Android静态图片人脸识别的完整demo 附完整源码

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Demo功能：利用android自带的人脸识别进行识别，标记出眼睛和人脸位置。点击按键后进行人脸识别，完毕后显示到imageview上。

第一部分：布局文件activity_main.xml

<RelativeLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"    xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools"    android:id="@+id/layout_main"    android:layout_width="match_parent"    android:layout_height="match_parent"    android:paddingBottom="@dimen/activity_vertical_margin"    android:paddingLeft="@dimen/activity_horizontal_margin"    android:paddingRight="@dimen/activity_horizontal_margin"    android:paddingTop="@dimen/activity_vertical_margin"    tools:context=".MainActivity" >    <TextView        android:id="@+id/textview_hello"        android:layout_width="wrap_content"        android:layout_height="wrap_content"        android:text="@string/hello_world" />    <ImageView        android:id="@+id/imgview"        android:layout_width="wrap_content"        android:layout_height="wrap_content"        android:layout_below="@id/textview_hello" />    <Button        android:id="@+id/btn_detect_face"        android:layout_width="wrap_content"        android:layout_height="wrap_content"        android:layout_below="@id/imgview"        android:layout_centerHorizontal="true"        android:text="检测人脸" /></RelativeLayout>

注意：ImageView四周的padding由布局文件里的这四句话决定:

    android:paddingBottom="@dimen/activity_vertical_margin"    android:paddingLeft="@dimen/activity_horizontal_margin"    android:paddingRight="@dimen/activity_horizontal_margin"    android:paddingTop="@dimen/activity_vertical_margin"

而上面的两个margin定义在dimens.xml文件里：

<resources>    <!-- Default screen margins, per the Android Design guidelines. -->    <dimen name="activity_horizontal_margin">16dp</dimen>    <dimen name="activity_vertical_margin">16dp</dimen></resources>

