MLKit Firebase android - 如何将 FirebaseVisionFace 转换为图像对象(如位图)?
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【中文标题】MLKit Firebase android - 如何将 FirebaseVisionFace 转换为图像对象(如位图)?【英文标题】:MLKit Firebase android - How to convert FirebaseVisionFace to Image Object (like Bitmap)? 【发布时间】:2018-12-22 10:51:47 【问题描述】:我已将 MLkit FaceDetection 集成到我的 android 应用程序中。我在下面提到了网址
https://firebase.google.com/docs/ml-kit/android/detect-faces
人脸检测处理器类的代码是
import java.io.IOException;
import java.util.List;
/** Face Detector Demo. */
public class FaceDetectionProcessor extends VisionProcessorBase<List<FirebaseVisionFace>>
private static final String TAG = "FaceDetectionProcessor";
private final FirebaseVisionFaceDetector detector;
public FaceDetectionProcessor()
FirebaseVisionFaceDetectorOptions options =
new FirebaseVisionFaceDetectorOptions.Builder()
.setClassificationType(FirebaseVisionFaceDetectorOptions.ALL_CLASSIFICATIONS)
.setLandmarkType(FirebaseVisionFaceDetectorOptions.ALL_LANDMARKS)
.setTrackingEnabled(true)
.build();
detector = FirebaseVision.getInstance().getVisionFaceDetector(options);
@Override
public void stop()
try
detector.close();
catch (IOException e)
Log.e(TAG, "Exception thrown while trying to close Face Detector: " + e);
@Override
protected Task<List<FirebaseVisionFace>> detectInImage(FirebaseVisionImage image)
return detector.detectInImage(image);
@Override
protected void onSuccess(
@NonNull List<FirebaseVisionFace> faces,
@NonNull FrameMetadata frameMetadata,
@NonNull GraphicOverlay graphicOverlay)
graphicOverlay.clear();
for (int i = 0; i < faces.size(); ++i)
FirebaseVisionFace face = faces.get(i);
FaceGraphic faceGraphic = new FaceGraphic(graphicOverlay);
graphicOverlay.add(faceGraphic);
faceGraphic.updateFace(face, frameMetadata.getCameraFacing());
@Override
protected void onFailure(@NonNull Exception e)
Log.e(TAG, "Face detection failed " + e);
在“onSuccess”监听器中,我们将获得“FirebaseVisionFace”类对象的数组,这些对象将具有“边界框”的面部。
@Override
protected void onSuccess(
@NonNull List<FirebaseVisionFace> faces,
@NonNull FrameMetadata frameMetadata,
@NonNull GraphicOverlay graphicOverlay)
graphicOverlay.clear();
for (int i = 0; i < faces.size(); ++i)
FirebaseVisionFace face = faces.get(i);
FaceGraphic faceGraphic = new FaceGraphic(graphicOverlay);
graphicOverlay.add(faceGraphic);
faceGraphic.updateFace(face, frameMetadata.getCameraFacing());
我想知道如何将此 FirebaseVisionFace 对象转换为位图。 我想提取人脸图像并将其显示在 ImageView 中。谁能帮帮我吗 。提前致谢。
注意:我已经从下面的 URL 下载了 MLKit android 的示例源代码
https://github.com/firebase/quickstart-android/tree/master/mlkit
【问题讨论】:
【参考方案1】:您从位图创建了FirebaseVisionImage
。检测返回后,每个FirebaseVisionFace
将一个边界框描述为Rect
,您可以使用它从原始位图中提取检测到的人脸,例如使用Bitmap.createBitmap()。
【讨论】:
能否请您发布您的解决方案代码以供参考? 嗨@Manimurugan 你们可以在这里用代码告诉它如何createBitmap()。对我来说,它不起作用。请帮忙。 @Manimurugan 你们可以发布解决方案吗?请【参考方案2】:由于接受的答案不够具体,我将尝试解释我做了什么。
1.- 在 LivePreviewActivity 上创建一个 ImageView,如下所示:
private ImageView imageViewTest;
2.- 在 Activity xml 上创建它并将其链接到 java 文件。我将它放在示例代码之前,因此它可以在相机源顶部可见。
3.-当他们创建 FaceDetectionProcessor 时,会传递一个 imageView 的实例,以便能够在对象内设置源图像。
FaceDetectionProcessor processor = new FaceDetectionProcessor(imageViewTest);
4.-更改 FaceDetectionProcessor 的构造函数,使其能够接收 ImageView 作为参数并创建保存该实例的全局变量。
public FaceDetectionProcessor(ImageView imageView)
FirebaseVisionFaceDetectorOptions options =
new FirebaseVisionFaceDetectorOptions.Builder()
.setClassificationType(FirebaseVisionFaceDetectorOptions.ALL_CLASSIFICATIONS)
.setTrackingEnabled(true)
.build();
detector = FirebaseVision.getInstance().getVisionFaceDetector(options);
