基于安卓高仿how-old.net实现人脸识别估算年龄与性别

　　前几段微软推出的大数据人脸识别年龄应用how-old.net在微博火了一把，它可以通过照片快速获得照片上人物的年龄，系统会对瞳孔、眼角、鼻子等27个“面部地标点"展开分析，进而得出你的“颜龄"。

来看下关于这款应用的截图:

 

　昨晚闲着没事，在网上查阅了点资料仿写了一款类似功能的APP，看下截图：

　　

　　关于人脸识别技术本想去使用微软给开发人员提供的ＳＤＫ，但由于天朝巨坑的网络，我连How-old.net官网都登不上，只能绕道去找找其他地方有没类似功能的SDK。后来想起之前在搞O2O的时候，看到过一则关于支付宝"刷脸支付"功能的新闻，查找了相关资料发现他们的"刷脸技术"是Face++提供的，也就这样找到了个好东西。

　　这是Face++的官方网站：http://www.faceplusplus.com.cn/，在网站里可以找到它为开发者提供了一部分功能的SDK（需要注册），其中就有人脸识别，判断年龄性别种族这个功能。

　　我们注册个账号，然后创建个应用就可以得到官方给我们提供的APIKey和APISecret，记录下来，然后到到开发者中心（http://www.faceplusplus.com.cn/dev-tools-sdks/）就可以下载到对应版本的SDK，就一个Jar包直接导入项目就可以，这是官方给我们提供的API参考文档（http://www.faceplusplus.com.cn/api-overview/），这样子准备工作就做好了，可以开始进入软件编码阶段了。

先来看下布局文件：

很简单的布局文件，这里就直接贴代码了：

 <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
     xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools"
     android:layout_width="match_parent"
     android:layout_height="match_parent"
     android:background="#ffffff"
     android:orientation="vertical" >

     <LinearLayout
         android:layout_width="match_parent"
         android:layout_height="wrap_content"
         android:layout_margin="5dp"
         android:orientation="horizontal" >

         <TextView
             android:id="@+id/tv_tip"
             android:layout_width="0dp"
             android:layout_height="wrap_content"
             android:layout_weight="1"
             android:text="请选择图片"
             android:textColor="#000000"
             android:textSize="14dp" />

         <Button
             android:id="@+id/bt_getImage"
             android:layout_width="0dp"
             android:layout_height="wrap_content"
             android:layout_weight="1"
             android:text="选择图片"
             android:textSize="16dp" />

         <Button
             android:id="@+id/bt_doAction"
             android:layout_width="0dp"
             android:layout_height="wrap_content"
             android:layout_weight="1"
             android:enabled="false"
             android:text="识别操作"
             android:textSize="16dp" />
     </LinearLayout>

     <ImageView
         android:id="@+id/iv_image"
         android:layout_width="match_parent"
         android:layout_height="match_parent"
         android:layout_marginBottom="5dp"
         android:src="@drawable/ic_launcher" />

     <FrameLayout
         android:id="@+id/fl_view"
         android:layout_width="wrap_content"
         android:layout_height="wrap_content"
         android:visibility="invisible" >

         <TextView
             android:id="@+id/tv_info"
             android:layout_width="wrap_content"
             android:layout_height="wrap_content"
             android:background="@drawable/hint"
             android:drawableLeft="@drawable/female"
             android:gravity="center"
             android:text="18"
             android:textColor="#ff0044"
             android:textSize="22sp"
             android:visibility="invisible" />
     </FrameLayout>

 </LinearLayout>

再来说下主程序类，关于程序的实现，基本可以分为这几步：

1、进入程序，点击按钮跳转相册选取一张图片，并在程序主界面显示。

这里要注意的一些地方：

根据开发者API的/detection/detect（http://www.faceplusplus.com.cn/detection_detect/），我们可以知道，在设定APIKEY和APISECRERT的同时，我们需要指定一张图片的Url地址或者是把图片转为二进制数据向服务端进行POST提交，这里需要注意的是图片的大小不能超过1M，而现在智能手机的像素很高，随便拍一张照片都会超出这个限制范围，所以我们在获取到图片的同时需要对图片进行压缩处理。

