Android人脸识别app——基于Face++，MVP+Retofit+RxJava+Dag... - 简书

前言

  最近公司项目比较空，花了点时间写了个人脸识别的app，可以查看你的性别、年龄、颜值、情绪等信息，利用的是 Face++ 的人脸识别API。本项目采用了 MVP 的架构，使用了 Retrofit、RxJava、Dagger、EventBus 等框架进行开发和解耦，利用 MaterialDesign 进行UI上的布局设计。

  主要的功能就是拍照，然后将照片传至 Face++ 服务器，进行人脸识别，获取返回的信息，对信息进行处理。将人脸在照片上标出，并将信息展示出来。

  话不多说，先来看一下 app 的效果（吴彦祖还是帅啊，哈哈）。



面部识别主界面



面部识别详情界面



多人脸识别

  项目我已经放在 github 上，clone 下来即可编译运行。github 地址: reggie1996 - FaceDetect 。下面文章主要介绍的是本项目的开发过程和碰到的坑。

过程

  项目的整个流程很简单无非就是三步，拍照片，传照片获取数据，然后对数据进行处理展示。

拍照获取照片
  拍照需要获取系统权限，我封装了一个方法，来判断App是否有拍照相关的权限，如果没有就去动态请求权限，并返回 false，如果有就返回 true。

public static boolean checkAndRequestPermission(Context context, int requestCode) {
if (context.checkSelfPermission( Manifest.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE) != PackageManager.PERMISSION_GRANTED    || context.checkSelfPermission(Manifest.permission.READ_EXTERNAL_STORAGE) != PackageManager.PERMISSION_GRANTED    || context.checkSelfPermission(Manifest.permission.CAMERA) != PackageManager.PERMISSION_GRANTED) {((Activity) context).requestPermissions(new String[]{Manifest.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE, Manifest.permission.READ_EXTERNAL_STORAGE, Manifest.permission.CAMERA}, requestCode);return false;
}else {return true;
}
}

  获取到拍照权限后就可以拍照了，但是拍照得到的照片我们需要通过 FileProvider 获取。FileProvider 相关的内容就不作介绍了，Android 7.0 之后都得用这个。

<providerandroid:name="android.support.v4.content.FileProvider"android:authorities="com.chaochaowu.facedetect.provider"android:exported="false"android:grantUriPermissions="true"><meta-data    android:name="android.support.FILE_PROVIDER_PATHS"    android:resource="@xml/file_paths" />
</provider>

  拍照之后从文件中读取照片，我们可以得到一个 BitMap 对象。这里就有一个很大的坑，如果手机是三星的话，照片从文件里读出来，最后得到的照片会被旋转 90°！！！，这个贼坑啊，调了我好久，以为是自己手机的故障，后来网上查了一下，也请教了一下前辈，原来三星的手机都有这个问题，所以说我们要对文件中取出来的照片进行一下处理。

/**
* 读取图片的旋转的角度
*
* @param path 图片绝对路径
* @return 图片的旋转角度
*/
public static int getBitmapDegree(String path) {
int degree = 0;
try {// 从指定路径下读取图片，并获取其EXIF信息ExifInterface exifInterface = new ExifInterface(path);// 获取图片的旋转信息int orientation = exifInterface.getAttributeInt(ExifInterface.TAG_ORIENTATION,        ExifInterface.ORIENTATION_NORMAL);switch (orientation) {    case ExifInterface.ORIENTATION_ROTATE_90:        degree = 90;        break;    case ExifInterface.ORIENTATION_ROTATE_180:        degree = 180;        break;    case ExifInterface.ORIENTATION_ROTATE_270:        degree = 270;        break;    default:        degree = 0;        break;}
} catch (IOException e) {e.printStackTrace();
}
return degree;
}
/**
* 将图片按照某个角度进行旋转
*
* @param bm     需要旋转的图片
* @param degree 旋转角度
* @return 旋转后的图片
*/
public static Bitmap rotateBitmapByDegree(Bitmap bm, int degree) {
Bitmap returnBm = null;
// 根据旋转角度，生成旋转矩阵
Matrix matrix = new Matrix();
matrix.postRotate(degree);
try {// 将原始图片按照旋转矩阵进行旋转，并得到新的图片returnBm = Bitmap.createBitmap(bm, 0, 0, bm.getWidth(), bm.getHeight(), matrix, true);
} catch (OutOfMemoryError | Exception e) {e.printStackTrace();
}
if (returnBm == null) {returnBm = bm;
}
if (bm != returnBm) {bm.recycle();
}
return returnBm;
}

  封装了两个方法，依次调用可以解决三星手机照片的问题。两个方法主要的工作就是，得到取出来的照片被旋转的角度，然后再将角度旋转回去，就可以得到原来的照片。因为并不是所有的手机在获取照片时，照片都会被旋转，所以得先判断一下照片有没有被旋转，再决定是否需要将它旋转调整。

  行，这样最后就获得到了正确的 BitMap 照片，可以进行下一步了。

传照片获取数据
  传照片获取数据，主要是运用了 Retrofit 和 RxJava 的封装。请求的参数可以参考 Face++ 的官方文档。

/**
* retrofit 面部识别请求的网络服务
* @author chaochaowu
*/
public interface FaceppService {
/**
* @param apikey
* @param apiSecret
* @param imageBase64
* @param returnLandmark
* @param returnAttributes
* @return
*/
@POST("facepp/v3/detect")
@FormUrlEncoded
Observable<FaceppBean> getFaceInfo(@Field("api_key") String apikey,                           @Field("api_secret") String apiSecret,                           @Field("image_base64") String imageBase64,                           @Field("return_landmark") int returnLandmark,                           @Field("return_attributes") String returnAttributes);
}

