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Android Google Face API 增强现实教程

September 15, 2017, 5:34 pm
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原文：Augmented Reality in Android with Google’s Face API
作者：Joey deVilla
译者：kmyhy

如果你用过 Snapchat 的“镜头”功能，你使用的就是增强现实+面部识别技术。

增强现实——AR——是一种技术——它是一个令人印象深刻的名称，简单地说，它在真实世界的图像的基础上覆盖以计算机生成的图像。而面部识别，对于人类来说轻而易举，但对于计算机来说面部识别仍然是一个新技术，特别对于移动设备来说尤其如此。

一般来说，要编写带 AR 和面部识别的 app 需要高深的编程能力，但通过 Google 的移动视觉套件和 Face API，却使事情变得简单。

在本教程中，你将编写一个类似 Snapchat 镜头的 app，叫做 FaceSpotter。它会在镜头视野中绘制出一个卡通人物。

在这篇教程中，你将学到：

  • 在自己的 app 中集成 Google 的 Face API。
  • 在拍照画面中通过代码识别和跟踪人的面部。
  • 识别面部的兴趣点，比如眼睛、耳朵、鼻子和嘴。
  • 在拍照画面绘制文本和图像。

注意：本教程假设你熟悉 Android+Java 开发。如果你是一个新手，不知道 Andriod Studio，请阅读我们的 Android 教程。

Google Face API 是什么？

Google 的 Face API 用于面部检测，从图片中找出人的面部，以及位置（它们在图片中的位置）以及朝向（它们面朝何方，相对于镜头而言）。它可以检测出特征点（面部五官），进行分析，判断眼睛是睁着的还是闭着的，以及是不是笑脸。Face API 还能在移动图片中检测并跟随面孔，即面部跟踪。

注意 Face API 仅限于侦测人类的面孔。“猫播们”，不好意思了……

Face API 不能用于面部识别，面部识别会将指定的面孔进行唯一标识。它无法想 Facebook 一样从图片中侦测出面孔并找出它是谁。

一旦你从图片中侦测出面孔及其特征点，你就可以用你自己的现实来增强这张图片！想精灵宝可梦这样的 app，或者 Snapchat，能够用用户的相机通过增强现实制造出一种有趣的效果，你也可以！

开始

从这里下载 FaceSpotter 的开始项目，然后用 Android Studio 打开它。Build & run，它会向你询问相机权限。

点击 ALLOW，将镜头对准某个家伙的面孔。

app 左下角的按钮可以在前置和后置摄像头之间切换。

项目已经准备就绪，方便你快速进入面部侦测和跟踪。我们先来看看项目中有些什么。

项目依赖

打开项目的 build.gradle (Module: app):

在 dependencies 节的最后，你会看到：

compile 'com.google.android.gms:play-services-vision:10.2.0'
compile 'com.android.support:design:25.2.0'

第一句导入了 Android Vision API，它支持的不仅仅是面部侦测，也包括了二维码侦测和文字识别。

第二句导入了 Android Design 支持库，它提供了 Snackbar widget，用于通知用户这个 app 需要访问相机。

使用相机

FaceSpotter 在 AndroidManifest.xml 中声明需要使用相机并请求用户许可：

<uses-feature android:name="android.hardware.camera" />
<uses-permission android:name="android.permission.CAMERA" />

预定义的类

开始项目包含了几个预定义的类：

  • FaceActivity: app 的主 activity，用于显示相机预览视图。
  • FaceTracker: 跟随拍照界面中的面孔，采集它们的位置和特征点。
  • FaceGraphic: 在拍照界面中的面孔上绘制计算机生成的图片。
  • FaceData: 一个数据类，用于从 FaceTracker 传递数据给 FaceGraphic。当脸移动时， AR 眼珠会显示动画
  • EyePhysics: 一个来自 github 上的 Google Mobile Vision 示例 app 中的类，它是一个简单的物理引擎，能够让 AR 随面孔一起移动。
  • CameraSourcePreview: 来自于 Google 的另一个类。它将相机中的实时图片显示到一个 view。
  • GraphicOverlay: 来自于 Google 的再一个类。 FaceGraphic 继承了它。

让我们看一下如何使用它们。

FaceActivity 定义了这个 app 唯一的 activity，用于处理触摸事件，在运行时请求相机权限（支持 Android 6.0 以上）。FaceActivity 还创建了两个 FaceSpotter 会用到的对象 CameraSource 和 FaceDetector。

打开 FaceActivity.java 找到 createCameraSource 方法:

private void createCameraSource() {
  Context context = getApplicationContext();

  // 1
  FaceDetector detector = createFaceDetector(context);

  // 2
  int facing = CameraSource.CAMERA_FACING_FRONT;
  if (!mIsFrontFacing) {
    facing = CameraSource.CAMERA_FACING_BACK;
  }

