Android 使用OpenCV实现实时人脸识别，并绘制到SurfaceView上

古城微笑少年丶 2024-04-25 20:23 77阅读 0赞

### 1. 前言 ###

[上篇文章][Link 1] 我们已经通过一个简单的例子，在`Android Studio`中接入了`OpenCV`。  
之前我们也 [在Visual Studio上，使用OpenCV实现人脸识别][Visual Studio_OpenCV] 中实现了人脸识别的效果。  
接着，我们就可以将`OpenCV`的人脸识别效果移植到`Android`中了。

#### 1.1 环境说明 ####

*  操作系统 : `windows 10 64`位
 *  `Android Studio`版本 : `Android Studio Giraffe | 2022.3.1`
 *  `OpenCV`版本 : `OpenCV-4.8.0 (2023年7月最新版)`

#### 1.2 实现效果 ####

先来看下实现效果，识别到的人脸会用红框框出来。

![在这里插入图片描述][383670c6ff5b45d5b307948dbb822726.jpeg]  
接下来我们来一步步实现上述的效果。

### 2. 前置操作 ###

#### 2.1 添加权限 ####

<uses-permission android:name="android.permission.CAMERA" />
    <uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE" />
    <uses-permission android:name="android.permission.RECORD_AUDIO" />

ActivityCompat.requestPermissions(
        this@FaceDetectionActivity,
        arrayOf(
            Manifest.permission.CAMERA,
            Manifest.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE,
            Manifest.permission.RECORD_AUDIO
        ),
        1
    )

#### 2.2 新建FaceDetectionActivity ####

新建`FaceDetectionActivity`，并将其设为默认的`Activity`，然后修改其`XML`布局

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
    <RelativeLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
        xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools"
        android:layout_width="match_parent"
        android:layout_height="match_parent"
        xmlns:app="http://schemas.android.com/apk/res-auto"
        android:orientation="vertical"
        tools:context=".MainActivity">
    
        <androidx.constraintlayout.widget.ConstraintLayout
            android:background="@color/black"
            android:layout_width="match_parent"
            android:layout_height="match_parent">
    
            <SurfaceView
                android:id="@+id/surfaceView"
                android:layout_width="match_parent"
                android:layout_height="0dp"
                app:layout_constraintBottom_toBottomOf="parent"
                app:layout_constraintDimensionRatio="w,4:3"
                app:layout_constraintLeft_toLeftOf="parent"
                app:layout_constraintRight_toRightOf="parent"
                app:layout_constraintTop_toTopOf="parent" />
    
        </androidx.constraintlayout.widget.ConstraintLayout>
    
        <LinearLayout
            android:layout_width="match_parent"
            android:orientation="horizontal"
            android:layout_height="wrap_content">
            <Button
    
                android:text="切换摄像头"
                android:onClick="switchCamera"
                android:layout_width="wrap_content"
                android:layout_height="wrap_content" />
        </LinearLayout>
    </RelativeLayout>

#### 2.3 添加JNI方法 ####

然后修改`FaceDetectionActivity`为如下代码，这里增加了三个`JNI`方法

*  `init` : 初始化`OpenCV`人脸识别
 *  `setSurface` : 设置`SurfaceView`
 *  `postData` : 发送视频帧数据

class FaceDetectionActivity : AppCompatActivity() {
        
        private lateinit var binding: ActivityFaceDetectionBinding
    
        override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
        
            super.onCreate(savedInstanceState)
            binding = ActivityFaceDetectionBinding.inflate(layoutInflater)
            setContentView(binding.root)
    		
    		//这里省略了申请权限的代码...
        }
    
    	//初始化OpenCV
        external fun init(path: String?)
    
    	//向OpenCV发送一帧的图像数据
        external fun postData(data: ByteArray?, width: Int, height: Int, cameraId: Int)
    
    	//设置SurfaceView
        external fun setSurface(surface: Surface?)
    
        companion object {
        
            init {
        
                System.loadLibrary("myopencvtest")
            }
        }
    }

同时，需要在`native-lib.cpp`中添加这三个`JNI`方法，这里的`com_heiko_myopencvtest_FaceDetectionActivity`需要改为你实际的包名和类名。

extern "C"
    JNIEXPORT void JNICALL
    Java_com_heiko_myopencvtest_FaceDetectionActivity_init(JNIEnv *env, jobject thiz, jstring path) {
        