2、封装所需要的参数，并把图片转为二进制数据提交到服务端获取识别结果（Json数据）。

3、根据服务端所返回的数据，设置显示到图像上。

大概实现就是这样子，下面直接上的代码吧，大部分注释都很详细，我不一个个讲了，会挑一些重点出来说。

这是一个网络请求工具类：

 package com.lcw.rabbit.face;

 import java.io.ByteArrayOutputStream;

 import org.json.JSONObject;

 import android.graphics.Bitmap;

 import com.facepp.error.FaceppParseException;
 import com.facepp.http.HttpRequests;
 import com.facepp.http.PostParameters;

 /**
  * Face++ 帮助类，执行网络请求耗时操作
  *
  * @author Rabbit_Lee
  *
  */
 public class FaceHelper {

     private static final String TAG = FaceHelper.class.getName();

     /**
      * 创建网络
      *
      * @param bitmap
      * @param callBack
      */
     public static void uploadFaces(final Bitmap bitmap, final CallBack callBack) {
         new Thread(new Runnable() {

             @Override
             public void run() {
                 try {
                     // 将Bitmap对象转换成byte数组
                     ByteArrayOutputStream stream = new ByteArrayOutputStream();
                     bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, stream);
                     byte[] data = stream.toByteArray();

                     // 创建连接请求
                     HttpRequests requests = new HttpRequests(MainActivity.APIKey, MainActivity.APISecret, true, true);
                     // 封装参数
                     PostParameters params = new PostParameters();
                     params.setImg(data);
                     // 提交网络请求
                     JSONObject jsonObject = requests.detectionDetect(params);
                     // 设置回调数据
                     callBack.success(jsonObject);
                 } catch (FaceppParseException e) {
                     // 设置回调数据
                     callBack.error(e);
                     e.printStackTrace();
                 }

             }
         }).start();

     }

     /**
      * 数据回调接口，方便主类获取数据
      *
      * @author Rabbit_Lee
      *
      */
     public interface CallBack {

         void success(JSONObject jsonObject);

         void error(FaceppParseException exception);
     }
 }

既然是网络请求，那肯定属于耗时操作，那么我们需要在子线程里去完成，然后官方给我们提供的SDK里帮我们封装了一些工具类

例如：

HttpRequests类，它帮我们封装好了HTTP请求，我们可以直接设置参数去访问服务端。

打开源码我们可以发现除了无参构造，它还有2个构造方法，分别是2个参数和4个参数的，其实我们仔细看下源码便可以很轻松的发现，这些参数只不过是用来提交服务端的URL

分别是：（无疑我们是要选择CN+HTTP），所以后两个参数我们直接置为TRUE就可以了。

     static final private String WEBSITE_CN = "https://apicn.faceplusplus.com/v2/";
     static final private String DWEBSITE_CN = "http://apicn.faceplusplus.com/v2/";
     static final private String WEBSITE_US = "https://apius.faceplusplus.com/v2/";
     static final private String DWEBSITE_US = "http://apius.faceplusplus.com/v2/";