this.imageView = imageView;
5.- 我创建了一个裁剪方法,它需要一个位图和一个 Rect 来只关注面部。所以继续做同样的事情。
public static Bitmap cropBitmap(Bitmap bitmap, Rect rect)
int w = rect.right - rect.left;
int h = rect.bottom - rect.top;
Bitmap ret = Bitmap.createBitmap(w, h, bitmap.getConfig());
Canvas canvas = new Canvas(ret);
canvas.drawBitmap(bitmap, -rect.left, -rect.top, null);
return ret;
6.- 修改detectInImage方法以保存被检测位图的实例并将其保存在全局变量中。
@Override
protected Task<List<FirebaseVisionFace>> detectInImage(FirebaseVisionImage image)
imageBitmap = image.getBitmapForDebugging();
return detector.detectInImage(image);
7.- 最后,通过调用cropping方法修改OnSuccess方法,并将结果赋值给imageView。
@Override
protected void onSuccess(
@NonNull List<FirebaseVisionFace> faces,
@NonNull FrameMetadata frameMetadata,
@NonNull GraphicOverlay graphicOverlay)
graphicOverlay.clear();
for (int i = 0; i < faces.size(); ++i)
FirebaseVisionFace face = faces.get(i);
FaceGraphic faceGraphic = new FaceGraphic(graphicOverlay);
graphicOverlay.add(faceGraphic);
faceGraphic.updateFace(face, frameMetadata.getCameraFacing());
croppedImage = cropBitmap(imageBitmap, face.getBoundingBox());
imageView.setImageBitmap(croppedImage);
【讨论】:
【参考方案3】:如果您尝试使用 ML Kit 检测人脸并使用 OpenCV 对检测到的人脸执行图像处理,这可能会对您有所帮助。请注意,在此特定示例中,您需要 onSuccess
中的原始相机位图。
如果没有位图,我还没有找到一种方法来做到这一点,并且确实仍在搜索。
@Override
protected void onSuccess(@NonNull List<FirebaseVisionFace> faces, @NonNull FrameMetadata frameMetadata, @NonNull GraphicOverlay graphicOverlay)
graphicOverlay.clear();
for (int i = 0; i < faces.size(); ++i)
FirebaseVisionFace face = faces.get(i);
/* Original implementation has original image. Original Image represents the camera preview from the live camera */
// Create Mat representing the live camera itself
Mat rgba = new Mat(originalCameraImage.getHeight(), originalCameraImage.getWidth(), CvType.CV_8UC4);
// The box with a Imgproc affect made by OpenCV
Mat rgbaInnerWindow;
Mat mIntermediateMat = new Mat();
// Make box for Imgproc the size of the detected face
int rows = (int) face.getBoundingBox().height();
int cols = (int) face.getBoundingBox().width();
int left = cols / 8;
int top = rows / 8;
int width = cols * 3 / 4;
int height = rows * 3 / 4;
// Create a new bitmap based on live preview
// which will show the actual image processing
Bitmap newBitmap = Bitmap.createBitmap(originalCameraImage);
// Bit map to Mat
Utils.bitmapToMat(newBitmap, rgba);
// Imgproc stuff. In this examply I'm doing edge detection.
rgbaInnerWindow = rgba.submat(top, top + height, left, left + width);
Imgproc.Canny(rgbaInnerWindow, mIntermediateMat, 80, 90);
Imgproc.cvtColor(mIntermediateMat, rgbaInnerWindow, Imgproc.COLOR_GRAY2BGRA, 4);
rgbaInnerWindow.release();
// After processing image, back to bitmap
Utils.matToBitmap(rgba, newBitmap);
// Load the bitmap
CameraImageGraphic imageGraphic = new CameraImageGraphic(graphicOverlay, newBitmap);
graphicOverlay.add(imageGraphic);
FaceGraphic faceGraphic;
faceGraphic = new FaceGraphic(graphicOverlay, face, null);
graphicOverlay.add(faceGraphic);
FaceGraphic faceGraphic = new FaceGraphic(graphicOverlay);
graphicOverlay.add(faceGraphic);
// I can't speak for this
faceGraphic.updateFace(face, frameMetadata.getCameraFacing());
【讨论】:
【参考方案4】:实际上,您可以只读取ByteBuffer
,然后您可以使用OutputStream
获取用于写入您想要的目标文件的数组。当然你也可以从getBoundingBox()
获得。
【讨论】:
以上是关于MLKit Firebase android - 如何将 FirebaseVisionFace 转换为图像对象(如位图)?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
MLKit 旋转面部图像使其笔直(iOS 和 Android)
react-native-firebase-mlkit textRecognizerProcessImage 不是函数