不能当摄影师的程序员不是好男票！10分钟get专属她的“美颜相机”

总是被女朋友吐槽拍照技术不佳？是不是脑海中，已经浮现出手牵手跟女友去迪士尼游玩时，女友开心的让你给他拍照，殊不知不给力的你，拍出的照片不仅脸大腿短不对焦，还一米五既视感，瞬间惹恼女友。

这点小场面怎么会难倒我们的程序员？身为一名程序员，产品经理的需求都可以满足，女友的需求还不分分钟搞定？快速打造一款专属她的“美颜相机”，轻松实现瘦脸、大眼等功能，让你的女朋友随心操作，瞬间实现美颜效果。

“美颜相机”到底是如何开发的？原理又是什么？

轻轻一点就能自动检测到照片中的人脸，然后放大眼睛加瘦脸，实现美颜的效果。这到底是如何实现的呢？

原理很简单，利用华为机器学习服务中的人脸检测功能，对人脸多达855个关键点进行检测，返回人脸轮廓、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、耳朵等部位的坐标以及人脸偏转角度等信息，这样我们就可以根据这些信息快速构建一款“美颜相机”，对人脸进行美化，甚至可以在脸上添加一些有趣的元素，比如可爱的贴纸等，增加图片的趣味性。

10分钟get“美颜相机”开发教程！

 1. 开发准备

详细的准备步骤可以参考华为开发者联盟,这里列举关键的开发步骤。

1.1 项目级gradle里配置Maven仓地址

  

   

    

     

    
    

     

      buildscript 
      {
     
    
   

    

     

    
    

     
    
      repositories 
      {
     
    
   

    

     

    
    

     
            
      ...
     
    
   

    

     

    
    

     
        
      maven 
      {url 'https://developer.huawei.com/repo/'}
     
    
   

    

     

    
    

     
    
      }
     
    
   

    

     

    
    

     

      }
     
    
   

    

     

    
    

     
 
      dependencies 
      {
     
    
   

    

     

    
    

     
                              
      ...
     
    
   

    

     

    
    

     
        
      classpath 
      'com.huawei.agconnect:agcp:1.3.1.300'
     
    
   

    

     

    
    

     
    
      }
     
    
   

    

     

    
    

     

      allprojects 
      {
     
    
   

    

     

    
    

     
    
      repositories 
      {
     
    
   

    

     

    
    

     
            
      ...
     
    
   

    

     

    
    

     
        
      maven 
      {url 'https://developer.huawei.com/repo/'}
     
    
   

    

     

    
    

     
    
      }
     
    
   

    

     

    
    

     

      }
     
    
  

1.2 文件头增加配置

集成SDK后，在文件头添加配置

 apply plugin: 'com.android.application'	 apply plugin: 'com.android.application'

1.3 应用级gradle里配置SDK依赖

  

   

    

     

    
    

     

      dependencies{ 
     
    
   

    

     

    
    

     
    
      // 引入基础SDK
     
    
   

    

     

    
    

     

          implementation 
      'com.huawei.hms:ml-computer-vision-face:2.0.1.300'
     
    
   

    

     

    
    

     
    
      // 引入人脸轮廓+关键点检测模型包
     
    
   

    

     

    
    

     

          implementation 
      'com.huawei.hms:ml-computer-vision-face-shape-point-model:2.0.1.300'
     
    
   

    

     

    
    

     
    
      // 引入表情检测模型包
     
    
   

    

     

    
    

     

          implementation 
      'com.huawei.hms:ml-computer-vision-face-emotion-model:2.0.1.300'
     
    
   

    

     

    
    

     
    
      // 引入特征检测模型包
     
    
   

    

     

    
    

     

          implementation 
      'com.huawei.hms:ml-computer-vision-face-feature-model:2.0.1.300'
     
    
   

    

     

    
    

     

      }
     
    
  

1.4 将以下语句添加到AndroidManifest.xml文件中，用于自动更新机器学习模型

  

   

    

     

    
    

     

      <manifest
     
    
   

    

     

    
    

     
    
      ...
     
    
   

    

     

    
    

     

          <
      meta-data
     
    
   

    

     

    
    

     
        
      android:name=
      "com.huawei.hms.ml.DEPENDENCY" 
     
    
   

    

     

    
    

     
        
      android:value= 
      "face"/>
     
    
   

    

     

    
    

     

          ...
     
    
   

    

     

    
    

     

      </manifest>
     
    
   

    

     

    
    

     

    
  

 1.5 申请摄像头权限

  

   

    

     

    
    

     

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

    

     

    
    

     

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

2. 代码开发

2.1  使用默认参数配置，创建人脸分析器

analyzer =   MLAnalyzerFactory.getInstance().getFaceAnalyzer();

2.2  通过android.graphics.Bitmap创建MLFrame对象用于分析器检测图片

MLFrame frame = MLFrame.fromBitmap(bitmap);

2.3  调用“asyncAnalyseFrame”方法进行人脸检测

  

   

    

     

    
    

     

      Task<
      List<MLFace>> task = analyzer.asyncAnalyseFrame(frame);
     
    
   

    

     

    
    

     

      task.addOnSuccessListener(
      new OnSuccessListener<
      List<MLFace>>() {
     
    
   

    

     

    
    

     

           @Override
     
    
   

    

     

    
    

     
     
      public 
      void onSuccess(
      List<MLFace> faces) {
     
    
   

    

     

    
    

     
         
      // 检测成功，获取脸部关键点信息。
     
    
   

    

     

    
    

     

           }
     
    
   

    

     

    
    

     

       }).addOnFailureListener(
      new OnFailureListener() {
     
    
   

    

     

    
    

     

           @Override
     
    
   

    

     

    
    

     
     
      public 
      void onFailure(
      Exception e) {
     
    
   

    

     

    
    

     
         
      // 检测失败。
     
    
   

    

     

    
    

     

          }
     
    
   

    

     

    
    

     

       });
     
    
  

2.4  通过进度条进行不同程度的大眼瘦脸处理。

分别调用magnifyEye方法和smallFaceMesh方法实现大眼算法和瘦脸算法

  

   

    

     

    
    

     

      private SeekBar.OnSeekBarChangeListener onSeekBarChangeListener = 
      new SeekBar.OnSeekBarChangeListener() {
     
    
   

    

     

    
    

     
    
      @Override
     
    
   

    

     

    
    

     
    
      public 
      void onProgressChanged(SeekBar seekBar, 
      int progress, 
      boolean fromUser) {
     
    
   

    

     

    
    

     
        
      switch (seekBar.getId()) {
     
    
   

    

     

    
    

     
            
      case R.id.
      seekbareye: 
      // 当大眼进度条变化时，…
     
    
   

    

     

    
    

     
            
      case R.id.
      seekbarface: 
      // 当瘦脸进度条变化时，…
     
    
   

    

     

    
    

     

              }
     
    
   

    

     

    
    

     

          }
     
    
   

    

     

    
    

     

      }
     
    
  

2.5 检测完成，释放分析器

  

   

    

     

    
    

     

      try {
     
    
   

    

     

    
    

     
    
      if (analyzer != null) {
     
    
   

    

     

    
    

     
        
      analyzer
      .stop();
     
    
   

    

     

    
    

     

          }
     
    
   

    

     

    
    

     

      } 
      catch (IOException e) {
     
    
   

    

     

    
    

     
    
      Log
      .e(TAG, 
      "e=" + e.getMessage());
     
    
   

    

     

    
    

     

      }
     
    
  

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