  // 3
  mCameraSource = new CameraSource.Builder(context, detector)
    .setFacing(facing)
    .setRequestedPreviewSize(320, 240)
    .setRequestedFps(60.0f)
    .setAutoFocusEnabled(true)
    .build();
}

代码解释如下：

  1. 创建一个 FaceDetector 对象，用于侦测来自于相机数据流图片中的面孔。
  2. 判断当前摄像头是哪一个。

  3. 用前两步的结果，以 Builder 模式创建一个 camera source。这些 builder 方法分别是：

    • setFacing：指定要使用的镜头方向。
    • setRequestdPreviewSize：设置相机预览图的分辨率。分辨率越低（比如 320x240）在低端机上工作得越好同时面部侦测的速度越快。分辨率越高（640x480 以上）适用于高端机，对小面孔和面部特征的侦测效果越好。请尝试不同的设置。
    • setRequestFps：设置相机的帧率。帧率越高意味着更好的面部跟踪，但需要更多的处理器能力。请尝试不同的帧率。
    • setAutoFocusEnabled：开启/关闭自动对焦。设为 true 能够提供更好的面部侦测和用户体验。如果设备部支持自动聚焦，这个设置无效。

然后看一下 createFaceDetector 方法：

@NonNull
private FaceDetector createFaceDetector(final Context context) {
  // 1
  FaceDetector detector = new FaceDetector.Builder(context)
    .setLandmarkType(FaceDetector.ALL_LANDMARKS)
    .setClassificationType(FaceDetector.ALL_CLASSIFICATIONS)
    .setTrackingEnabled(true)
    .setMode(FaceDetector.FAST_MODE)
    .setProminentFaceOnly(mIsFrontFacing)
    .setMinFaceSize(mIsFrontFacing ? 0.35f : 0.15f)
    .build();

  // 2 
  MultiProcessor.Factory<Face> factory = new MultiProcessor.Factory<Face>() {
    @Override
    public Tracker<Face> create(Face face) {
      return new FaceTracker(mGraphicOverlay, context, mIsFrontFacing);
    }
  };

  // 3
  Detector.Processor<Face> processor = new MultiProcessor.Builder<>(factory).build();
  detector.setProcessor(processor);

  // 4
  if (!detector.isOperational()) {
    Log.w(TAG, "Face detector dependencies are not yet available.");

    // Check the device's storage.  If there's little available storage, the native
    // face detection library will not be downloaded, and the app won't work,
    // so notify the user.
    IntentFilter lowStorageFilter = new IntentFilter(Intent.ACTION_DEVICE_STORAGE_LOW);
    boolean hasLowStorage = registerReceiver(null, lowStorageFilter) != null;

    if (hasLowStorage) {
      Log.w(TAG, getString(R.string.low_storage_error));
      DialogInterface.OnClickListener listener = new DialogInterface.OnClickListener() {
        public void onClick(DialogInterface dialog, int id) {
          finish();
        }
      };
      AlertDialog.Builder builder = new AlertDialog.Builder(this);
      builder.setTitle(R.string.app_name)
        .setMessage(R.string.low_storage_error)
        .setPositiveButton(R.string.disappointed_ok, listener)
        .show();
    }
  }
  return detector;
}

代码解释如下：

  1. 以 Builder 模式创建一个 FaceDetector 对象，并设置如下属性：

    • setLandMarkType：如果不需要侦测面部特征，设置为 NO_LANDMARKS(这会让面部侦测更快)。如果需要面部特征侦测，设置为 ALL_LANDMARKS。
    • setClassificationType: 如果不想侦测眼睛是否睁开或闭着以及是否为笑脸，设置为 NO_CLASSIFICATIONS，否则设置为ALL_CLASSIFICATIONS。
    • setTrackingEnabled: 开启/关闭面部跟踪，它会为每个面孔在每一帧维护一个一致的 ID。因为你需要在录像中跟踪多个面孔，请设置为 true。
    • setMode: 设为 FAST_MODE ，侦测更少的面孔 (速度快), 设为 ACCURATE_MODE 侦测更多的面孔 (速度慢) 同时侦测面孔的欧拉 Y 角（后面介绍）。
    • setProminentFaceOnly: 设为 true 只侦测每一帧中位置最前的面孔。
    • setMinFaceSize: 指定允许被侦测的最小面孔尺寸，用面孔宽度相对于图片宽度的百分比表示。

  2. 创建一个工厂类，用于生成新 FaceTracker 实例。

  3. 一个 face detector 在侦测到一个面孔时，它会将结果返回给一个处理器，这个处理器定义了需要执行的动作。如果你只需要一次处理一个面孔，你可以使用单个处理器的示例。在这个 app 中，你将处理多个面孔，因此创建了一个 MultiProcessor 实例，用它为每个侦测到的面孔创建一个 FaceTracker 实例。然后，我们会将这个处理器绑定到 face detector。
  4. 面部检测库在 app 安装时下载。它很大，很可能在用户第一次运行 app 时它还没有下载完。这段代码用于处理设备空间不足以下载这个库的情况。

