数据。 人脸检测：在 SurfaceTextureListener 的
  onSurfaceTextureUpdated 方法中，根据配置的检测间隔时间，通过 executorService 执行
  FaceCapturedRunnable 任务，在 FaceCapturedRunnable 的 run 方法中调用 detectFace
  方法进行人脸检测。 绘制边框：如果检测到人脸，调用 faceRectView 的 drawFaceBorder
  方法绘制人脸边框；如果未检测到人脸，调用 faceRectView 的 clearBorder 方法清除之前绘制的边框。
  资源释放：在不需要使用相机时，调用 release() 方法释放相机、回收 Bitmap、关闭线程池等资源。

项目地址

人脸识别demo加源代码

总结

通过上述步骤，我们可以基于 com.github.bifan-wei:FaceDetector:V1.0 实现一个简单的人脸识别功能。该项目主要利用 Android 平台的相机采集图像数据，通过 FaceDetector 类进行人脸检测，并将检测结果绘制在界面上。在实际应用中，可以根据需求对项目进行扩展和优化，如添加人脸识别算法、提高检测精度等。
希望本文对大家理解人脸识别技术的实现有所帮助，如果你有任何问题或建议，欢迎在评论区留言。