https://www.jianshu.com/p/5414ba2b5508 背景     最近需要做一个人脸检测并实时预览的功能.就是边检测人脸,边在预览界面上框出来.     当然本人并不是专门做Android的,另外也觉得网上的杂乱重复信息太多了,有的.没的.摘抄的.翻腾一遍又发一遍的都称得上是信息污染了,所以开始是不想写这个的,担心功力不够,给网络信息添乱,影响大家准确搜寻正确有用的信息.     主要是在网上搜罗了好久都没个具体方案,都是对于android-Camera2Basic这个

前几篇文章中有提到对openCV环境配置,这里再重新梳理导入和使用openCV进行简单的人脸检测(包括使用级联分类器) 一 首先导入openCVLibrary320 二 设置gradle的sdk版本号与当前项目一致 compileSdkVersion 26 buildToolsVersion "26.0.2" defaultConfig { minSdkVersion 14 targetSdkVersion 26 } 三 新建 jniLibs 目录 在 app/src/main 目录下

导读 OpenCV 是一个开源的跨平台计算机视觉库, 采C++语言编写,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法,同时也提供对Python,Java,Android等的支持,这里利用Android下的接口,实现一个简单的人脸检测: 首先需要说清楚这里是人脸检测,不是人脸识别,网上很多资料说实现人脸识别,最后一看明明是人脸检测. 人脸检测:是找出人脸,并标记出人脸. 人脸识别:检测出人脸,并能够通过学习,给出人脸信息,比如,给定一个人脸A,通过学习,在之后的众多检测中能够找出人脸A,这才是人脸

转载自http://blog.csdn.net/jesse__zhong/article/details/24889709 .......省略包 public class Staticdetection2Activity extends Activity { final private static String TAG = "StaticrecognitionActivity"; final private int PICTURE_CHOOSE = 1; private ImageV

链接地址:http://www.cnblogs.com/lknlfy/archive/2012/03/10/2388776.html 一.概述 初次看到FaceDetector这个类时,心里想:Android真的很强大.但直到我实际应用它的时候,心情从高山跌倒了谷底(看实现中的结果就知道了),再仔细看看官方文档,才知道这个类是API LEVEL1的,我就晕了,这就说明这个类很早就有了,但为什么到现在还没有得到改善呢.写这篇文章的目的还有一个,就是想强调一下用SurfaceView来画图的时候,要

笔者今年做了一个和人脸有关的android产品,主要是获取摄像头返回的预览数据流,判断该数据流是否包含了人脸,有人脸时显示摄像头预览框,无人脸时摄像头预览框隐藏,看上去这个功能并不复杂,其实在开发过程中,遇到的问题也不多,全部都处理了,在正式推出前,这个产品在公司内部也测试了几个月,也没发现bug,但最近实施人员,在客户公司做实施时,反馈回来各种问题,这些问题有部分是程序bug,也有一部分是和硬件有关,因为测试环境有限,笔者无法对各种型号,各个厂家的硬件进行测试,这篇文章主要是记录,摄像头给我们

1 概述 完成 Android 相机预览功能以后,在此基础上我使用 dlib 与 opencv 库做了一个关于人脸检测的 demo.该 demo 在相机预览过程中对人脸进行实时检测,并将检测到的人脸用矩形框描绘出来.具体实现原理如下: 采用双层 View,底层的 TextureView 用于预览,程序从 TextureView 中获取预览帧数据,然后调用 dlib 库对帧数据进行处理,最后将检测结果绘制在顶层的 SurfaceView 中. 2 项目配置 由于项目中用到了 dlib 与 open

动态人脸检测前提是需要打开摄像头. 网上看了很多教程,我知道的有两种方式打开摄像头: JavaCameraView mCameraView = new JavaCameraView(this, -1); setContentView(mCameraView); mCameraView.setCvCameraViewListener(this); mCameraView.enableView(); 第2种:在布局文件中添加 CameraBridgeViewBase mCameraView = (C

搭建Android人脸识别环境花了很长时间(可以查看之前的文章),解决Android开发中的杂七杂八小问题也耗时不少. 今天记录一下,点击选择照片或者拍照上传照片进行人脸检测的小demo. (android.media.FaceDetector;方法) 先看效果图: 手机在电脑拍摄的图片: 要点说明: 参考:  http://blog.csdn.net/zhandoushi1982/article/details/8613916 1,  必须要把bitmap转换RGB_565才能检测 bitma

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/12135.html ViseFace 简易人脸检测库,不依赖三方库,可快速接入人脸检测功能. 项目依赖:compile 'com.vise.xiaoyaoyou: viseface:1.0.0' 为什么打造该库 1.想简单快速接入人脸检测功能: 2.Google 提供的人脸检测功能部分手机无法适配: 3.第三方提供的人脸检测功能接入门槛过高: 4.依赖第三方库会增加 APK 大小. 功能介绍 1.可快速识别人脸: 2.可