介绍完背景知识之后，我们来试着检测几个面孔！

查找面孔

首先添加一个 view 用于绘制面部侦测数据。

打开 FaceGraphic.java。你会看到 mFace 的变量用关键字 volatile 声明。mFace 用于保存 FaceTracker 发送来的面孔数据，可能被许多线程写入。将它标记为 volatile 保证你每次读它的值时，总是会得到最后被“写入”的结果。这很关键，因为面孔数据会修改得比较频繁。

从 FaceGraphic 中删除 draw() 方法，添加方法：

// 1
void update(Face face) {
  mFace = face;
  postInvalidate(); // Trigger a redraw of the graphic (i.e. cause draw() to be called).
}

@Override
public void draw(Canvas canvas) {
  // 2
  // Confirm that the face and its features are still visible
  // before drawing any graphics over it.
  Face face = mFace;
  if (face == null) {
    return;
  }

  // 3
  float centerX = translateX(face.getPosition().x + face.getWidth() / 2.0f);
  float centerY = translateY(face.getPosition().y + face.getHeight() / 2.0f);
  float offsetX = scaleX(face.getWidth() / 2.0f);
  float offsetY = scaleY(face.getHeight() / 2.0f);

  // 4
  // Draw a box around the face.
  float left = centerX - offsetX;
  float right = centerX + offsetX;
  float top = centerY - offsetY;
  float bottom = centerY + offsetY;

  // 5
  canvas.drawRect(left, top, right, bottom, mHintOutlinePaint);

  // 6
  // Draw the face's id.
  canvas.drawText(String.format("id: %d", face.getId()), centerX, centerY, mHintTextPaint);
}

代码解释如下：

  1. 当 FaceTracker 对象获得所跟踪的面孔的更新，它调用对应的 FaceGraphic 实例的 update 方法，并传入面孔信息。这个方法将这个信息保存到 mFace 并调用 FaceGraphic 父类的 postInvalidate 方法，这个方法强制视图重绘。
  2. 在面孔周围绘制方框之前，draw 方法检查这个面孔是否仍然被跟踪，如果是，mFace 应当不为空。
  3. 计算面孔的中心坐标 x 和 y。FaceTracker 提供了相机坐标，但绘制 FaceGraphics 用的是视图坐标，因此调用 GrahpicOverlay 的
    translateX 和 translateY 方法将 mFace 的相机坐标转换为画布中的视图坐标。
  4. 用 x-offset 和 y-offset 是算出方框的上、下、左、右。因为相机和视图坐标系统不同，需要将面孔的宽高用 GraphicOverlay 的 scaleX 和 scaleY 方法进行转换。
  5. 用计算出来的中心和偏移量，将面孔绘制一个方框框起来。
  6. 在面孔的中心用一个面孔的 id 进行标识。

在 FaceActivity 中，face detector 将它从相机数据流中侦测到的面孔数据发送给绑定的 multiprocessor。每当接收到一个面孔，multiprocessor 会生成一个新的 FaceTracker 实例。

在 FaceTracker.java 的构造函授后面添加下列方法：

// 1
@Override
public void onNewItem(int id, Face face) {
  mFaceGraphic = new FaceGraphic(mOverlay, mContext, mIsFrontFacing);
}

// 2
@Override
public void onUpdate(FaceDetector.Detections<Face> detectionResults, Face face) {
  mOverlay.add(mFaceGraphic);
  mFaceGraphic.update(face);
}

// 3
@Override
public void onMissing(FaceDetector.Detections<Face> detectionResults) {
  mOverlay.remove(mFaceGraphic);
}

@Override
public void onDone() {
  mOverlay.remove(mFaceGraphic);
}

代码解释如下：

  1. onNewItem: 当侦测到新的面孔并且开始跟踪时调用。这个方法用于创建一个新的 FaceGraphic 实例，简单说：当侦测到一个新面孔，你都会创建一个新的 AR 图形显示出来。
  2. onUpdate: 当所跟踪的面孔的某些属性（比如位置、角度或状态）发生改变时调用这个方法。用这个方法将 FaceGraphic 实例添加到 GraphicOverlay 并调用 FaceGraphic 的 update 方法，将所跟踪的面孔数据传递给它。
  3. onMissing 和 onDone: 当所跟踪的面孔即将临时或永久消失时调用对应方法。这两个方法都会从 overlay 中删除 FaceGraphic 实例。

