Android 面部识别之二（调用开源面部识别算法seetaface检测）

Android 面部识别之二（调用开源面部识别算法seetaface检测）

https://github.com/seetaface/SeetaFaceEngine（Seetaface官方地址）

如果有需要可以自己研究一下这个算法。

我这里是从网上得到的通过把开源的c++通过NDK封装成so文件，通过JNI调用。

https://www.zhihu.com/question/50631245

检测速度每个图片在1700毫秒左右（小米note作为测试机）

需要注意的几个点

这里只有armeabi-v7a 下的so所以只适用于部分的手机，如果有高手可以编译出其他的一定告诉小弟一声。

每次检测的时候需要使用几个bin文件，这是开源作者自己训练好的model。

domo地址我放在下面了，应用很多和摄像头做面部识别等等。这就看需要怎么用了，细节我就不贴了，需要的看一下源码（代码试用android studio写的）。欢迎讨论。

简单的看看jni接口把。

/**
* 采用中科院山世光开源的SeetaFaceEngine实现android上的人脸检测与对齐、识别
*
*/

package seetaface;

import android.graphics.Bitmap;

public class SeetaFace {
static {
System.loadLibrary("SeetafaceSo");
}

//初始化so库，告诉底层人脸识别模型文件的目录
//该目录下应当包括这3个文件：seeta_fd_frontal_v1.0.bin,seeta_fa_v1.1.bin,seeta_fr_v1.0.bin
public native boolean init(String vModelDir);

/**
* 检测人脸
* @param vImgData：图像数据
* @param vColNum：图像宽度
* @param vRowNum：图像高度
* @param vCh：通道数
* @param vFaceBmp：人脸抠图（有多个人脸也只抠1一个图返回）
* @return
*/
//public native CMSeetaFace[] GetFaces(byte[] vImgData, int vColNum, int vRowNum, int vCh, Bitmap vFaceBmp);

/**
* 检测人脸
* @param vBmp：待检测人脸的大图
* @param vFaceBmp：其中一个人脸抠图
* @return
*/
public native CMSeetaFace[] DetectFaces(Bitmap vBmp, Bitmap vFaceBmp);

/**
* 测试
* @param vVal
* @return
*/
public native int Test(int vVal);
/**
* 图像的gamma校正
* @param vColorBmp:原图
* @param vGammaBmp:处理后的图
* @param vGamma:gamma值
*/
public native void imGamma(Bitmap vColorBmp, Bitmap vGammaBmp, float vGamma);

/**
* 彩色转灰度图
* @param vColorBmp
* @param vGrayBmp
*/
public native void im2gray(Bitmap vColorBmp, Bitmap vGrayBmp);

/**
* 检测人脸，返回各人脸位置，每个人的以;分隔，坐标以分号分隔
* @param vImgData:图像的char*数据
* @param vColNum:图像列数
* @param vRowNum:图像行数
* @param vCh:图像通道数，3或4
* @param vDetectModelPath:正面人脸检测模型的绝对路径
* @param vFaceNo:人脸编号，用于保存特征数据生成文件名用
* @param vFaceBmp:人脸抠图
* @return
*/
public native String DetectFace(byte[] vImgData, int vColNum, int vRowNum, int vCh, String vDetectModelPath, int vFaceNo, Bitmap vFaceBmp);

/**
* 比对2个人脸特征值的相似度
* @param vFeat1
* @param vFeat2
* @param vNum
* @return
*/
public native float CalcSimilarity(float[] vFeat1, float[] vFeat2);

}

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