我想在应用程序中使用视觉 API 提供的新人脸检测功能以及额外的帧处理。为此,我需要访问由人脸检测器处理的相机帧,并使用人脸检测数据连接处理器。
正如我在示例中看到的,CameraSource 抽象了检测和摄像头访问,我无法访问正在处理的帧。是否有示例说明如何在此 API 中获取相机帧,或者创建并连接接收它的检测器?至少这是可能的吗?
谢谢,卢西奥
我想在应用程序中使用视觉 API 提供的新人脸检测功能以及额外的帧处理。为此,我需要访问由人脸检测器处理的相机帧,并使用人脸检测数据连接处理器。
正如我在示例中看到的,CameraSource 抽象了检测和摄像头访问,我无法访问正在处理的帧。是否有示例说明如何在此 API 中获取相机帧,或者创建并连接接收它的检测器?至少这是可能的吗?
谢谢,卢西奥
对的,这是可能的。您需要创建自己的 Detector 子类,它包装 FaceDetector 并在检测方法中执行额外的帧处理代码。它看起来像这样:
class MyFaceDetector extends Detector<Face> {
private Detector<Face> mDelegate;
MyFaceDetector(Detector<Face> delegate) {
mDelegate = delegate;
}
public SparseArray<Face> detect(Frame frame) {
// *** add your custom frame processing code here
return mDelegate.detect(frame);
}
public boolean isOperational() {
return mDelegate.isOperational();
}
public boolean setFocus(int id) {
return mDelegate.setFocus(id);
}
}
您将使用您的课程包装面部检测器,并将您的课程传递给相机源。它看起来像这样:
FaceDetector faceDetector = new FaceDetector.Builder(context)
.build();
MyFaceDetector myFaceDetector = new MyFaceDetector(faceDetector);
myFaceDetector.setProcessor(/* include your processor here */);
mCameraSource = new CameraSource.Builder(context, myFaceDetector)
.build();
您的检测器将首先使用原始帧数据调用。
请注意,如果设备旋转,图像可能不是竖直的。您可以通过框架的 metadata.getRotation 方法获取方向。
请注意:一旦检测方法返回,您不应该访问帧像素数据。由于相机源回收图像缓冲区,一旦方法返回,帧对象的内容最终将被覆盖。
编辑:(附加说明)您还可以避免MyFaceDetector
使用这样的MultiDetector的样板代码:
MultiDetector multiDetector = new MultiDetector.Builder()
.add(new FaceDetector.Builder(context)
.build())
.add(new YourReallyOwnDetector())
.build();
还要注意FaceTrackerFactory
与那里描述的结合使用MultiProcessor
。
这是我确定的最终解决方案。它假定框在屏幕上居中。
public class BoxDetector extends Detector {
private Detector mDelegate;
private int mBoxWidth, mBoxHeight;
public BoxDetector(Detector delegate, int boxWidth, int boxHeight) {
mDelegate = delegate;
mBoxWidth = boxWidth;
mBoxHeight = boxHeight;
}
public SparseArray detect(Frame frame) {
int width = frame.getMetadata().getWidth();
int height = frame.getMetadata().getHeight();
int right = (width / 2) + (mBoxHeight / 2);
int left = (width / 2) - (mBoxHeight / 2);
int bottom = (height / 2) + (mBoxWidth / 2);
int top = (height / 2) - (mBoxWidth / 2);
YuvImage yuvImage = new YuvImage(frame.getGrayscaleImageData().array(), ImageFormat.NV21, width, height, null);
ByteArrayOutputStream byteArrayOutputStream = new ByteArrayOutputStream();
yuvImage.compressToJpeg(new Rect(left, top, right, bottom), 100, byteArrayOutputStream);
byte[] jpegArray = byteArrayOutputStream.toByteArray();
Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeByteArray(jpegArray, 0, jpegArray.length);
Frame croppedFrame =
new Frame.Builder()
.setBitmap(bitmap)
.setRotation(frame.getMetadata().getRotation())
.build();
return mDelegate.detect(croppedFrame);
}
public boolean isOperational() {
return mDelegate.isOperational();
}
public boolean setFocus(int id) {
return mDelegate.setFocus(id);
}
}
像这样将此类包装在您的检测器中
BarcodeDetector barcodeDetector = new BarcodeDetector.Builder(context).build();
BoxDetector boxDetector = new BoxDetector(barcodeDetector, heightPx, widthPx);
根据用户(新开发人员)的要求,如何设置盒子检测器。你可以这样使用
使用@MCR
BoxDetector 类,然后按照以下步骤操作。
我只是举个关于文本识别器的例子,所以你可以这样设置
TextRecognizer mTextRecognizer = new TextRecognizer.Builder(getApplicationContext()).build();
BoxDetector boxDetector = new BoxDetector(mTextRecognizer, heightPx, widthPx);
在这里设置 boxDetectr
boxDetector.setProcessor(new Detector.Processor<TextBlock>() {
@Override
public void release() {
}
@Override
public void receiveDetections(Detector.Detections<TextBlock> detections) {
SparseArray<TextBlock> items = detections.getDetectedItems();
StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
for (int i = 0; i < items.size(); ++i) {
TextBlock item = items.valueAt(i);
if (item != null && item.getValue() != null) {
stringBuilder.append(item.getValue() + " ");
}
}
final String fullText = stringBuilder.toString();
Handler handler = new Handler(Looper.getMainLooper());
handler.post(new Runnable() {
public void run() {
// here full string(fullText) you can get whatever is it scanned.
}
});
}
});