- 識(shí)別出人臉后會(huì)得到兩個(gè)人臉的 Rect 數(shù)組，然后比較這兩個(gè) Rect 數(shù)組的相似度即可！
實(shí)現(xiàn)步驟
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工程目錄準(zhǔn)備
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新建 Android Studio 項(xiàng)目?OpenCVCheck
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導(dǎo)入 OpenCVLibrary320
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在 module 下的 build.gradle 中引入 OpenCVLibrary 的編譯：
compile project(‘:openCVLibrary320’)
檢測(cè)任意兩張圖片的相似度的實(shí)現(xiàn)步驟
- 初始化 OpenCV：
static {
if (OpenCVLoader.initDebug()) {
Log.e(TAG, “OpenCV load success !”);
} else {
Log.e(TAG, “OpenCV load failed !”);
}
}
- 加載兩張圖片進(jìn)入內(nèi)存
Bitmap mBitmap1 = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.mipmap.pic1);
Bitmap mBitmap2 = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.mipmap.pic2);
- 將內(nèi)存中的兩張圖片 bitmap 轉(zhuǎn)換為 Mat 矩陣
Mat mat1 = new Mat();
Mat mat2 = new Mat();
Mat mat11 = new Mat();
Mat mat22 = new Mat();
Utils.bitmapToMat(mBitmap1, mat1);
Utils.bitmapToMat(mBitmap2, mat2);
Imgproc.cvtColor(mat1, mat11, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
Imgproc.cvtColor(mat2, mat22, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
- 把 Mat 矩陣的 type 轉(zhuǎn)換為 Cv_8uc1(1 通道 8 位矩陣)類(lèi)型，然后轉(zhuǎn)換為 Cv_32F,通過(guò) OpenCV 來(lái)進(jìn)行倆個(gè)矩陣的比較
/**
-
比較來(lái)個(gè)矩陣的相似度
-
@param srcMat
-
@param desMat
*/
public void comPareHist(Mat srcMat, Mat desMat) {
srcMat.convertTo(srcMat, CvType.CV_32F);
desMat.convertTo(desMat, CvType.CV_32F);
double target = Imgproc.compareHist(srcMat, desMat, Imgproc.CV_COMP_CORREL);
textView.setText(“相似度:” + target);
}
識(shí)別圖片中是否有人臉步驟
- 初始化 OpenCV
if (!OpenCVLoader.initDebug()) {
Log.d(TAG, “Internal OpenCV library not found. Using OpenCV Manager for initialization”);
OpenCVLoader.initAsync(OpenCVLoader.OPENCV_VERSION_2_4_11, this, mLoaderCallback);
} else {
Log.d(TAG, “OpenCV library found inside package. Using it!”);
mLoaderCallback.onManagerConnected(LoaderCallbackInterface.SUCCESS);
}
- 編譯 .so 庫(kù)
通過(guò) ndk 來(lái)編譯 jni 文件下的.cpp 文件，生成.so 庫(kù)，以備程序使用
- 加載.so 庫(kù)
// 在 Opencv 初始化完成后，調(diào)用 Native 庫(kù)
System.loadLibrary(“detection_based_tracker”);
- 加載需要的人臉的 Haar 特征分類(lèi)器就是一個(gè) XML 文件，該文件中會(huì)描述人臉的 Haar 特征值
``` private BaseLoaderCallback mLoaderCallback = new BaseLoaderCallback(this) {
@Override
public void onManagerConnected(int status) {
switch (status) {
case LoaderCallbackInterface.SUCCESS: {
Log.i(TAG, “OpenCV loaded successfully”);
// Load native library after(!) OpenCV initialization
System.loadLibrary(“detection_based_tracker”);
try {
// load cascade file from application resources
InputStream is = getResources().openRawResource(R.raw.lbpcascade_frontalface);
File cascadeDir = getDir(“cascade”, Context.MODE_PRIVATE);
mCascadeFile = new File(cascadeDir, “l(fā)bpcascade_frontalface.xml”);
FileOutputStream os = new FileOutputStream(mCascadeFile);
byte[] buffer = new byte[4096];
int bytesRead;
while ((bytesRead = is.read(buffer)) != -1) {
os.write(buffer, 0, bytesRead);
}
is.close();
os.close();