这里采用的都是默认的，可以忽略！

第二部分：MainActivity.java

package org.yanzi.testfacedetect;import org.yanzi.util.ImageUtil;import org.yanzi.util.MyToast;import android.app.Activity;import android.graphics.Bitmap;import android.graphics.Bitmap.Config;import android.graphics.BitmapFactory;import android.graphics.Canvas;import android.graphics.Color;import android.graphics.Paint;import android.graphics.Point;import android.graphics.PointF;import android.graphics.Rect;import android.media.FaceDetector;import android.media.FaceDetector.Face;import android.os.Bundle;import android.os.Handler;import android.os.Message;import android.util.DisplayMetrics;import android.util.Log;import android.view.Menu;import android.view.View;import android.view.View.OnClickListener;import android.view.ViewGroup;import android.view.ViewGroup.LayoutParams;import android.widget.Button;import android.widget.ImageView;import android.widget.ProgressBar;import android.widget.RelativeLayout;public class MainActivity extends Activity { static final String tag = "yan"; ImageView imgView = null; FaceDetector faceDetector = null; FaceDetector.Face[] face; Button detectFaceBtn = null; final int N_MAX = 2; ProgressBar progressBar = null; Bitmap srcImg = null; Bitmap srcFace = null; Thread checkFaceThread = new Thread(){  @Override  public void run() {   // TODO Auto-generated method stub   Bitmap faceBitmap = detectFace();   mainHandler.sendEmptyMessage(2);   Message m = new Message();   m.what = 0;   m.obj = faceBitmap;   mainHandler.sendMessage(m);     } };  Handler mainHandler = new Handler(){  @Override  public void handleMessage(Message msg) {   // TODO Auto-generated method stub   //super.handleMessage(msg);   switch (msg.what){   case 0:    Bitmap b = (Bitmap) msg.obj;    imgView.setImageBitmap(b);    MyToast.showToast(getApplicationContext(), "检测完毕");    break;   case 1:    showProcessBar();    break;   case 2:    progressBar.setVisibility(View.GONE);    detectFaceBtn.setClickable(false);    break;   default:    break;   }  } }; @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {  super.onCreate(savedInstanceState);  setContentView(R.layout.activity_main);  initUI();   initFaceDetect();  detectFaceBtn.setOnClickListener(new OnClickListener() {   @Override   public void onClick(View v) {    // TODO Auto-generated method stub    mainHandler.sendEmptyMessage(1);    checkFaceThread.start();       }  }); } @Override public boolean onCreateOptionsMenu(Menu menu) {  // Inflate the menu; this adds items to the action bar if it is present.  getMenuInflater().inflate(R.menu.main, menu);  return true; } public void initUI(){  detectFaceBtn = (Button)findViewById(R.id.btn_detect_face);  imgView = (ImageView)findViewById(R.id.imgview);  LayoutParams params = imgView.getLayoutParams();  DisplayMetrics dm = getResources().getDisplayMetrics();  int w_screen = dm.widthPixels;  //  int h = dm.heightPixels;  srcImg = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.drawable.kunlong);  int h = srcImg.getHeight();  int w = srcImg.getWidth();  float r = (float)h/(float)w;  params.width = w_screen;  params.height = (int)(params.width * r);  imgView.setLayoutParams(params);  imgView.setImageBitmap(srcImg); } public void initFaceDetect(){  this.srcFace = srcImg.copy(Config.RGB_565, true);  int w = srcFace.getWidth();  int h = srcFace.getHeight();  Log.i(tag, "待检测图像: w = " + w + "h = " + h);  faceDetector = new FaceDetector(w, h, N_MAX);  face = new FaceDetector.Face[N_MAX]; } public boolean checkFace(Rect rect){  int w = rect.width();  int h = rect.height();  int s = w*h;  Log.i(tag, "人脸 宽w = " + w + "高h = " + h + "人脸面积 s = " + s);  if(s < 10000){   Log.i(tag, "无效人脸，舍弃.");   return false;  }  else{   Log.i(tag, "有效人脸，保存.");   return true;   } } public Bitmap detectFace(){  //  Drawable d = getResources().getDrawable(R.drawable.face_2);  //  Log.i(tag, "Drawable尺寸 w = " + d.getIntrinsicWidth() + "h = " + d.getIntrinsicHeight());  //  BitmapDrawable bd = (BitmapDrawable)d;  //  Bitmap srcFace = bd.getBitmap();  int nFace = faceDetector.findFaces(srcFace, face);  Log.i(tag, "检测到人脸：n = " + nFace);  for(int i=0; i<nFace; i++){   Face f  = face[i];   PointF midPoint = new PointF();   float dis = f.eyesDistance();   f.getMidPoint(midPoint);   int dd = (int)(dis);   Point eyeLeft = new Point((int)(midPoint.x - dis/2), (int)midPoint.y);   Point eyeRight = new Point((int)(midPoint.x + dis/2), (int)midPoint.y);   Rect faceRect = new Rect((int)(midPoint.x - dd), (int)(midPoint.y - dd), (int)(midPoint.x + dd), (int)(midPoint.y + dd));   Log.i(tag, "左眼坐标 x = " + eyeLeft.x + "y = " + eyeLeft.y);   if(checkFace(faceRect)){    Canvas canvas = new Canvas(srcFace);    Paint p = new Paint();    p.setAntiAlias(true);    p.setStrokeWidth(8);    p.setStyle(Paint.Style.STROKE);    p.setColor(Color.GREEN);    canvas.drawCircle(eyeLeft.x, eyeLeft.y, 20, p);    canvas.drawCircle(eyeRight.x, eyeRight.y, 20, p);    canvas.drawRect(faceRect, p);   }  }  ImageUtil.saveJpeg(srcFace);  Log.i(tag, "保存完毕");    //将绘制完成后的faceBitmap返回  return srcFace; } public void showProcessBar(){  RelativeLayout mainLayout = (RelativeLayout)findViewById(R.id.layout_main);  progressBar = new ProgressBar(MainActivity.this, null, android.R.attr.progressBarStyleLargeInverse); //ViewGroup.LayoutParams.WRAP_CONTENT  RelativeLayout.LayoutParams params = new RelativeLayout.LayoutParams(ViewGroup.LayoutParams.WRAP_CONTENT, ViewGroup.LayoutParams.WRAP_CONTENT);  params.addRule(RelativeLayout.ALIGN_PARENT_TOP, RelativeLayout.TRUE);  params.addRule(RelativeLayout.CENTER_HORIZONTAL, RelativeLayout.TRUE);  progressBar.setVisibility(View.VISIBLE);  //progressBar.setLayoutParams(params);  mainLayout.addView(progressBar, params);   }}

关于上述代码，注意以下几点：

1、在initUI()函数里初始化UI布局，主要是将ImageView的长宽比设置。根据srcImg的长宽比及屏幕的宽度，设置ImageView的宽度为屏幕宽度，然后根据比率得到ImageView的高。然后将Bitmap设置到ImageView里。一旦设置了ImageView的长和宽，Bitmap会自动缩放填充进去，所以对Bitmap就无需再缩放了。