运行 app。它会在每个检测到的面孔上添加一个框，并加上一个 ID 号：

Landmarks 你好

Face API 可以识别面部特征。

接下来将修改 app 以便它能识别所跟踪的面孔的下列部位：

  • 左眼
  • 右眼
  • 鼻底
  • 左嘴角
  • 下唇
  • 右嘴角

这个信息保存在 FaceData 对象中，而不是 Face 对象。

对于面部特征来说，左和右引用的是目标的左和右。从前置摄像头看，目标的右眼位于屏幕的右边，但从后置摄像头看，则位于左边。

打开 FaceTracker.java 修改 onUpdate() 方法。调用 update() 的那句会有一个编译错误，因为我们还没有完成为了让 app 使用 FaceData 模型的修改，你会在后面再来解决它。

@Override
public void onUpdate(FaceDetector.Detections detectionResults, Face face) {
  mOverlay.add(mFaceGraphic);

  // Get face dimensions.
  mFaceData.setPosition(face.getPosition());
  mFaceData.setWidth(face.getWidth());
  mFaceData.setHeight(face.getHeight());

  // Get the positions of facial landmarks.
  updatePreviousLandmarkPositions(face);
  mFaceData.setLeftEyePosition(getLandmarkPosition(face, Landmark.LEFT_EYE));
  mFaceData.setRightEyePosition(getLandmarkPosition(face, Landmark.RIGHT_EYE));
  mFaceData.setMouthBottomPosition(getLandmarkPosition(face, Landmark.LEFT_CHEEK));
  mFaceData.setMouthBottomPosition(getLandmarkPosition(face, Landmark.RIGHT_CHEEK));
  mFaceData.setNoseBasePosition(getLandmarkPosition(face, Landmark.NOSE_BASE));
  mFaceData.setMouthBottomPosition(getLandmarkPosition(face, Landmark.LEFT_EAR));
  mFaceData.setMouthBottomPosition(getLandmarkPosition(face, Landmark.LEFT_EAR_TIP));
  mFaceData.setMouthBottomPosition(getLandmarkPosition(face, Landmark.RIGHT_EAR));
  mFaceData.setMouthBottomPosition(getLandmarkPosition(face, Landmark.RIGHT_EAR_TIP));
  mFaceData.setMouthLeftPosition(getLandmarkPosition(face, Landmark.LEFT_MOUTH));
  mFaceData.setMouthBottomPosition(getLandmarkPosition(face, Landmark.BOTTOM_MOUTH));
  mFaceData.setMouthRightPosition(getLandmarkPosition(face, Landmark.RIGHT_MOUTH));

  mFaceGraphic.update(mFaceData);
}

注意你现在在 FaceGraphic 的 update 方法中传入的是一个 FaceData 而不是从 onUpdate 参数得来的 Face 对象了。

这允许你定义传递给 FaceTracker 的面部信息，反过来当面孔移动得太快时你可以用一些计算技巧，根据面部特征的最后一次的位置推断它们当前的位置。你将用 mPreviousLandmarkPositions、getLandmarkPosition 方法和 updatePreviousLandmarkPositions 方法实现这个目的。

然后打开 FaceGraphic.java。

首先，因为从 FaceTracker 中接收到的是 FaceData 对象而不是 Face 对象，你需要将一个：

private volatile Face mFace;

修改为:

private volatile FaceData mFaceData;

修改 update() 方法为:

void update(FaceData faceData) {
  mFaceData = faceData;
  postInvalidate(); // Trigger a redraw of the graphic (i.e. cause draw() to be called).
}

最后，需要修改 draw() 方法，在跟踪的面孔上面画一些点和文字标记出面部特征：

@Override
public void draw(Canvas canvas) {
  final float DOT_RADIUS = 3.0f;
  final float TEXT_OFFSET_Y = -30.0f;

  // Confirm that the face and its features are still visible before drawing any graphics over it.
  if (mFaceData == null) {
    return;
  }

  // 1
  PointF detectPosition = mFaceData.getPosition();
  PointF detectLeftEyePosition = mFaceData.getLeftEyePosition();
  PointF detectRightEyePosition = mFaceData.getRightEyePosition();
  PointF detectNoseBasePosition = mFaceData.getNoseBasePosition();
  PointF detectMouthLeftPosition = mFaceData.getMouthLeftPosition();
  PointF detectMouthBottomPosition = mFaceData.getMouthBottomPosition();
  PointF detectMouthRightPosition = mFaceData.getMouthRightPosition();
  if ((detectPosition == null) ||
      (detectLeftEyePosition == null) ||
      (detectRightEyePosition == null) ||
      (detectNoseBasePosition == null) ||
      (detectMouthLeftPosition == null) ||
      (detectMouthBottomPosition == null) ||
      (detectMouthRightPosition == null)) {
    return;
  }