    
    }
    extern "C"
    JNIEXPORT void JNICALL
    Java_com_heiko_myopencvtest_FaceDetectionActivity_postData(JNIEnv *env, jobject thiz,
                                                               jbyteArray data, jint width, jint height,
                                                               jint camera_id) {
        
    }
    extern "C"
    JNIEXPORT void JNICALL
    Java_com_heiko_myopencvtest_FaceDetectionActivity_setSurface(JNIEnv *env, jobject thiz,
                                                                 jobject surface) {
        
    }

#### 2.4 实现相机预览功能 ####

这里用到了`Camera1 API`，直接使用`CameraHelper`这个工具类接入即可，这部分详见我的另一篇博客 [Android 使用Camera1的工具类CameraHelper快速实现相机预览、拍照功能][Android _Camera1_CameraHelper]

override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
        
        super.onCreate(savedInstanceState)
        binding = ActivityFaceDetectionBinding.inflate(layoutInflater)
    	setContentView(binding.root)
    	
    	//这里省略了申请权限的代码...
    	
    	val surfaceView = findViewById<SurfaceView>(R.id.surfaceView)
    	surfaceView.holder.addCallback(this)
    	cameraHelper = CameraHelper(cameraId)
    	cameraHelper.setPreviewCallback(this)
    }

### 3. 初始化OpenCV ###

#### 3.1 配置OpenCV ####

接着，我们不要忘了配置`OpenCV`，这部分详见我的另一篇博客 : [Android Studio 接入OpenCV最简单的例子 : 实现灰度图效果][Link 1]

#### 3.2 赋值级联分类器文件 ####

配置好`OpenCV`，我们要将模型，也就是人脸识别的级联分类器文件`haarcascade_frontalface_alt.xml`复制到`asserts`文件夹下。

当我们启动`App`的时候，需要将该文件复制到外置存储中。

override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
        
    	super.onCreate(savedInstanceState)
    	//省略了其他代码...
    	
    	//Utils类可以在本文末尾复制
    	Utils.copyAssets(this@FaceDetectionActivity, "haarcascade_frontalface_alt.xml")
    }

拷贝完成后，调用`init()`方法，传入路径

override fun onResume() {
        
            super.onResume()
    		//省略了其他代码...
    
    		//Utils类可以在本文末尾复制
            val path = Utils.getModelFile(
                this@FaceDetectionActivity,
                "haarcascade_frontalface_alt.xml"
            ).absolutePath
            
            init(path)
        }

### 4. 实现CascadeDetectorAdapter ###

这里我们需要将我的另一篇博客中的 [在Visual Studio上，使用OpenCV实现人脸识别][Visual Studio_OpenCV] (下面统称为`VS实现`) 中的代码移植过来。

这里创建了`CascadeDetectorAdapter`，实现了`DetectionBasedTracker::IDetector`接口，和[VS实现][Visual Studio_OpenCV]上代码是一样的。

class CascadeDetectorAdapter : public DetectionBasedTracker::IDetector
    {
        
    public:
        CascadeDetectorAdapter(cv::Ptr<cv::CascadeClassifier> detector) :
                IDetector(),
                Detector(detector)
        {
        
            CV_Assert(detector);
        }
    
        void detect(const cv::Mat& Image, std::vector<cv::Rect>& objects)
        {
        
            Detector->detectMultiScale(Image, objects, scaleFactor, minNeighbours, 0, minObjSize, maxObjSize);
        }
    
        virtual ~CascadeDetectorAdapter()
        {
        
        }
    
    private:
        CascadeDetectorAdapter();
        cv::Ptr<cv::CascadeClassifier> Detector;
    };
    
    cv::Ptr<DetectionBasedTracker> tracker;

### 5. 实现init方法 ###

`init`方法也是一样的，声明`tracker`对象，并调用`run()`方法，会启动一个异步线程，后面的人脸检测会在这个异步线程进行检测了。(**这个是保障实时人脸检测不卡的前提**)

//cv::Ptr<DetectionBasedTracker> tracker;
    DetectionBasedTracker *tracker = 0;
    
    extern "C"
    JNIEXPORT void JNICALL
    Java_com_heiko_myopencvtest_FaceDetectionActivity_init(JNIEnv *env, jobject thiz, jstring path) {
        
        string stdFileName = env->GetStringUTFChars(path, 0);
        //创建一个主检测适配器
        cv::Ptr<CascadeDetectorAdapter> mainDetector = makePtr<CascadeDetectorAdapter>(
                makePtr<CascadeClassifier>(stdFileName));
        //创建一个跟踪检测适配器
        cv::Ptr<CascadeDetectorAdapter> trackingDetector = makePtr<CascadeDetectorAdapter>(
                makePtr<CascadeClassifier>(stdFileName));
        //创建跟踪器
        DetectionBasedTracker::Parameters DetectorParams;
        //tracker = makePtr<DetectionBasedTracker>(mainDetector, trackingDetector, DetectorParams);
        tracker= new DetectionBasedTracker(mainDetector, trackingDetector, DetectorParams);
        tracker->run();
    }