  照片需要进行 base64 转码后上传至服务器，封装了一个照片base64转码方法。

public static String base64(Bitmap bitmap){
ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, baos);
byte[] bytes = baos.toByteArray();
return Base64.encodeToString(bytes, Base64.DEFAULT);
}

  处理完成之后就可以进行网络请求获取数据。

@Override
public void getDetectResultFromServer(final Bitmap photo) {
String s = Utils.base64(photo);
faceppService.getFaceInfo(BuildConfig.API_KEY, BuildConfig.API_SECRET, s, 1, "gender,age,smiling,emotion,beauty")    .subscribeOn(Schedulers.io())    .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())    .subscribe(new Observer<FaceppBean>() {        @Override        public void onSubscribe(Disposable d) {            mView.showProgress();        }
@Override        public void onNext(FaceppBean faceppBean) {            handleDetectResult(photo,faceppBean);        }
@Override        public void onError(Throwable e) {            mView.hideProgress();        }
@Override        public void onComplete() {            mView.hideProgress();        }    });
}

  Face++ 服务器会对我们上传的照片进行处理，分析照片中的人脸信息，并以 json 形式返回，返回的数据将被放入我们定义的bean类中。

/**
* 面部识别结果的bean
* @author chaochaowu
*/
public class FaceppBean {
/**
* image_id : Dd2xUw9S/7yjr0oDHHSL/Q==
* request_id : 1470472868,dacf2ff1-ea45-4842-9c07-6e8418cea78b
* time_used : 752
* faces : [{"landmark":{"mouth_upper_lip_left_contour2":{"y":185,"x":146},"contour_chin":{"y":231,"x":137},"right_eye_pupil":{"y":146,"x":205},"mouth_upper_lip_bottom":{"y":195,"x":159}},"attributes":{"gender":{"value":"Female"},"age":{"value":21},"glass":{"value":"None"},"headpose":{"yaw_angle":-26.625063,"pitch_angle":12.921974,"roll_angle":22.814377},"smile":{"threshold":30.1,"value":2.566890001296997}},"face_rectangle":{"width":140,"top":89,"left":104,"height":141},"face_token":"ed319e807e039ae669a4d1af0922a0c8"}]
*/
private String image_id;
private String request_id;
private int time_used;
private List<FacesBean> faces;
...显示部分内容

  bean 类中有人脸识别得到的 性别、年龄、颜值、情绪等信息，还有每张人脸在照片中的坐标位置。接下来的工作就是对这些数据进行处理。

获取信息后的数据处理
  数据的处理主要就两件事，一个是将数据以文字的形式展现，这个很简单，就不介绍了，还有一个就是将人脸在照片中标示出来，这个需要对 BitMap 进行处理，利用数据中人脸在照片中的坐标位置，我们用方框将人脸标识出来。

private Bitmap markFacesInThePhoto(Bitmap bitmap, List<FaceppBean.FacesBean> faces) {
Bitmap tempBitmap = bitmap.copy(Bitmap.Config.ARGB_8888, true);
Canvas canvas = new Canvas(tempBitmap);
Paint paint = new Paint();
paint.setColor(Color.RED);
paint.setStyle(Paint.Style.STROKE);
paint.setStrokeWidth(10);
for (FaceppBean.FacesBean face : faces) {FaceppBean.FacesBean.FaceRectangleBean faceRectangle = face.getFace_rectangle();int top = faceRectangle.getTop();int left = faceRectangle.getLeft();int height = faceRectangle.getHeight();int width = faceRectangle.getWidth();canvas.drawRect(left, top, left + width, top + height, paint);
}
return tempBitmap;
}

  封装了一个方法，运用 Canvas 在照片上进行绘制，因为照片中的人脸可能不止一个，所以用for循环遍历。获取人脸在照片中的坐标，利用人脸左上角的坐标以及人脸的宽高，在照片中绘制一个方框将人脸标出。



  剩余信息我这边采用 RecyclerView 来展示。左右滑动可以查看每张人脸的信息。RecyclerView 的 item 上展示的是简要信息，可以点击 item 进入详情页面查看面部识别的详细信息。RecyclerView 以及详情界面的实现就不作介绍了，很基本的操作。我这边也就只使用了 SharedElement 让界面切换看起来舒服一点。具体的实现可以看 github 上的代码。



  其他就没什么操作了，还可以看一下我的项目架构。由于用了各种框架进行解耦，所以代码文件数量变多了，但是单个文件中的代码会变少一点，清晰易读一点，这也是解耦的目的，也方便之后的维护。



  具体实现的细节可以看 github 上面的代码~

最后

  写完这个APP后，我一直在思考一个问题，APP给吴彦祖的颜值打分80多，那100分的颜值会是怎样？

  感兴趣的朋友可以把代码下载下来玩一下，测一下自己或者是朋友的颜值，嘿嘿。github 地址: reggie1996 - FaceDetect

  最后祝大家生活愉快~