PostParameters类，用来设置参数的具体值的，这里提供了一个setImg方法，我们只需要把我们图片转为字节数组的变量直接存入即可。

为了方便主程序类方便获取到返回数据，这里采用了接口回调方法CallBack，设置了success（当数据正常返回时），error（当数据不正常返回时）。

这是主程序类：

 package com.lcw.rabbit.face;

 import org.json.JSONArray;
 import org.json.JSONException;
 import org.json.JSONObject;

 import android.app.Activity;
 import android.app.ProgressDialog;
 import android.content.Intent;
 import android.database.Cursor;
 import android.graphics.Bitmap;
 import android.graphics.BitmapFactory;
 import android.graphics.Canvas;
 import android.graphics.Paint;
 import android.net.Uri;
 import android.os.Bundle;
 import android.os.Handler;
 import android.os.Message;
 import android.provider.MediaStore;
 import android.view.View;
 import android.view.View.MeasureSpec;
 import android.view.View.OnClickListener;
 import android.widget.Button;
 import android.widget.ImageView;
 import android.widget.TextView;
 import android.widget.Toast;

 import com.facepp.error.FaceppParseException;

 public class MainActivity extends Activity implements OnClickListener {

     // 声明控件
     private TextView mTip;
     private Button mGetImage;
     private Button mDoAction;
     private ImageView mImageView;
     private View mView;
     private ProgressDialog mDialog;

     // Face++关键数据
     public static final String APIKey = "你的APPKEY";
     public static final String APISecret = "你的APPSERCRET";

     // 标志变量
     private static final int REQUEST_CODE = 89757;
     private static final int SUCCESS = 1;
     private static final int ERROR = 0;

     // 图片路径
     private String mPicStr;
     // Bitmap对象
     private Bitmap mBitmap;

     private Handler handler = new Handler() {
         public void handleMessage(android.os.Message msg) {
             switch (msg.what) {
             case SUCCESS:
                 // 成功
                 JSONObject object = (JSONObject) msg.obj;
                 // 解析Json数据，重构Bitmap对象
                 reMakeBitmap(object);
                 mImageView.setImageBitmap(mBitmap);
                 break;
             case ERROR:
                 // 失败
                 String errorInfo = (String) msg.obj;
                 if (errorInfo == null || "".equals(errorInfo)) {
                     Toast.makeText(MainActivity.this, "Error", Toast.LENGTH_LONG).show();
                 } else {
                     Toast.makeText(MainActivity.this, errorInfo, Toast.LENGTH_LONG).show();
                 }
                 break;

             default:
                 break;
             }
         }

         private void reMakeBitmap(JSONObject json) {

             mDialog.dismiss();

             // 拷贝原Bitmap对象
             Bitmap bitmap = Bitmap.createBitmap(mBitmap.getWidth(), mBitmap.getHeight(), mBitmap.getConfig());
             Canvas canvas = new Canvas(bitmap);
             canvas.drawBitmap(mBitmap, 0, 0, null);

             Paint paint = new Paint();
             paint.setColor(0xffffffff);
             paint.setStrokeWidth(3);

             try {
                 JSONArray faces = json.getJSONArray("face");
                 // 检测照片有多少张人脸
                 int facesCount = faces.length();
                 mTip.setText("识别到"+facesCount+"张人脸");
                 for (int i = 0; i < facesCount; i++) {
                     JSONObject position = faces.getJSONObject(i).getJSONObject("position");
                     // position属性下的所需数据，定位人脸位置
                     Float x = (float) position.getJSONObject("center").getDouble("x");
                     Float y = (float) position.getJSONObject("center").getDouble("y");
                     Float width = (float) position.getDouble("width");
                     Float height = (float) position.getDouble("height");

                     // 把百分比转化为实际像素值
                     x = x / 100 * bitmap.getWidth();
                     y = y / 100 * bitmap.getHeight();
                     width = width / 100 * bitmap.getWidth();
                     height = height / 100 * bitmap.getHeight();
                     // 绘制矩形人脸识别框
                     canvas.drawLine(x - width / 2, y - height / 2, x - width / 2, y + height / 2, paint);
                     canvas.drawLine(x - width / 2, y - height / 2, x + width / 2, y - height / 2, paint);
                     canvas.drawLine(x + width / 2, y - height / 2, x + width / 2, y + height / 2, paint);
                     canvas.drawLine(x - width / 2, y + height / 2, x + width / 2, y + height / 2, paint);