  // 2
  float leftEyeX = translateX(detectLeftEyePosition.x);
  float leftEyeY = translateY(detectLeftEyePosition.y);
  canvas.drawCircle(leftEyeX, leftEyeY, DOT_RADIUS, mHintOutlinePaint);
  canvas.drawText("left eye", leftEyeX, leftEyeY + TEXT_OFFSET_Y, mHintTextPaint);

  float rightEyeX = translateX(detectRightEyePosition.x);
  float rightEyeY = translateY(detectRightEyePosition.y);
  canvas.drawCircle(rightEyeX, rightEyeY, DOT_RADIUS, mHintOutlinePaint);
  canvas.drawText("right eye", rightEyeX, rightEyeY + TEXT_OFFSET_Y, mHintTextPaint);

  float noseBaseX = translateX(detectNoseBasePosition.x);
  float noseBaseY = translateY(detectNoseBasePosition.y);
  canvas.drawCircle(noseBaseX, noseBaseY, DOT_RADIUS, mHintOutlinePaint);
  canvas.drawText("nose base", noseBaseX, noseBaseY + TEXT_OFFSET_Y, mHintTextPaint);

  float mouthLeftX = translateX(detectMouthLeftPosition.x);
  float mouthLeftY = translateY(detectMouthLeftPosition.y);
  canvas.drawCircle(mouthLeftX, mouthLeftY, DOT_RADIUS, mHintOutlinePaint);
  canvas.drawText("mouth left", mouthLeftX, mouthLeftY + TEXT_OFFSET_Y, mHintTextPaint);

  float mouthRightX = translateX(detectMouthRightPosition.x);
  float mouthRightY = translateY(detectMouthRightPosition.y);
  canvas.drawCircle(mouthRightX, mouthRightY, DOT_RADIUS, mHintOutlinePaint);
  canvas.drawText("mouth right", mouthRightX, mouthRightY + TEXT_OFFSET_Y, mHintTextPaint);

  float mouthBottomX = translateX(detectMouthBottomPosition.x);
  float mouthBottomY = translateY(detectMouthBottomPosition.y);
  canvas.drawCircle(mouthBottomX, mouthBottomY, DOT_RADIUS, mHintOutlinePaint);
  canvas.drawText("mouth bottom", mouthBottomX, mouthBottomY + TEXT_OFFSET_Y, mHintTextPaint);
}

注意这些地方：

  1. 因为面部数据的改变非常频繁，必须进行检查以防止从 mFaceData 中读取的对象为空。否则 app 会崩溃。
  2. 这部分有点繁琐，但很简单：从所跟踪的面孔上抽取每个特征点的坐标，绘制圆点和文本。

运行 app。你会看到：

多张面孔是这个样子：

你已经识别出面孔上的特征点了，接下来开开始画卡通图片吧！但首先，我们要来学习表情类型。

表情类型

Face 类提供了这些和表情类型有关的方法：

  1. getIsLeftEyeOpenProbability 和 getIsRightEyeOpenProbability: 某只眼是睁还是闭的可能性，以及
  2. getIsSmilingProbability: 面孔是否在笑的可能性。

两者都会返回 0（非常不可能）到 1（肯定）之间的小数。你可以将这个结果用于判断眼睛是否睁着以及面孔是否在笑，并将这些信息传递给 FaceGraphic。

修改 FaceTracker 使它支持表情分类。首先，在 FaceTracker 中添加两个新实例变量用于保存眼睛的上一次状态。在使用面部特征时，当对象在快速移动时，face detector 有可能检测眼睛状态失败，这时提供一个之前的状态会方便许多：

private boolean mPreviousIsLeftEyeOpen = true;
private boolean mPreviousIsRightEyeOpen = true;

onUpdate 也要修改:

@Override
public void onUpdate(FaceDetector.Detections<Face> detectionResults, Face face) {
  mOverlay.add(mFaceGraphic);
  updatePreviousLandmarkPositions(face);

  // Get face dimensions.
  mFaceData.setPosition(face.getPosition());
  mFaceData.setWidth(face.getWidth());
  mFaceData.setHeight(face.getHeight());

  // Get the positions of facial landmarks.
  mFaceData.setLeftEyePosition(getLandmarkPosition(face, Landmark.LEFT_EYE));
  mFaceData.setRightEyePosition(getLandmarkPosition(face, Landmark.RIGHT_EYE));
  mFaceData.setMouthBottomPosition(getLandmarkPosition(face, Landmark.LEFT_CHEEK));
  mFaceData.setMouthBottomPosition(getLandmarkPosition(face, Landmark.RIGHT_CHEEK));
  mFaceData.setNoseBasePosition(getLandmarkPosition(face, Landmark.NOSE_BASE));
  mFaceData.setMouthBottomPosition(getLandmarkPosition(face, Landmark.LEFT_EAR));
  mFaceData.setMouthBottomPosition(getLandmarkPosition(face, Landmark.LEFT_EAR_TIP));
  mFaceData.setMouthBottomPosition(getLandmarkPosition(face, Landmark.RIGHT_EAR));
  mFaceData.setMouthBottomPosition(getLandmarkPosition(face, Landmark.RIGHT_EAR_TIP));
  mFaceData.setMouthLeftPosition(getLandmarkPosition(face, Landmark.LEFT_MOUTH));
  mFaceData.setMouthBottomPosition(getLandmarkPosition(face, Landmark.BOTTOM_MOUTH));
  mFaceData.setMouthRightPosition(getLandmarkPosition(face, Landmark.RIGHT_MOUTH));

