Android从图片中切取人脸区域怎么操作
导读：这篇文章给大家分享的是“Android从图片中切取人脸区域怎么操作”，文中的讲解内容简单清晰，对大家学习和理解有一定的参考价值和帮助，有这方面学习需要的朋友，接下来就跟随小编一起学习一下“Android从图片中切取人脸区域怎么操作”吧。...
这篇文章给大家分享的是“Android从图片中切取人脸区域怎么操作”，文中的讲解内容简单清晰，对大家学习和理解有一定的参考价值和帮助，有这方面学习需要的朋友，接下来就跟随小编一起学习一下“Android从图片中切取人脸区域怎么操作”吧。从一张图片中切出人脸区域是App开发中常用的场景，譬如，现在很多App用户上传头像的时候，喜欢随手自拍。自拍的图片往往在尺寸、位置上并不完美。而App需要在各种千奇百怪的UI场景下显示用户的头像。所以从原始头像图片中切取出人脸区域看起来是个刚需。这里介绍如何应用Android提供的人脸识别接口完成简单的切取人脸区域。
简单起见，输入为一个可能人脸的Bitmap，并且假定目标是识别出一个人脸而已。输出为一个以人脸为中心的原图的部分切图。如果需要自定义长宽比例，或者只需要定位人脸位置，来半侧切图，可以稍加改动实现。
Android官方提供的人脸识别api在android.media.FaceDetector，核心的api是FaceDetector.findFaces()
直接贴代码
package com.example.testface;
import android.graphics.Bitmap;
import android.graphics.PointF;
import android.media.FaceDetector;
import android.util.Log;
public final class FaceHelper {
private static final String LOG_TAG = "FaceHelper";
private static final boolean DEBUG_ENABLE = false;
public static Bitmap genFaceBitmap(Bitmap sourceBitmap) {
if (!checkBitmap(sourceBitmap, "genFaceBitmap()")) {
return null;
}
// default algorithm of face detecting of Android can only handle
// RGB_565 bitmap, so copy it by RGB_565 here.
Bitmap cacheBitmap = sourceBitmap.copy(Bitmap.Config.RGB_565, false);
// gives up strong reference here. because this method may be
// time-consuming, so maybe run in work thread usually, we give up the
// strong reference of the source bitmap after it copied, so that it can
// be recycled and GC in another thread.
sourceBitmap = null;
if (DEBUG_ENABLE) {
Log.i(LOG_TAG,
"genFaceBitmap() : source bitmap width - "
cacheBitmap.getWidth() " , height - "
cacheBitmap.getHeight());
}
int cacheWidth = cacheBitmap.getWidth();
int cacheHeight = cacheBitmap.getHeight();
// default algorithm of face detecting of Android can only handle the
// bitmap that width is even, so we give up the 1 pixel from right if
// not even.
if (cacheWidth % 2 != 0) {
if (0 == cacheWidth - 1) {
if (DEBUG_ENABLE) {
Log.e(LOG_TAG,
"genFaceBitmap() : source bitmap width is only 1 , return null.");
}
return null;
}
final Bitmap localCacheBitmap = Bitmap.createBitmap(cacheBitmap, 0,
0, cacheWidth - 1, cacheHeight);
cacheBitmap.recycle();
cacheBitmap = localCacheBitmap;
--cacheWidth;
if (DEBUG_ENABLE) {
Log.i(LOG_TAG,
"genFaceBitmap() : source bitmap width - "
cacheBitmap.getWidth() " , height - "
cacheBitmap.getHeight());
}
}
final FaceDetector.Face[] faces = new FaceDetector.Face[1];
final int facefound = new FaceDetector(cacheWidth, cacheHeight, 1)
.findFaces(cacheBitmap, faces);
if (DEBUG_ENABLE) {
Log.i(LOG_TAG, "genFaceBitmap() : facefound - " facefound);
}
if (0 == facefound) {
if (DEBUG_ENABLE) {
Log.e(LOG_TAG, "genFaceBitmap() : no face found , return null.");
}
return null;
}
final PointF p = new PointF();
faces[0].getMidPoint(p);
if (DEBUG_ENABLE) {
Log.i(LOG_TAG,
"getFaceBitmap() : confidence - " faces[0].confidence());
Log.i(LOG_TAG, "genFaceBitmap() : face center x - " p.x
" , y - " p.y);
}
final int faceX = (int) p.x;
final int faceY = (int) p.y;
if (DEBUG_ENABLE) {
Log.i(LOG_TAG, "genFaceBitmap() : int faceX - " faceX
" , int faceY - " faceY);
}
// compute an area that face in middle of it.
int startX, startY, width, height;
if (faceX = cacheWidth - faceX) {
startX = 0;
width = faceX * 2;
}
else {
startX = faceX - (cacheWidth - faceX);
width = (cacheWidth - faceX) * 2;
}
if (faceY = cacheHeight - faceY) {
startY = 0;
height = faceY * 2;
}
else {
startY = faceY - (cacheHeight - faceY);
height = (cacheHeight - faceY) * 2;
}
final Bitmap result = Bitmap.createBitmap(cacheBitmap, startX, startY,
width, height);
cacheBitmap.recycle();
return result;
}
private static boolean checkBitmap(final Bitmap bitmap,
final String debugInfo) {
if (null == bitmap || bitmap.isRecycled()) {
if (DEBUG_ENABLE) {
Log.e(LOG_TAG, debugInfo
" : check bitmap , is null or is recycled.");
}
return false;
}
if (0 == bitmap.getWidth() || 0 == bitmap.getHeight()) {
if (DEBUG_ENABLE) {
Log.e(LOG_TAG, debugInfo
" : check bitmap , width is 0 or height is 0.");
}
return false;
}
return true;
}
}
主要的坑有两个：
（1）只能处理RGB_565格式的Bitmap，需要做转换。
（2）只能处理width为偶数的Bitmap，这里的解法是如果是奇数，则放弃最右侧的一列像素。
这样就可以一个一个把人脸裁剪出来，以便获取人脸的图片，从而用其获取单人脸的特征。感谢各位的阅读，以上就是“Android从图片中切取人脸区域怎么操作”的内容了，通过以上内容的阐述，相信大家对Android从图片中切取人脸区域怎么操作已经有了进一步的了解，如果想要了解更多相关的内容，欢迎关注网络，网络将为大家推送更多相关知识点的文章。
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