android人脸识别怎么用

在Android上使用人脸识别功能，首先需要引入相应的库文件和资源。常用的库文件有Google的ML Kit和OpenCV等。以下是使用ML Kit进行人脸识别的示例代码：

1. 在`build.gradle`文件中添加依赖项：

```

dependencies {

implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-face-detection:17.0.2'

}

```

2. 在`AndroidManifest.xml`文件中添加权限：

```

```

3. 在`MainActivity`中创建一个`FirebaseVisionFaceDetectorOptions`对象来配置人脸识别，然后创建一个`FirebaseVisionFaceDetector`对象：

```

import com.google.mlkit.vision.common.InputImage;

import com.google.mlkit.vision.face.Face;

import com.google.mlkit.vision.face.FaceDetection;

import com.google.mlkit.vision.face.FaceDetector;

import com.google.mlkit.vision.face.FaceDetectorOptions;

import com.google.mlkit.vision.face.FaceLandmark;

...

FaceDetectorOptions options =

new FaceDetectorOptions.Builder()

.setClassificationMode(FaceDetectorOptions.CLASSIFICATION_MODE_ALL)

.setLandmarkMode(FaceDetectorOptions.LANDMARK_MODE_ALL)

.setContourMode(FaceDetectorOptions.CONTOUR_MODE_ALL)

.setMinFaceSize(0.1f)

.build();

FaceDetector faceDetector = FaceDetection.getClient(options);

```

4. 在相机预览界面的`SurfaceHolder.Callback`的`surfaceCreated()`方法中获取相机预览数据，并将其转换为`InputImage`对象，然后调用`processImage()`方法处理图像：

```

import com.google.mlkit.common.model.LocalModel;

import com.google.mlkit.vision.demo.R;

...

private void processImage(byte[] bytes, int width, int height, int rotation) {

try {

Image image = ImageUtils.yuvToRgb(bytes, width, height, rotation);

InputImage inputImage = InputImage.fromBitmap(image.getBitmap(), rotation);

faceDetector.process(inputImage)

.addOnSuccessListener(

new OnSuccessListener>() {

@Override

public void onSuccess(List faces) {

// 处理人脸识别结果

for (Face face : faces) {

// 获取人脸位置

Rect bounds = face.getBoundingBox();

// 获取人脸关键点

FaceLandmark leftEye = face.getLandmark(FaceLandmark.LEFT_EYE);

FaceLandmark rightEye = face.getLandmark(FaceLandmark.RIGHT_EYE);

// 获取人脸表情

float smilingProbability = face.getSmilingProbability();

// 其他操作...

}

}

})

.addOnFailureListener(

new OnFailureListener() {

@Override

public void onFailure(@NonNull Exception e) {

// 处理异常

}

});

} catch (Exception e) {

// 处理异常

}

}

...

mPreviewCallback =

new Camera.PreviewCallback() {

@Override

public void onPreviewFrame(byte[] data, Camera camera) {

Camera.Size previewSize = camera.getParameters().getPreviewSize();

processImage(data, previewSize.width, previewSize.height, camera.getParameters().getRotation());

}

};

```

5. 在`onCreate()`方法中打开相机，并添加`PreviewCallback`回调：

```

mCamera = Camera.open(cameraId);

mCamera.setPreviewDisplay(mHolder);

mCamera.startPreview();

mCamera.setPreviewCallback(mPreviewCallback);

```

以上是使用ML Kit进行人脸识别的基本步骤，具体的操作还可以根据实际需求进行调整和拓展。