  // 1
  final float EYE_CLOSED_THRESHOLD = 0.4f;
  float leftOpenScore = face.getIsLeftEyeOpenProbability();
  if (leftOpenScore == Face.UNCOMPUTED_PROBABILITY) {
    mFaceData.setLeftEyeOpen(mPreviousIsLeftEyeOpen);
  } else {
    mFaceData.setLeftEyeOpen(leftOpenScore > EYE_CLOSED_THRESHOLD);
    mPreviousIsLeftEyeOpen = mFaceData.isLeftEyeOpen();
  }
  float rightOpenScore = face.getIsRightEyeOpenProbability();
  if (rightOpenScore == Face.UNCOMPUTED_PROBABILITY) {
    mFaceData.setRightEyeOpen(mPreviousIsRightEyeOpen);
  } else {
    mFaceData.setRightEyeOpen(rightOpenScore > EYE_CLOSED_THRESHOLD);
    mPreviousIsRightEyeOpen = mFaceData.isRightEyeOpen();
  }

  // 2
  // See if there's a smile!
  // Determine if person is smiling.
  final float SMILING_THRESHOLD = 0.8f;
  mFaceData.setSmiling(face.getIsSmilingProbability() > SMILING_THRESHOLD);

  mFaceGraphic.update(mFaceData);
}

有几个地方需要修改：

  1. FaceGraphic 的职责是在脸上画图，而不是基于 face detector 提供的可能性来判断眼睛是闭还是睁。这意味着 FaceTracker 应该进行这些计算并为 FaceGraphic 在 FaceData 对象中准备好立马可以用的数据。这些计算包括从getIsLeftEyeOpenProbability 和 getIsRightEyeOpenProbability 方法获得结果并转换成简单的 true/false 值。如果 face detector 认为眼睛有超过 40% 的可能是睁着的，则认为它就是睁着的。
  2. 对 getIsSmilingProbability 来说也是同样的，但更严格一点。如果 face detector 认为有超过 80% 的可能是一张笑脸，则判定为这是笑脸。

对面部进行卡通化处理

现在，你已经获得了面部特征点和表情分类，可以用一些卡通图片贴在所跟踪的脸上了：

  • 在眼睛上贴一张卡通眼睛，每个卡通眼都需要反映真眼的睁闭状态
  • 在鼻子上贴一张猪鼻子
  • 一个卡通胡须
  • 如果脸部表情是笑着的，卡通眼中是一个微笑的星星

FaceGraphic 的 draw 方法需要修改为：

@Override
public void draw(Canvas canvas) {
  final float DOT_RADIUS = 3.0f;
  final float TEXT_OFFSET_Y = -30.0f;

  // Confirm that the face and its features are still visible
  // before drawing any graphics over it.
  if (mFaceData == null) {
    return;
  }

  PointF detectPosition = mFaceData.getPosition();
  PointF detectLeftEyePosition = mFaceData.getLeftEyePosition();
  PointF detectRightEyePosition = mFaceData.getRightEyePosition();
  PointF detectNoseBasePosition = mFaceData.getNoseBasePosition();
  PointF detectMouthLeftPosition = mFaceData.getMouthLeftPosition();
  PointF detectMouthBottomPosition = mFaceData.getMouthBottomPosition();
  PointF detectMouthRightPosition = mFaceData.getMouthRightPosition();

  if ((detectPosition == null) ||
      (detectLeftEyePosition == null) ||
      (detectRightEyePosition == null) ||
      (detectNoseBasePosition == null) ||
      (detectMouthLeftPosition == null) ||
      (detectMouthBottomPosition == null) ||
      (detectMouthRightPosition == null)) {
    return;
  }

  // Face position and dimensions
  PointF position = new PointF(translateX(detectPosition.x),
                               translateY(detectPosition.y));
  float width = scaleX(mFaceData.getWidth());
  float height = scaleY(mFaceData.getHeight());

  // Eye coordinates
  PointF leftEyePosition = new PointF(translateX(detectLeftEyePosition.x),
    translateY(detectLeftEyePosition.y));
  PointF rightEyePosition = new PointF(translateX(detectRightEyePosition.x),
    translateY(detectRightEyePosition.y));

  // Eye state
  boolean leftEyeOpen = mFaceData.isLeftEyeOpen();
  boolean rightEyeOpen = mFaceData.isRightEyeOpen();

  // Nose coordinates
  PointF noseBasePosition = new PointF(translateX(detectNoseBasePosition.x),
    translateY(detectNoseBasePosition.y));

