AR技术之--基于opencv的人脸识别(一)
2016-06-27 19:52
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因为最近开始做AR相关的项目,准备做一些记录和总结。
Augmented Reality,简称 AR,真实世界信息和虚拟世界信息“无缝”集成的新技术,目前我们的项目主要是基于人来实现,那么首先就需要对人脸进行识别了。
其实,android系统其实已经自带了人脸识别的功能,就是FaceDetector,从API Level1中就已经有了,但是目前功能还是比较弱;
1、只能接受bitmap格式
2、色彩需求为RGB565
3、检测的速度大概在200ms左右(不同手机及图片尺寸会有区别)
A:透明度
R:红色
G:绿
B:蓝
Bitmap.Config ARGB_4444:每个像素占四位,即A=4,R=4,G=4,B=4,那么一个像素点占4+4+4+4=16位
Bitmap.Config ARGB_8888:每个像素占四位,即A=8,R=8,G=8,B=8,那么一个像素点占8+8+8+8=32位
Bitmap.Config RGB_565:每个像素占四位,即R=5,G=6,B=5,没有透明度,那么一个像素点占5+6+5=16位
Bitmap.Config ALPHA_8:每个像素占四位,只有透明度,没有颜色。
一般情况下我们都是使用的ARGB_8888,由此可知它是最占内存的,因为一个像素占32位,8位=1字节,所以一个像素占4字节的内存。假设有一张480x800的图片,如果格式为ARGB_8888,那么将会占用1500KB的内存。
因此,准备考虑换一种方式,查了一下资料,感觉开源的opencv是不错的选择,打算试一下
opencv的下载地址:http://opencv.org 下载OpenCV for Android版本
Augmented Reality,简称 AR,真实世界信息和虚拟世界信息“无缝”集成的新技术,目前我们的项目主要是基于人来实现,那么首先就需要对人脸进行识别了。
其实,android系统其实已经自带了人脸识别的功能,就是FaceDetector,从API Level1中就已经有了,但是目前功能还是比较弱;
1、只能接受bitmap格式
2、色彩需求为RGB565
3、检测的速度大概在200ms左右(不同手机及图片尺寸会有区别)
A:透明度
R:红色
G:绿
B:蓝
Bitmap.Config ARGB_4444:每个像素占四位,即A=4,R=4,G=4,B=4,那么一个像素点占4+4+4+4=16位
Bitmap.Config ARGB_8888:每个像素占四位,即A=8,R=8,G=8,B=8,那么一个像素点占8+8+8+8=32位
Bitmap.Config RGB_565:每个像素占四位,即R=5,G=6,B=5,没有透明度,那么一个像素点占5+6+5=16位
Bitmap.Config ALPHA_8:每个像素占四位,只有透明度,没有颜色。
一般情况下我们都是使用的ARGB_8888,由此可知它是最占内存的,因为一个像素占32位,8位=1字节,所以一个像素占4字节的内存。假设有一张480x800的图片,如果格式为ARGB_8888,那么将会占用1500KB的内存。
因此,准备考虑换一种方式,查了一下资料,感觉开源的opencv是不错的选择,打算试一下
opencv的下载地址:http://opencv.org 下载OpenCV for Android版本
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