                     // 获取年龄，性别
                     JSONObject attribute = faces.getJSONObject(i).getJSONObject("attribute");
                     Integer age = attribute.getJSONObject("age").getInt("value");
                     String sex = attribute.getJSONObject("gender").getString("value");

                     // 获取显示年龄性别的Bitmap对象
                     Bitmap infoBm = makeView(age, sex);

                     canvas.drawBitmap(infoBm, x - infoBm.getWidth() / 2, y - height / 2-infoBm.getHeight(), null);

                     mBitmap = bitmap;

                 }

             } catch (JSONException e) {
                 e.printStackTrace();
             }

         }

         /**
          * 构建一个显示年龄，性别的Bitmap
          *
          * @param age
          * @param sex
          */
         private Bitmap makeView(Integer age, String sex) {
             mView.setVisibility(View.VISIBLE);
             TextView tv_info = (TextView) mView.findViewById(R.id.tv_info);
             tv_info.setText(age.toString());

             if (sex.equals("Female")) {
                 //女性
                 tv_info.setCompoundDrawablesWithIntrinsicBounds(getResources().getDrawable(R.drawable.female), null, null, null);
             } else {
                 //男性
                 tv_info.setCompoundDrawablesWithIntrinsicBounds(getResources().getDrawable(R.drawable.male), null, null, null);
             }
             // 通过cache机制将View保存为Bitmap
             tv_info.measure(MeasureSpec.makeMeasureSpec(0, MeasureSpec.UNSPECIFIED), MeasureSpec.makeMeasureSpec(0, MeasureSpec.UNSPECIFIED));
             tv_info.layout(0, 0, tv_info.getMeasuredWidth(), tv_info.getMeasuredHeight());
             tv_info.buildDrawingCache();
             tv_info.setDrawingCacheEnabled(true);
             Bitmap bitmap = Bitmap.createBitmap(tv_info.getDrawingCache());
             tv_info.destroyDrawingCache();

             return bitmap;
         }
     };

     @Override
     protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
         super.onCreate(savedInstanceState);
         setContentView(R.layout.activity_main);
         // 对控件进行初始化操作
         initViews();
         // 对控件进行监听操作
         initActions();
     }

     private void initActions() {
         mGetImage.setOnClickListener(this);
         mDoAction.setOnClickListener(this);
     }

     private void initViews() {
         mTip = (TextView) findViewById(R.id.tv_tip);
         mGetImage = (Button) findViewById(R.id.bt_getImage);
         mDoAction = (Button) findViewById(R.id.bt_doAction);
         mImageView = (ImageView) findViewById(R.id.iv_image);
         mView=findViewById(R.id.fl_view);
         mDialog = new ProgressDialog(MainActivity.this);
         mDialog.setMessage("系统检测识别中，请稍后..");

     }

     @Override
     protected void onActivityResult(int requestCode, int resultCode, Intent intent) {
         super.onActivityResult(requestCode, resultCode, intent);
         if (requestCode == REQUEST_CODE) {
             if (intent != null) {
                 Uri uri = intent.getData();
                 Cursor cursor = getContentResolver().query(uri, null, null, null, null);
                 if (cursor.moveToFirst()) {
                     int index = cursor.getColumnIndex(MediaStore.Images.ImageColumns.DATA);
                     mPicStr = cursor.getString(index);
                     cursor.close();

                     // 根据获取到的图片路径，获取图片并进行图片压缩
                     BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
                     // 当Options的inJustDecodeBounds属性设置为true时，不会显示图片，只会返回该图片的具体数据
                     options.inJustDecodeBounds = true;

                     // 根据所选实际的宽高计算压缩比例并将图片压缩
                     BitmapFactory.decodeFile(mPicStr, options);
                     Double reSize = Math.max(options.outWidth * 1.0 / 1024f, options.outHeight * 1.0 / 1024f);
                     options.inSampleSize = (int) Math.ceil(reSize);
                     options.inJustDecodeBounds = false;