  // Mouth coordinates
  PointF mouthLeftPosition = new PointF(translateX(detectMouthLeftPosition.x),
    translateY(detectMouthLeftPosition.y));
  PointF mouthRightPosition = new PointF(translateX(detectMouthRightPosition.x),
    translateY(detectMouthRightPosition.y));
  PointF mouthBottomPosition = new PointF(translateX(detectMouthBottomPosition.x),
    translateY(detectMouthBottomPosition.y));

  // Smile state
  boolean smiling = mFaceData.isSmiling();

  // Calculate the distance between the eyes using Pythagoras' formula,
  // and we'll use that distance to set the size of the eyes and irises.
  final float EYE_RADIUS_PROPORTION = 0.45f;
  final float IRIS_RADIUS_PROPORTION = EYE_RADIUS_PROPORTION / 2.0f;
  float distance = (float) Math.sqrt(
    (rightEyePosition.x - leftEyePosition.x) * (rightEyePosition.x - leftEyePosition.x) +
      (rightEyePosition.y - leftEyePosition.y) * (rightEyePosition.y - leftEyePosition.y));
  float eyeRadius = EYE_RADIUS_PROPORTION * distance;
  float irisRadius = IRIS_RADIUS_PROPORTION * distance;

  // Draw the eyes.
  drawEye(canvas, leftEyePosition, eyeRadius, leftEyePosition, irisRadius, leftEyeOpen, smiling);
  drawEye(canvas, rightEyePosition, eyeRadius, rightEyePosition, irisRadius, rightEyeOpen, smiling);

  // Draw the nose.
  drawNose(canvas, noseBasePosition, leftEyePosition, rightEyePosition, width);

  // Draw the mustache.
  drawMustache(canvas, noseBasePosition, mouthLeftPosition, mouthRightPosition);
}

下面是画眼睛、鼻子和胡须的方法：


private void drawEye(Canvas canvas,
                     PointF eyePosition, float eyeRadius,
                     PointF irisPosition, float irisRadius,
                     boolean eyeOpen, boolean smiling) {
  if (eyeOpen) {
    canvas.drawCircle(eyePosition.x, eyePosition.y, eyeRadius, mEyeWhitePaint);
    if (smiling) {
      mHappyStarGraphic.setBounds(
        (int)(irisPosition.x - irisRadius),
        (int)(irisPosition.y - irisRadius),
        (int)(irisPosition.x + irisRadius),
        (int)(irisPosition.y + irisRadius));
      mHappyStarGraphic.draw(canvas);
    } else {
      canvas.drawCircle(irisPosition.x, irisPosition.y, irisRadius, mIrisPaint);
    }
  } else {
    canvas.drawCircle(eyePosition.x, eyePosition.y, eyeRadius, mEyelidPaint);
    float y = eyePosition.y;
    float start = eyePosition.x - eyeRadius;
    float end = eyePosition.x + eyeRadius;
    canvas.drawLine(start, y, end, y, mEyeOutlinePaint);
  }
  canvas.drawCircle(eyePosition.x, eyePosition.y, eyeRadius, mEyeOutlinePaint);
}

private void drawNose(Canvas canvas,
                      PointF noseBasePosition,
                      PointF leftEyePosition, PointF rightEyePosition,
                      float faceWidth) {
  final float NOSE_FACE_WIDTH_RATIO = (float)(1 / 5.0);
  float noseWidth = faceWidth * NOSE_FACE_WIDTH_RATIO;
  int left = (int)(noseBasePosition.x - (noseWidth / 2));
  int right = (int)(noseBasePosition.x + (noseWidth / 2));
  int top = (int)(leftEyePosition.y + rightEyePosition.y) / 2;
  int bottom = (int)noseBasePosition.y;

  mPigNoseGraphic.setBounds(left, top, right, bottom);
  mPigNoseGraphic.draw(canvas);
}

private void drawMustache(Canvas canvas,
                          PointF noseBasePosition,
                          PointF mouthLeftPosition, PointF mouthRightPosition) {
  int left = (int)mouthLeftPosition.x;
  int top = (int)noseBasePosition.y;
  int right = (int)mouthRightPosition.x;
  int bottom = (int)Math.min(mouthLeftPosition.y, mouthRightPosition.y);

  if (mIsFrontFacing) {
    mMustacheGraphic.setBounds(left, top, right, bottom);
  } else {
    mMustacheGraphic.setBounds(right, top, left, bottom);
  }
  mMustacheGraphic.draw(canvas);
}