mJavaDetector = new CascadeClassifier(mCascadeFile.getAbsolutePath());
if (mJavaDetector.empty()) {
Log.e(TAG, “Failed to load cascade classifier”);
mJavaDetector = null;
} else
Log.i(TAG, "Loaded cascade classifier from " + mCascadeFile.getAbsolutePath());
mNativeDetector = new DetectionBasedTracker(mCascadeFile.getAbsolutePath(), 0);
cascadeDir.delete();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
Log.e(TAG, "Failed to load cascade. Exception thrown: " + e);
}
}
break;
default: {
super.onManagerConnected(status);
}
break;
}
}
};
- 加載圖片進(jìn)入內(nèi)存，得到 Mat 矩陣，有了 Mat 矩陣，然后通過(guò)調(diào)用 OpenCV 的 Native 方法，人臉探測(cè)器 CascadeClassifier 在該 Mat 矩陣中檢測(cè)當(dāng)前是否有人臉
自我介紹一下，小編13年上海交大畢業(yè)，曾經(jīng)在小公司待過(guò)，也去過(guò)華為、OPPO等大廠，18年進(jìn)入阿里一直到現(xiàn)在。
深知大多數(shù)初中級(jí)Android工程師，想要提升技能，往往是自己摸索成長(zhǎng)或者是報(bào)班學(xué)習(xí)，但對(duì)于培訓(xùn)機(jī)構(gòu)動(dòng)則近萬(wàn)的學(xué)費(fèi)，著實(shí)壓力不小。自己不成體系的自學(xué)效果低效又漫長(zhǎng)，而且極易碰到天花板技術(shù)停滯不前！
因此收集整理了一份《2024年Android移動(dòng)開(kāi)發(fā)全套學(xué)習(xí)資料》，初衷也很簡(jiǎn)單，就是希望能夠幫助到想自學(xué)提升又不知道該從何學(xué)起的朋友，同時(shí)減輕大家的負(fù)擔(dān)。
既有適合小白學(xué)習(xí)的零基礎(chǔ)資料，也有適合3年以上經(jīng)驗(yàn)的小伙伴深入學(xué)習(xí)提升的進(jìn)階課程，基本涵蓋了95%以上Android開(kāi)發(fā)知識(shí)點(diǎn)，真正體系化！
由于文件比較大，這里只是將部分目錄截圖出來(lái)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)里面都包含大廠面經(jīng)、學(xué)習(xí)筆記、源碼講義、實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目、講解視頻，并且會(huì)持續(xù)更新！
如果你覺(jué)得這些內(nèi)容對(duì)你有幫助，可以掃碼獲取?。。▊渥ⅲ篈ndroid）
學(xué)習(xí)福利
【Android 詳細(xì)知識(shí)點(diǎn)思維腦圖（技能樹(shù)）】
其實(shí)Android開(kāi)發(fā)的知識(shí)點(diǎn)就那么多，面試問(wèn)來(lái)問(wèn)去還是那么點(diǎn)東西。所以面試沒(méi)有其他的訣竅，只看你對(duì)這些知識(shí)點(diǎn)準(zhǔn)備的充分程度。so，出去面試時(shí)先看看自己復(fù)習(xí)到了哪個(gè)階段就好。
雖然 Android 沒(méi)有前幾年火熱了，已經(jīng)過(guò)去了會(huì)四大組件就能找到高薪職位的時(shí)代了。這只能說(shuō)明 Android 中級(jí)以下的崗位飽和了，現(xiàn)在高級(jí)工程師還是比較缺少的，很多高級(jí)職位給的薪資真的特別高（錢(qián)多也不一定能找到合適的），所以努力讓自己成為高級(jí)工程師才是最重要的。
這里附上上述的面試題相關(guān)的幾十套字節(jié)跳動(dòng)，京東，小米，騰訊、頭條、阿里、美團(tuán)等公司19年的面試題。把技術(shù)點(diǎn)整理成了視頻和PDF（實(shí)際上比預(yù)期多花了不少精力），包含知識(shí)脈絡(luò) + 諸多細(xì)節(jié)。
由于篇幅有限，這里以圖片的形式給大家展示一小部分。
網(wǎng)上學(xué)習(xí) Android的資料一大堆，但如果學(xué)到的知識(shí)不成體系，遇到問(wèn)題時(shí)只是淺嘗輒止，不再深入研究，那么很難做到真正的技術(shù)提升。希望這份系統(tǒng)化的技術(shù)體系對(duì)大家有一個(gè)方向參考。文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-853739.html
《Android學(xué)習(xí)筆記總結(jié)+移動(dòng)架構(gòu)視頻+大廠面試真題+項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)源碼》，點(diǎn)擊傳送門(mén)即可獲取！
的），所以努力讓自己成為高級(jí)工程師才是最重要的。
這里附上上述的面試題相關(guān)的幾十套字節(jié)跳動(dòng)，京東，小米，騰訊、頭條、阿里、美團(tuán)等公司19年的面試題。把技術(shù)點(diǎn)整理成了視頻和PDF（實(shí)際上比預(yù)期多花了不少精力），包含知識(shí)脈絡(luò) + 諸多細(xì)節(jié)。
由于篇幅有限，這里以圖片的形式給大家展示一小部分。
[外鏈圖片轉(zhuǎn)存中…(img-SmGr923u-1711869631803)]文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-853739.html
網(wǎng)上學(xué)習(xí) Android的資料一大堆，但如果學(xué)到的知識(shí)不成體系，遇到問(wèn)題時(shí)只是淺嘗輒止，不再深入研究，那么很難做到真正的技術(shù)提升。希望這份系統(tǒng)化的技術(shù)體系對(duì)大家有一個(gè)方向參考。
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到了這里，關(guān)于OpenCV 人臉識(shí)別、圖片相似度檢測(cè)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