                     // 创建Bitmap
                     mBitmap = BitmapFactory.decodeFile(mPicStr, options);
                     mImageView.setImageBitmap(mBitmap);

                     mTip.setText("点击识别==》");
                     mDoAction.setEnabled(true);

                 }
             }

         }
     }

     @Override
     public void onClick(View v) {
         switch (v.getId()) {
         case R.id.bt_getImage:
             // 点击获取图片按钮跳转相册选取图片
             Intent intent = new Intent(Intent.ACTION_PICK);
             // 获取手机图库信息
             intent.setType("image/*");
             startActivityForResult(intent, REQUEST_CODE);
             break;
         case R.id.bt_doAction:
             // 点击识别按钮进行图片识别操作
             mDialog.show();
             FaceHelper.uploadFaces(mBitmap, new FaceHelper.CallBack() {

                 @Override
                 public void success(JSONObject result) {
                     // 人脸识别成功，回调获取数据
                     Message msg = Message.obtain();
                     msg.what = SUCCESS;
                     msg.obj = result;
                     handler.sendMessage(msg);
                 }

                 @Override
                 public void error(FaceppParseException e) {
                     // 人脸识别失败，回调获取错误信息
                     Message msg = Message.obtain();
                     msg.what = ERROR;
                     msg.obj = e.getErrorMessage();
                     handler.sendMessage(msg);
                 }
             });
             break;

         default:
             break;
         }

     }

 }

由于注释很全，这里我就挑几个地方出来讲，有其他不清楚的朋友可以在文章评论里留言，我会答复的。

1、当点击选择图片按钮时，通过Intent去访问系统图片，并根据返回的图片进行图片压缩，因为官方文档很明确的告诉我们图片大小不能超过1MB。

压缩图片有2种方式，一种是通过压缩图片的质量大小，另一种则是根据比例来压缩图片大小（这里我选择第二种压缩方式）。

根据得到的Bitmap对象，我们可以先将inJustDecodeBounds先设置成true，这样我们就不会得到具体的图片，只会得到该图片的获取到真实图片的宽和高，然后我们让其去除以1024，取较大的一个数作为压缩比例，取整利用inSampleSize去对Bitmap进行压缩，然后再把inJustDecodeBounds设置为false。

2、当我们提交图片并且服务端向我们返回数据时，由于我们是在子线程中去执行网络请求的，所以这边我们通过Handler机制来传输数据，使得主线程可以拿到数据并更新UI。

服务端给我们返回的是一个Json的数据，所以我们需要在这里将它进行解析（关于Json解析，我这里用到的是安卓官方自带的Json帮助类，想用谷歌提供的Gson工具类也是可以的，这边是工具类使用方法：《Gson简要使用笔记》）拿到我们所需要的数据，这里我们需要的数据有

具体数值各代表什么意思，这个大家查阅下官方给定的API文档就可以知道了，这里就不再详细去写了，然后根据所给的这些数值我们会圈出所对应人脸的位置，方法可以有很多，形状也无所谓，这里我给出的是矩形方案。

3、再来就是对隐藏布局TextView进行显示，由于我们可以在服务端给我们返回的数据里知道性别年龄等数据，这里就很好办了。

这里我通过通过cache机制将View转为Bitmap然后进行显示，当然不止是这种方法，用自定义View去进行布局也是可以的，这里大家灵活操作，我就不多说了。

到这里，文章就结束了，大家有什么疑问可以在文章评论下面给我留言。

作者：李晨玮
出处：http://www.cnblogs.com/lichenwei/
本文版权归作者和博客园共有,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文链接。
正在看本人博客的这位童鞋，我看你气度不凡，谈吐间隐隐有王者之气，日后必有一番作为！旁边有“推荐”二字，你就顺手把它点了吧，相得准，我分文不收；相不准，你也好回来找我！