2、initFaceDetect()函数里初始化人脸识别所需要的变量。首先将Bitmap的ARGB格式转换为RGB_565格式，这是android自带人脸识别要求的图片格式，必须进行此转化：this.srcFace = srcImg.copy(Config.RGB_565, true);

然后实例化这两个变量：

 FaceDetector faceDetector = null;
 FaceDetector.Face[] face;

  faceDetector = new FaceDetector(w, h, N_MAX);
  face = new FaceDetector.Face[N_MAX];

FaceDetector就是用来进行人脸识别的类，face是用来存放识别得到的人脸信息。N_MAX是允许的人脸个数最大值。

3、真正的人脸识别在自定义的方法detectFace()里，核心代码:faceDetector.findFaces(srcFace, face)。在识别后，通过Face f  = face[i];得到每个人脸f，通过 float dis = f.eyesDistance();得到两个人眼之间的距离，f.getMidPoint(midPoint);得到人脸中心的坐标。下面这两句话得到左右人眼的坐标：

   Point eyeLeft = new Point((int)(midPoint.x - dis/2), (int)midPoint.y);   Point eyeRight = new Point((int)(midPoint.x + dis/2), (int)midPoint.y);

下面是得到人脸的矩形：

Rect faceRect = new Rect((int)(midPoint.x - dd), (int)(midPoint.y - dd), (int)(midPoint.x + dd), (int)(midPoint.y + dd));

注意这里Rect的四个参数其实就是矩形框左上顶点的x 、y坐标和右下顶点的x、y坐标。

4、实际应用中发现，人脸识别会发生误判。所以增加函数checkFace(Rect rect)来判断，当人脸Rect的面积像素点太小时则视为无效人脸。这里阈值设为10000，实际上这个值可以通过整个图片的大小进行粗略估计到。

5、为了让用户看到正在识别的提醒，这里动态添加一个ProgressBar。代码如下：

 public void showProcessBar(){  RelativeLayout mainLayout = (RelativeLayout)findViewById(R.id.layout_main);  progressBar = new ProgressBar(MainActivity.this, null, android.R.attr.progressBarStyleLargeInverse); //ViewGroup.LayoutParams.WRAP_CONTENT  RelativeLayout.LayoutParams params = new RelativeLayout.LayoutParams(ViewGroup.LayoutParams.WRAP_CONTENT, ViewGroup.LayoutParams.WRAP_CONTENT);  params.addRule(RelativeLayout.ALIGN_PARENT_TOP, RelativeLayout.TRUE);  params.addRule(RelativeLayout.CENTER_HORIZONTAL, RelativeLayout.TRUE);  progressBar.setVisibility(View.VISIBLE);  //progressBar.setLayoutParams(params);  mainLayout.addView(progressBar, params); }

事实上这个ProgressBar视觉效果不是太好，用ProgressDialog会更好。这里只不过是提供动态添加ProgressBar的方法。

6、程序中设置了checkFaceThread线程用来检测人脸，mainHandler用来控制UI的更新。这里重点说下Thread的构造方法，这里是模仿源码中打开Camera的方法。如果一个线程只需执行一次，则通过这种方法是最好的，比较简洁。反之，如果这个Thread在执行后需要再次执行或重新构造，不建议用这种方法，建议使用自定义Thread，程序逻辑会更容易 控制。在线程执行完毕后，设置button无法再点击，否则线程再次start便会挂掉。

 Thread checkFaceThread = new Thread(){  @Override  public void run() {   // TODO Auto-generated method stub   Bitmap faceBitmap = detectFace();   mainHandler.sendEmptyMessage(2);   Message m = new Message();   m.what = 0;   m.obj = faceBitmap;   mainHandler.sendMessage(m);  } };

7、看下识别效果：

原图：

识别后：

 最后特别交代下，当人眼距离少于100个像素时会识别不出来。如果静态图片尺寸较少，而手机的densityDpi又比较高的话，当图片放在drawable-hdpi文件夹下时会发生检测不到人脸的情况，同样的测试图片放在drawable-mdpi就可以正常检测。原因是不同的文件夹下，Bitmap加载进来后的尺寸大小不一样。

 后续会推出Camera里实时检测并绘制人脸框，进一步研究眨眼检测，眨眼控制拍照的demo，敬请期待。如果您觉得笔者在认真的写博客，请为我投上一票。

CSDN2013博客之星评选：

http://vote.blog.csdn.net/blogstaritem/blogstar2013/yanzi1225627

本文demo下载链接：

http://download.csdn.net/detail/yanzi1225627/6783575

参考文献：

链接1：

链接2：

           

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