超简单集成HMS ML Kit实现最大脸微笑抓拍 _集成

农村四月闲人少，勤学苦攻把名扬。这篇文章主要讲述超简单集成HMS ML Kit实现最大脸微笑抓拍相关的知识，希望能为你提供帮助。
前言如果大家对HMS ML Kit 人脸检测功能有所了解，相信已经动手调用我们提供的接口编写自己的APP啦。目前就有小伙伴在调用接口的过程中反馈，不太清楚HMS ML Kit 文档中的MLMaxSizeFaceTransactor这个接口的使用方法。为了让大家更加深刻的了解我们的接口，方便在场景中使用，在这篇文章中小编准备抛砖引玉，大家可以打开思路，多多尝试。如果有小伙伴想要深入的了解更加全面具体的功能，请大家移步??https://developer.huawei.com/consumer/cn/hms/huawei-mlkit??。
场景
相信大家都有在五一、十一出去游玩的经历，是不是都是这样的people mountain people sea.

好不容易找个人少的地方，结果拍出来的照片是这样的
这样的
还有这样的

不看不知道，原来我的面部表情这么丰富。。是不是很心累？每次想要发个出去浪的朋友圈，都要在白天拍的成百上千张类似款的照片里，花上一小时才能找到一张能看的照片。。。
为了解决类似问题，HMS ML Kit 提供了追踪识别画面中最大脸的接口，能够识别图像中的最大脸，方便对跟踪图像中的”重点目标“做相关操作和处理。本文中就简单的调用MLMaxSizeFaceTransactor这个接口，实现最大脸微笑抓拍的功能。

开发前准备android studio 安装
【超简单集成HMS ML Kit实现最大脸微笑抓拍】很简单，下载安装即可。具体下载链接：
Android studio 官网下载链接：?https://developer.android.com/studio?
Android studio安装流程参考链接：https://www.cnblogs.com/xiadewang/p/7820377.html

在项目级gradle里添加华为maven仓
打开AndroidStudio项目级build.gradle文件

增量添加如下maven地址：

buildscript

maven url http://developer.huawei.com/repo/

allprojects
repositories
mavenurl http://developer.huawei.com/repo/

在应用级的build.gradle里面加上SDK依赖

dependencies
implementation com.huawei.hms:ml-computer-vision-face-recognition-model:1.0.3.300
implementation com.huawei.hms:ml-computer-vision-face:1.0.3.300

在AndroidManifest.xml文件里面增量添加模型自动下载
要使应用程序能够在用户从华为应用市场安装您的应用程序后，自动将最新的机器学习模型更新到用户设备，请将以下语句添加到该应用程序的AndroidManifest.xml文件中：

< manifest
...
< meta-data
android:name="com.huawei.hms.ml.DEPENDENCY"
android:value= "https://www.songbingjia.com/android/face"/>
...
< /manifest>

在AndroidManifest.xml文件里面申请相机、访问网络和存储权限

< !--相机权限-->
< uses-feature android:name="android.hardware.camera" />
< uses-permission android:name="android.permission.CAMERA" />
< !--写权限-->
< uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE" />

代码开发关键步骤动态权限申请

@Override
public void onCreate(Bundle savedInstanceState)
……
if (!allPermissionsGranted())
getRuntimePermissions();

创建人脸识别检测器
可以通过人脸识别检测配置器“MLFaceAnalyzerSetting”创建人脸识别检测器。

MLFaceAnalyzerSetting setting =
new MLFaceAnalyzerSetting.Factory()
.setFeatureType(MLFaceAnalyzerSetting.TYPE_FEATURES)
.setKeyPointType(MLFaceAnalyzerSetting.TYPE_UNSUPPORT_KEYPOINTS)
.setMinFaceProportion(0.1f)
.setTracingAllowed(true)
.create();

通过MLMaxSizeFaceTransactor.Creator创建“MLMaxSizeFaceTransactor”对象用于处理检测到的最大脸，其中objectCreateCallback()方法是在检测到对象的时候调用的，objectUpdateCallback()方法是在对象更新了的时候调用的，在方法里通过Overlay在识别到的最大人脸上标记了一个方块，并通过检测结果获取MLFaceEmotion来识别微笑表情触发拍照。