### 5. 设置Surface ###

在 `Android NDK` 中，`ANativeWindow` 是一个`C/C++`接口，它提供了一种在 `C` 或 `C++` 代码中访问 `Android Surface` 的方式。通过使用`ANativeWindow`接口，开发者可以在`NDK`中直接访问和操作`Android`窗口系统，实现图形处理和渲染操作。  
这里我们将`SurfaceView`传到`JNI`中，方便`C/C++代码`后边将图像实时渲染到`Android SurfaceView`上。

#include <android/native_window_jni.h>
    
    ANativeWindow *window = 0;
    
    extern "C"
    JNIEXPORT void JNICALL
    Java_com_heiko_myopencvtest_FaceDetectionActivity_setSurface(JNIEnv *env, jobject thiz,
                                                                 jobject surface) {
        
        if (window) {
        
            ANativeWindow_release(window);
            window = 0;
        }
        window = ANativeWindow_fromSurface(env, surface);
    }

### 6. 处理数据并实现人脸识别 ###

处理图像数据的部分我们在`postData`中实现，这部分会先对图像进行处理，然后进行人脸识别，并渲染到`SurfaceView`上。

extern "C"
    JNIEXPORT void JNICALL
    Java_com_heiko_myopencvtest_FaceDetectionActivity_postData(JNIEnv *env, jobject instance, jbyteArray data_,
                                                                                                        jint w, jint h, jint cameraId) {
        
        //待实现的代码
    }

#### 6.1 将图片转化为Mat ####

参数中的`jbyteArray data_`，是从`Android Java`层中获取到的。  
然后转化为`jbyte *data`这个字节数组，接着将其转为一个`Mat`矩阵。  
`Mat`是是`OpenCV`最基本的数据结构。它用于存储图像数据。  
需要注意的是，由于传入的数据是`YUV420`，每个像素占`1.5byte`，  
所以这个图像的宽度需要传入`实际宽度*1.5`，宽度不变。  
这里的`CV_8UC1`是单通道的意思，就是说无论是`Y`分量还是`U`、`V`分量，都存储在同一个通道里。

jbyte *data = env->GetByteArrayElements(data_, NULL);
    Mat src(h + h / 2, w, CV_8UC1, data);

> 要获取Mat对象中每个通道的数据，可以使用OpenCV提供的函数和方法。  
> 对于一个BGR图像（即具有三个通道的图像），每个通道的数据可以分别获取并进行处理。  
> 以下是一些示例代码，演示如何获取每个通道的数据：
> 
>     // 假设img是包含BGR图像的Mat对象    
>     // 获取B通道数据   
>     Mat bChannel = img.channel(0);   
>     // 获取G通道数据   
>     Mat gChannel = img.channel(1);   
>     //获取R通道数据   
>     Mat rChannel = img.channel(2);

#### 6.2 将YUV转为RGBA ####

接着，需要将`YUV`格式转化为`RGBA`格式，方便后续的操作。  
这里的`COLOR_YUV2RGBA_NV21`表示原始是`NV21`的`YUV`格式，将其转为`RGBA`格式。

cvtColor(src, src, COLOR_YUV2RGBA_NV21);

#### 6.3 对图像做翻转和镜像 ####

由于手机摄像头硬件安装在手机里时，和屏幕的方向并不是一致的，所以需要将摄像头拍摄的画面进行旋转。

*  如果是前置摄像头 : 需要将画面逆时针旋转`90度`，并做左右镜像操作
 *  如果是后置摄像头 : 需要将画面顺时针旋转`90度`

if (cameraId == 1) {
        
        //前置摄像头
        rotate(src, src, ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE);
        //1:左右镜像
        //0:上下镜像
        flip(src, src, 1);
    }    else {
        