运行 app，将镜头对准脸。对于两只眼睛都是睁着，且没有笑的脸来说，你会看到：

这是我在眨右眼（因此它显示为闭着的）同时微笑（因此我的眼中有一个微笑的小星星）的样子：

这个 app 同时在几张脸上画卡通图形…

甚至是在插图上，只要它足够真实：

它现在和 Snapchat 更像了！

角度

Face API 提供另一个数据：欧拉角。

“欧拉”一词及发音来自于数学家 Leonhard Euler，它用于描述侦测的脸的方向。这个 API 使用 x、y、z 坐标系：

并报告每张脸的下列欧拉角。

  1. 欧拉 y 角，沿 y 轴进行旋转的角度。当你摇头表示说 no 的时候，你让你的头沿 y 轴来回旋转。只有 face detector 被设置为 ACCURATE_MODE 的时候才能检测出这个角度。

  1. 欧拉 z 角，沿 z 轴进行旋转的角度。当你将头从一边歪到另一边的时候，你的头就在沿 z 轴来回旋转。

打开 FaceTracker.java ，在 onUpdate() 方法中添加这两行代码以支持欧拉角:

// Get head angles.
mFaceData.setEulerY(face.getEulerY());
mFaceData.setEulerZ(face.getEulerZ());

你用欧拉 z 角去修改 FaceGraphic ，让它画一顶帽子在面孔头上，当欧拉 z 角倾斜到任何一边的角度大于 20 度时。

打开 FaceGraphic.java，在 draw 方法最后添加代码：

// Head tilt
float eulerY = mFaceData.getEulerY();
float eulerZ = mFaceData.getEulerZ();

// Draw the hat only if the subject's head is titled at a sufficiently jaunty angle.
final float HEAD_TILT_HAT_THRESHOLD = 20.0f;
if (Math.abs(eulerZ) > HEAD_TILT_HAT_THRESHOLD) {
  drawHat(canvas, position, width, height, noseBasePosition);
}

然后添加一个 drawHat 方法：


private void drawHat(Canvas canvas, PointF facePosition, float faceWidth, float faceHeight, PointF noseBasePosition) {
  final float HAT_FACE_WIDTH_RATIO = (float)(1.0 / 4.0);
  final float HAT_FACE_HEIGHT_RATIO = (float)(1.0 / 6.0);
  final float HAT_CENTER_Y_OFFSET_FACTOR = (float)(1.0 / 8.0);

  float hatCenterY = facePosition.y + (faceHeight * HAT_CENTER_Y_OFFSET_FACTOR);
  float hatWidth = faceWidth * HAT_FACE_WIDTH_RATIO;
  float hatHeight = faceHeight * HAT_FACE_HEIGHT_RATIO;

  int left = (int)(noseBasePosition.x - (hatWidth / 2));
  int right = (int)(noseBasePosition.x + (hatWidth / 2));
  int top = (int)(hatCenterY - (hatHeight / 2));
  int bottom = (int)(hatCenterY + (hatHeight / 2));
  mHatGraphic.setBounds(left, top, right, bottom);
  mHatGraphic.draw(canvas);
}

运行 app。现在当头倾斜到一顶角度后，一顶帅气的帽子出现了：

眼珠弹动

最后用一个简单的物理引擎让眼珠滴溜溜地弹动。只需要对 FaceGraphic 做一点简单修改。首先，你需要声明两个实例变量，为每只眼睛各提供一个物理引擎。在 Drawable 变量下增加：

// We want each iris to move independently, so each one gets its own physics engine.
private EyePhysics mLeftPhysics = new EyePhysics();
private EyePhysics mRightPhysics = new EyePhysics();

第二处需要改变的地方是调用 FaceGraphic 的 draw 方法。目前，你将眼珠的位置设置为眼睛的同一位置。

现在，修改 draw 方法中 “draw the eyes” 一段的代码，使用物理引擎去计算眼珠的位置：

// Draw the eyes.
PointF leftIrisPosition = mLeftPhysics.nextIrisPosition(leftEyePosition, eyeRadius, irisRadius);
drawEye(canvas, leftEyePosition, eyeRadius, leftIrisPosition, irisRadius, leftEyeOpen, smiling);
PointF rightIrisPosition = mRightPhysics.nextIrisPosition(rightEyePosition, eyeRadius, irisRadius);
drawEye(canvas, rightEyePosition, eyeRadius, rightIrisPosition, irisRadius, rightEyeOpen, smiling);

运行 app，现在每个人都有一双曲棍球式（googly,谷歌式，双关语）的眼睛！

结束

你可以从这里下载完成后的项目。

现在，你虽然不能说从一支增强现实和面部侦测的新手变成了老鸟，但总算知道如何在 Android app 中使用二者了吧！

现在，你已经完成了这个 app 的几个迭代，从最初的版本到完成版本，你应该很容易理解这张 FaceSpotter 对象关系图了吧：

接下来你应该浏览 Google 的移动视觉网站，尤其是 Face API 一节。

阅读他人代码是一种好的学习方式，Google 的 android-vision GitHub repository是一座引发无数想法和代码的宝藏。

如果你有任何问题和评论，请在下面留言。

作者：kmyhy 发表于2017/9/15 17:34:05 原文链接
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