目前我们的应用内使用了 ArcFace 的人脸检测功能,其他的我们并不了解,所以这里就和大家分享一下我们的集成过程和一些使用心得 集成ArcFace FD 的集成过程非常简单 在 ArcFace FD 的文档上有说明支持的系统为 5.0 及以上系统,但其实在 4.4 系统上也是可以跑的, if (engine == null) { // && Build.VERSION.SDK_INT > Build.VERSION_CODES.LOLLIPOP) { try { engine =

目前我们的应用内使用了 ArcFace 的人脸检测功能,其他的我们并不了解,所以这里就和大家分享一下我们的集成过程和一些使用心得集成ArcFace FD 的集成过程非常简单在 ArcFace FD 的文档上有说明支持的系统为 5.0 及以上系统,但其实在 4.4 系统上也是可以跑的, if (engine == null) { // && Build.VERSION.SDK_INT > Build.VERSION_CODES.LOLLIPOP) { try { engine = ne

简介   OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows.Android和Mac OS操作系统上.它轻量级而且高效--由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法.  OpenCV的官方网址为:https://opencv.org/, 其Github网址为:https://github.com/opencv .  本文将会介绍OpenCV在

现在有很多人脸识别的技术我们可以拿来使用:但是个人认为还是离线端的SDK比较实用:所以个人一直在搜集人脸识别的SDK:原来使用开源的OpenCV:最近有个好友推荐虹软的ArcFace, 闲来无事就下来测试了一下.个人感觉还不错,效率比OpenCV要好很多,检测速度很快:20ms左右就可以检测出来:获取特征点(人脸比对)的效率也很高,基本上在200ms左右. SDK Demo使用步骤: 1. 下载 SDK (下载时会获取APPID与KEY) 下载到的SDK有3个Zip包: 分别为人脸检测:ARCS

原文:Android Camera2拍照(一)--使用SurfaceView Camera2 API简介 Android 从5.0(21)开始,引入了新的Camera API Camera2,原来的android.hardware.Camera被废弃(下面称为Camera1),还有一个android.graphics.Camera,这个android.graphics.Camera不是用来照相的,是用来处理图像的,可以做出3D的图像效果之类的,之前的Camera1则由android.hardwa

原文:Android Camera2 拍照入门学习 学习资料: 肾虚将军android camera2 详解说明 极客学院android.hardware.camera2 使用指南 Android 5.0(21)之后,android.hardware.Camera被废弃(下面称为Camera1),还有一个android.graphics.Camera,这个android.graphics.Camera不是用来照相的,是用来处理图像的,可以做出3D的图像效果之类的,之前的Camera1则由andr

准备 : 登录官方网站,获取SDK,进行个人验证后新建项目,获取APP_ID,和SDK_KEY: https://ai.arcsoft.com.cn/ucenter/resource/build/index.html#/ucenter/resource/openPlatform/application 实现 : 激活引擎 : /** * 激活引擎 * * @param view */ public void activeEngine(final View view) { if (!checkPe

当给自己拍一张美美的自拍照时,却发现照片中自己的脸不够瘦.眼睛不够大.表情不够丰富可爱-如果此时能够一键美颜瘦脸并且添加可爱的贴纸的话,是不是很棒? 当家里的小孩观看iPad屏幕时间过长或者眼睛离屏幕距离过近,家长没能时刻关注到时,如果有一款可以实现parent control的应用,那是不是很方便?面对以上问题,华为机器学习服务(ML Kit)的人脸检测功能轻松帮你搞定! 华为机器学习服务的人脸检测功能可以对人脸多达855个关键点进行检测,从而返回人脸的轮廓.眉毛.眼睛.鼻子.嘴巴.耳朵等部位

一.物体分类: 这里使用的是caffe官网中自带的例子,我这里主要是对代码的解释~ 首先导入一些必要的库: import caffe import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.rcParams['figure.figsize'] = (10 , 10) #显示图像的最大范围,使用plt.rcParams['savefig.dpi']得到缺省的dpi值为100,则最大的图片范围为1000*10

最近学习人脸识别相关的东西,在MFC下使用OpenCV做了一个简单的应用.训练需要较多的数据,windows应用程序终究还是不方便,于是想着做成CS模式:检测识别都放在服务器端,视频获取和显示都放在网页端. 在网上找了一些资料,实现了简单的人脸检测.人脸识别只要在这个框架上加点代码就行.主要参考了下面这篇文章: http://www.open-open.com/home/space-361-do-blog-id-8960.html jetty版本:jetty-9.2.17.v20160517 j