MLMaxSizeFaceTransactor transactor = new MLMaxSizeFaceTransactor.Creator(analyzer, new MLResultTrailer< MLFace> ()
@Override
public void objectCreateCallback(int itemId, MLFace obj)
LiveFaceAnalyseActivity.this.overlay.clear();
if (obj == null)
return;

LocalFaceGraphic faceGraphic =
new LocalFaceGraphic(LiveFaceAnalyseActivity.this.overlay, obj, LiveFaceAnalyseActivity.this);
LiveFaceAnalyseActivity.this.overlay.addGraphic(faceGraphic);
MLFaceEmotion emotion = obj.getEmotions();
if (emotion.getSmilingProbability() > smilingPossibility)
safeToTakePicture = false;
mHandler.sendEmptyMessage(TAKE_PHOTO);

@Override
public void objectUpdateCallback(MLAnalyzer.Result< MLFace> var1, MLFace obj)
LiveFaceAnalyseActivity.this.overlay.clear();
if (obj == null)
return;

LocalFaceGraphic faceGraphic =
new LocalFaceGraphic(LiveFaceAnalyseActivity.this.overlay, obj, LiveFaceAnalyseActivity.this);
LiveFaceAnalyseActivity.this.overlay.addGraphic(faceGraphic);
MLFaceEmotion emotion = obj.getEmotions();
if (emotion.getSmilingProbability() > smilingPossibility & & safeToTakePicture)
safeToTakePicture = false;
mHandler.sendEmptyMessage(TAKE_PHOTO);

@Override
public void lostCallback(MLAnalyzer.Result< MLFace> result)
LiveFaceAnalyseActivity.this.overlay.clear();

@Override
public void completeCallback()
LiveFaceAnalyseActivity.this.overlay.clear();

).create();
this.analyzer.setTransactor(transactor);

通过LensEngine.Creator创建LensEngine实例进行视频流的人脸检测检测

this.mLensEngine = new LensEngine.Creator(context, this.analyzer).setLensType(this.lensType)
.applyDisplayDimension(640, 480)
.applyFps(25.0f)
.enableAutomaticFocus(true)
.create();

启动相机预览进行人脸检测

this.mPreview.start(this.mLensEngine, this.overlay);

Demo效果demo中显示当检测到画面中最大脸微笑时，即启动自动抓拍。

往期链接：第一期：用华为HMS MLKit SDK 三十分钟在安卓上开发一个微笑抓拍神器
??https://developer.huawei.com/consumer/cn/forum/topicview?tid=0201198419687680377& fid=18??
第二期：安卓开发实战，用华为HMS MLKit 图像分割 SDK开发一个证件照DIY小程序
??https://developer.huawei.com/consumer/cn/forum/topicview?tid=0201203408959360433& fid=18??
第三期：安卓开发实战，用HMS MLKit华为机器学习服务开发一个拍照翻译小程序
??https://developer.huawei.com/consumer/cn/forum/topicview?tid=0201209905778120045& fid=18??
第四期：超简单集成华为HMS MLKit 机器学习服务银行卡识别SDK，一键实现银行卡绑定
??https://developer.huawei.com/consumer/cn/forum/topicview?tid=0201217390745110144& fid=18??
第五期：超简单集成华为HMS Core MLKit通用卡证识别SDK，一键实现各种卡绑定
??https://developer.huawei.com/consumer/cn/forum/topicview?tid=0201226181206630022& fid=18??
第六期：超简单集成HMS ML Kit二代身份证识别，一键实名认证
??https://developer.huawei.com/consumer/cn/forum/topicview?tid=0201226149614940020& fid=18??
第七期：一文搞懂华为HMS ML Kit文本识别、银行卡识别、通用卡证识别、身份证识别
??https://developer.huawei.com/consumer/cn/forum/topicview?tid=0201242744680220246& fid=18??
第八期：Zxing与华为HMS Scan Kit对比分析
??https://developer.huawei.com/consumer/cn/forum/topicview?tid=0201246151427920285& fid=18??

下期预告：基于华为机器学习服务，后面还会有一系列的实战经验分享，大家可以持续关注~