        //顺时针旋转90度
        rotate(src, src, ROTATE_90_CLOCKWISE);
    }

#### 6.4 转为灰度图并进行直方图均衡化处理 ####

接着需要对图像进行灰度和直方图均衡化处理，以便提高人脸识别的准确性和可靠性，这部分和[VS实现][Visual Studio_OpenCV]上是一样。

Mat gray;
    //转为灰度图
    cvtColor(src, gray, COLOR_RGBA2GRAY);
    //直方图均衡化
    equalizeHist(gray, gray);

#### 6.5 进行人脸检测 ####

接着就可以调用`tracker->process`来建人脸检测了。  
检测完成后，接着调用`tracker->getObjects`将检测的人脸位置赋值给`faces`。

std::vector<Rect> faces;
    tracker->process(gray);
    tracker->getObjects(faces);

#### 6.6 将人脸用红框框出来 ####

接着，将识别到的人脸，用红色的矩形框绘制出来，`rectangle`方法就是用来绘制一个矩形框的方法。

for (Rect face : faces) {
        
        rectangle(src, face, Scalar(255, 0, 0));
    }

#### 6.7 将图像渲染到SurfaceView上 ####

##### 6.7.1 设置窗口缓冲区 #####

`ANativeWindow_setBuffersGeometry`是设置`Android Native`窗口的缓冲区的大小和像素格式。

if (window) {
        
        ANativeWindow_setBuffersGeometry(window, src.cols, src.rows, WINDOW_FORMAT_RGBA_8888);
    	
    	//后续代码在这里编写...
    }

##### 6.7.2 将图像数据填充到窗口的缓冲区 #####

这里是个while循环，会不断地将图像数据(`RGBA`)，填充到窗口的缓冲区，最后调用`ANativeWindow_unlockAndPost`提交刷新，图像就渲染到`SurfaceView`上了。

ANativeWindow_Buffer window_buffer;
    do {
        
        //如果 lock 失败，直接 break
        if (ANativeWindow_lock(window, &window_buffer, 0)) {
        
            ANativeWindow_release(window);
            window = 0;
            break;
        }
        //将window_buffer.bits转化为 uint8_t *
        uint8_t *dst_data = static_cast<uint8_t *>(window_buffer.bits);
        //stride : 一行多少个数据 （RGBA） * 4
        int dst_linesize = window_buffer.stride * 4;
    
        //一行一行拷贝
        for (int i = 0; i < window_buffer.height; ++i) {
        
            memcpy(dst_data + i * dst_linesize, src.data + i * src.cols * 4, dst_linesize);
        }
        //提交刷新
        ANativeWindow_unlockAndPost(window);
    } while (0);

#### 6.8 回收资源 ####

最后，别忘了回收资源

src.release();
    gray.release();
    env->ReleaseByteArrayElements(data_, data, 0);

### 7. 运行项目 ###

我们可以看到效果如下，至此我们就完成在`Android`上，使用`OpenCV`实现实时的人脸识别了。

![在这里插入图片描述][383670c6ff5b45d5b307948dbb822726.jpeg]

### 8. 本文源码下载 ###

[Android和Windows下，使用OpenCV实现人脸识别 示例 Demo][Android_Windows_OpenCV_ _ Demo]

### 9. OpenCV系列文章 ###

[Visual Studio 2022 cmake配置opencv开发环境\_opencv visualstudio配置\_氦客的博客-CSDN博客][Visual Studio 2022 cmake_opencv_opencv visualstudio_-CSDN]  
[在Visual Studio上，使用OpenCV实现人脸识别\_氦客的博客-CSDN博客][Visual Studio_OpenCV]  
[Android Studio 接入OpenCV，并实现灰度图效果\_氦客的博客-CSDN博客][Link 1]  
[Android 使用OpenCV实现实时人脸识别，并绘制到SurfaceView上\_氦客的博客-CSDN博客][Android _OpenCV_SurfaceView_-CSDN]

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[Link 1]: https://blog.csdn.net/EthanCo/article/details/131972951
[Visual Studio_OpenCV]: https://blog.csdn.net/EthanCo/article/details/131959456
[383670c6ff5b45d5b307948dbb822726.jpeg]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/25/027e7e1db7484031ab1881be0e66d799.jpeg
[Android _Camera1_CameraHelper]: https://blog.csdn.net/EthanCo/article/details/132651833
[Android_Windows_OpenCV_ _ Demo]: https://download.csdn.net/download/EthanCo/88196503
[Visual Studio 2022 cmake_opencv_opencv visualstudio_-CSDN]: https://blog.csdn.net/EthanCo/article/details/131911635
[Android _OpenCV_SurfaceView_-CSDN]: https://blog.csdn.net/EthanCo/article/details/131980042