MLKit

1. 介绍

简介

HUAWEI ML Kit提供的人脸检测服务支持检测人脸特征，包括人脸轮廓，眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、耳朵等部位在面部的位置，以及人脸偏转角度等信息，并将检测结果返回给开发者的App。

您将建立什么

在这个codelab中，您将完成一个人脸检测的demo工程。

您将会学到什么

您可以学会如何使用HUAWEI ML Kit SDK。
您可以学会如何调用HUAWEI ML Kit的人脸检测方法。

2. 您需要什么

硬件设备

安装了Android Studio可以用于App开发的个人电脑。
一部装有Android 4.4 以上版本的手机用于开发调测App

软件要求

JDK 1.8.211及以上
安装Android Studio 3.X及以上
- minSdkVersion 19及以上（必须）
- targetSdkVersion 30（推荐）
- compileSdkVersion 30（推荐）
- Gradle 4.6及以上（推荐）
测试应用的设备：EMUI 5.0及以上的华为手机或Android 4.4及以上的非华为手机（部分能力仅支持华为手机）
如果同时使用多个HMS Core的服务，则需要使用各个Kit对应的最大值。

3. 集成SDK

Maven仓地址配置方式，可参见开发指南的配置HMS Core SDK的Maven仓地址。
人脸检测服务SDK的集成方式，可参见开发指南的集成人脸检测服务SDK。

4. 开始

点击以下链接，下载codelab的demo工程包：

Demo工程包
解压下载的压缩包到本地磁盘（比如D:\mlkit-demo）。

5. 构建并运行demo

配置您的工程和设备

从"File"下拉菜单选取"Open"从解压文件的目录D:\MLKit-master\initial导入demo工程。
如果有类似下图的提示弹窗，请点击"OK"：
从gradle文件同步工程：

如果显示以下信息，表示工程同步成功：

确保手机已经正确连接至您的电脑

如果提示"Unknown Device"或者"No device"，请在CMD命令窗口执行以下命令重启adb服务：
adb kill-server
adb start-server

添加摄像头权限

在此步骤中，我们将给App设置摄像头权限。将以下配置内容添加至AndroidManifest.xml文件：
AndroidManifest.xml


<!--todo step 1:  add authorization of camera --> 
<uses-feature android:name="android.hardware.camera" /> <uses-permission android:name="android.permission.CAMERA"/>

创建基于端侧算法的人脸分析器

在此步骤中，我们将在App中创建人脸分析器。将以下内容添加至LiveImageDetectionActivity类中的createFaceAnalyzer方法：
LiveImageDetectionActivity.java


// todo step 2: add on-device face analyzer 
MLFaceAnalyzerSetting setting = new MLFaceAnalyzerSetting.Factory() 
    .setFeatureType(MLFaceAnalyzerSetting.TYPE_FEATURES) 
    .setPerformanceType(MLFaceAnalyzerSetting.TYPE_SPEED) 
    .allowTracing() 
    .create(); 
analyzer = MLAnalyzerFactory.getInstance().getFaceAnalyzer(setting);
analyzer.setTransactor(new FaceAnalyzerTransactor());

创建LensEngine对象

在此步骤中，我们将在App中增加启动摄像头的功能。将以下内容添加至LiveImageDetectionActivity类的createLensEngine方法中：
LiveImageDetectionActivity.java


// todo step 3: add on-device lens engine 
LensEngine mLensEngine = new LensEngine.Creator(context, analyzer)
    .setLensType(lensType)
    .applyDisplayDimension(1600, 1024)
    .applyFps(25.0f)
    .enableAutomaticFocus(true)
    .create();
// 请自行实现SurfaceView控件的其他逻辑。
SurfaceView mSurfaceView = findViewById(R.id.surface_view);
try {
    lensEngine.run(mSurfaceView.getHolder());
} catch (IOException e) {
    // 异常处理逻辑。
}

显示人脸检测结果

在此步骤中，我们将在App中增加显示人脸检测结果的功能。将以下内容添加至FaceAnalyzerTransactor类的transactResult方法中：
FaceAnalyzerTransactor.java


// todo step 4: add on-device face graphic 
public class FaceAnalyzerTransactor implements MLAnalyzer.MLTransactor<MLFace> {
    @Override
    public void transactResult(MLAnalyzer.Result<MLFace> results) {
        SparseArray<MLFace> items = results.getAnalyseList();
        // 开发者根据需要处理识别结果，需要注意，这里只对检测结果进行处理。
        // 不可调用ML Kit提供的其他检测相关接口。
        MLFaceGraphic graphic = new MLFaceGraphic(mGraphicOverlay, items); 
        mGraphicOverlay.add(graphic);
    }
    @Override
    public void destroy() {
        // 检测结束回调方法，用于释放资源等。
}
}

运行App

点击Android Studio工具栏的Run ()图标，运行App。

开始体验

将手机摄像头对焦到人脸，人脸的轮廓和特征点就可以正确的显示出来：

6. 恭喜您

恭喜您，您已经成功完成了此次codelab任务，并学到了以下技能：

如何使用HUAWEI ML Kit SDK。
如何调用HUAWEI ML Kit的人脸检测方法。

请访问我们的官方网站，以进一步了解HUAWEI ML Kit：

https://developer.huawei.com/consumer/cn/hms/huawei-mlkit

7. 参考

本文介绍的工程仅用于简单演示，实际开发过程中应严格遵循开发指南。访问以下链接可以获取详细信息：开发指南。

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