Cordova是一个开源的移动应用程序开发框架，它允许开发人员使用HTML、CSS和JavaScript来构建跨平台的移动应用程序。Cordova提供了一组API，使开发人员能够访问设备的原生功能，例如摄像头、文件系统和传感器等。本文将详细介绍Cordov
2023-07-14
中文化、本土化、云端化的在线跨平台软件开发工具，支持APP、电脑端、小程序、IOS免签等等
App Inventor 是一款简单易用的App制作软件，拥有丰富的组件库，也为开发者们提供了程序设计与实现的框架。人脸识别是一种计算机图像处理技术，可以自动检测和识别人脸。本文将介绍如何在 App Inventor 中利用图片组件实现人脸识别。
人脸识别原理
人脸识别主要分为两个阶段:人脸检测和人脸识别。在这里我们只讲解人脸检测的原理。
人脸识别需要用到计算机视觉和模式识别技术。其中人脸检测是人脸识别的第一步，其核心是对图像进行特征匹配。传统的人脸检测算法是利用 Haar、LBP等算法建立人脸分类器，在一个大型训练数据集上进行训练，将人脸的正面图像和非人脸的图像分成两个类别，之后输入一张人像图像，分类器能够自动输出其所属类别。但是这种算法不稳定，易受不同光照、阴影、面部遮挡、拍摄距离等因素的影响，因而无法满足实际需求。得益于深度学习和神经网络技术的发展，现在的人脸检测技术得到了较大的提升，并被广泛应用。
App Inventor 实现人脸识别
在 App Inventor 中实现人脸识别，需要使用相关的组件和 API。具体步骤如下：
1. 创建 App Inventor 项目
打开 App Inventor，创建一个新项目。
2. 选择图片组件
在工具箱中选择“图片”组件，将其拖动到设计面板中。
3. 拍照获取图片
在界面上添加一个“拍照”按钮，并为其设置事件处理程序。当用户点击拍照按钮时，将会调用 Android Camera API，启动相机并拍摄照片，然后将照片作为图片组件的图像进行显示。具体代码如下：
// 定义图片组件
ImageView imageView;
// 定义拍照按钮
Button button;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout.activity_main);
// 初始化控件
imageView = findViewById(R.id.imageView);
button = findViewById(R.id.button);
// 为按钮设置点击事件
button.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
@Override
public void onClick(View view) {
// 启动相机拍照并获取照片
Intent intent = new Intent(MediaStore.ACTION_IMAGE_CAPTURE);
startActivityForResult(intent, REQUEST_CODE_CAMERA);
}
});
}
// 处理相机回传的结果
@Override
protected void onActivityResult(int requestCode, int resultCode, Intent data) {
super.onActivityResult(requestCode, resultCode, data);
if (requestCode == REQUEST_CODE_CAMERA && resultCode == RESULT_OK && data != null) {
// 获取拍照的照片
Bundle bundle = data.getExtras();
Bitmap bitmap = (Bitmap) bundle.get("data");
// 设置到图片组件中
imageView.setImageBitmap(bitmap);
}
}
4. 加载人脸检测模型
从互联网上下载一个人脸检测模型，并将其保存到手机的内部存储空间中。我们可以使用 TensorFlow Lite 模型来进行人脸检测。此外，也可使用其他的人脸检测算法，如 OpenCV 中的人脸检测算法。下载完成后，将其复制到 App 的 assets 目录下。
5. 调用 TensorFlow Lite API
在 App 中，可以使用 TensorFlow Lite API 来进行人脸检测。具体步骤如下：
首先，在 build.gradle 中添加依赖项：
dependencies {
implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:2.2.0'
}
然后，在代码中加载模型文件：
// 加载模型文件
private Interpreter interpreter;
private void loadModel() {
try {
ByteBuffer buffer = loadModelFile("detect.tflite");
interpreter = new Interpreter(buffer);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
private ByteBuffer loadModelFile(String filename) throws IOException {
AssetFileDescriptor fileDescriptor = getAssets().openFd(filename);
FileInputStream inputStream = new FileInputStream(fileDescriptor.getFileDescriptor());
FileChannel fileChannel = inputStream.getChannel();
long startOffset = fileDescriptor.getStartOffset();
long declaredLength = fileDescriptor.getDeclaredLength();
return fileChannel.map(FileChannel.MapMode.READ_ONLY, startOffset, declaredLength);
}
最后，使用 TensorFlow Lite API 进行人脸检测：
private void detectFace(Bitmap bitmap) {
// 将 Bitmap 转换为 ByteBuffer
ByteBuffer inputBuffer = convertBitmapToByteBuffer(bitmap);
// 定义输出缓冲区
float[][][] output = new float[1][Constants.OUTPUT_SIZE][4];
// 进行人脸检测
interpreter.run(inputBuffer, output);
// 处理检测结果
List
for (int i = 0; i < Constants.OUTPUT_SIZE; i++) {
float top = output[0][i][0] * bitmap.getHeight();
float left = output[0][i][1] * bitmap.getWidth();
float bottom = output[0][i][2] * bitmap.getHeight();
float right = output[0][i][3] * bitmap.getWidth();
RectF rectF = new RectF(left, top, right, bottom);
if (rectF.width() > 0 && rectF.height() > 0) {
faces.add(rectF);
}
}
// 在图片上绘制人脸区域
imageView.setFaces(faces);
}
private ByteBuffer convertBitmapToByteBuffer(Bitmap bitmap) {
ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocateDirect(Constants.INPUT_SIZE * Constants.INPUT_SIZE * 3 * 4);
buffer.order(ByteOrder.nativeOrder());
buffer.rewind();
int[] pixels = new int[Constants.INPUT_SIZE * Constants.INPUT_SIZE];
bitmap = Bitmap.createScaledBitmap(bitmap, Constants.INPUT_SIZE, Constants.INPUT_SIZE, true);
bitmap.getPixels(pixels, 0, bitmap.getWidth(), 0, 0, bitmap.getWidth(), bitmap.getHeight());
for (int i = 0; i < pixels.length; i++) {
buffer.putFloat(Color.red(pixels[i]) / 255.0f);
buffer.putFloat(Color.green(pixels[i]) / 255.0f);
buffer.putFloat(Color.blue(pixels[i]) / 255.0f);
}
buffer.rewind();
return buffer;
}
在 detectFace() 方法中，首先将 Bitmap 转换为 ByteBuffer，然后调用 TensorFlow Lite API 进行人脸检测，最后在图片上绘制人脸区域。
结论
本文介绍了如何在 App Inventor 中实现人脸识别。虽然使用 TensorFlow Lite API 进行人脸检测比较困难，但已经有许多开源的人脸识别库，包括 Dlib、OpenCV、face_recognition 等，可以帮助我们轻松实现人脸识别功能。
