前几段微软推出的大数据人脸识别年龄应用how-old.net在微博火了一把，它可以通过照片快速获得照片上人物的年龄，系统会对瞳孔、眼角、鼻子等27个“面部地标点"展开分析，进而得出你的“颜龄"。
来看下关于这款应用的截图:
昨晚闲着没事，在网上查阅了点资料仿写了一款类似功能的APP，看下截图：
关于人脸识别技术本想去使用微软给开发人员提供的ＳＤＫ，但由于天朝巨坑的网络，我连How-old.net官网都登不上，只能绕道去找找其他地方有没类似功能的SDK。后来想起之前在搞O2O的时候，看到过一则关于支付宝"刷脸支付"功能的新闻，查找了相关资料发现他们的"刷脸技术"是Face++提供的，也就这样找到了个好东西。
这是Face++的官方网站：http://www.faceplusplus.com.cn/，在网站里可以找到它为开发者提供了一部分功能的SDK（需要注册），其中就有人脸识别，判断年龄性别种族这个功能。
我们注册个账号，然后创建个应用就可以得到官方给我们提供的APIKey和APISecret，记录下来，然后到到开发者中心（http://www.faceplusplus.com.cn/dev-tools-sdks/）就可以下载到对应版本的SDK，就一个Jar包直接导入项目就可以，这是官方给我们提供的API参考文档（http://www.faceplusplus.com.cn/api-overview/），这样子准备工作就做好了，可以开始进入软件编码阶段了。
先来看下布局文件：
很简单的布局文件，这里就直接贴代码了：
<LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools"
android:layout_width="match_parent"
android:layout_height="match_parent"
android:background="#ffffff"
android:orientation="vertical" > <LinearLayout
android:layout_width="match_parent"
android:layout_height="wrap_content"
android:layout_margin="5dp"
android:orientation="horizontal" > <TextView
android:id="@+id/tv_tip"
android:layout_width="0dp"
android:layout_height="wrap_content"
android:layout_weight="1"
android:text="请选择图片"
android:textColor="#000000"
android:textSize="14dp" /> <Button
android:id="@+id/bt_getImage"
android:layout_width="0dp"
android:layout_height="wrap_content"
android:layout_weight="1"
android:text="选择图片"
android:textSize="16dp" /> <Button
android:id="@+id/bt_doAction"
android:layout_width="0dp"
android:layout_height="wrap_content"
android:layout_weight="1"
android:enabled="false"
android:text="识别操作"
android:textSize="16dp" />
</LinearLayout> <ImageView
android:id="@+id/iv_image"
android:layout_width="match_parent"
android:layout_height="match_parent"
android:layout_marginBottom="5dp"
android:src="@drawable/ic_launcher" /> <FrameLayout
android:id="@+id/fl_view"
android:layout_width="wrap_content"
android:layout_height="wrap_content"
android:visibility="invisible" > <TextView
android:id="@+id/tv_info"
android:layout_width="wrap_content"
android:layout_height="wrap_content"
android:background="@drawable/hint"
android:drawableLeft="@drawable/female"
android:gravity="center"
android:text="18"
android:textColor="#ff0044"
android:textSize="22sp"
android:visibility="invisible" />
</FrameLayout> </LinearLayout>
再来说下主程序类，关于程序的实现，基本可以分为这几步：
1、进入程序，点击按钮跳转相册选取一张图片，并在程序主界面显示。
这里要注意的一些地方：
根据开发者API的/detection/detect（http://www.faceplusplus.com.cn/detection_detect/），我们可以知道，在设定APIKEY和APISECRERT的同时，我们需要指定一张图片的Url地址或者是把图片转为二进制数据向服务端进行POST提交，这里需要注意的是图片的大小不能超过1M，而现在智能手机的像素很高，随便拍一张照片都会超出这个限制范围，所以我们在获取到图片的同时需要对图片进行压缩处理。
2、封装所需要的参数，并把图片转为二进制数据提交到服务端获取识别结果（Json数据）。
3、根据服务端所返回的数据，设置显示到图像上。
大概实现就是这样子，下面直接上的代码吧，大部分注释都很详细，我不一个个讲了，会挑一些重点出来说。
这是一个网络请求工具类：
package com.lcw.rabbit.face; import java.io.ByteArrayOutputStream; import org.json.JSONObject; import android.graphics.Bitmap; import com.facepp.error.FaceppParseException;
import com.facepp.http.HttpRequests;
import com.facepp.http.PostParameters; /**
* Face++ 帮助类，执行网络请求耗时操作
*
* @author Rabbit_Lee
*
*/
public class FaceHelper { private static final String TAG = FaceHelper.class.getName(); /**
* 创建网络
*
* @param bitmap
* @param callBack
*/
public static void uploadFaces(final Bitmap bitmap, final CallBack callBack) {
new Thread(new Runnable() { @Override
public void run() {
try {
// 将Bitmap对象转换成byte数组
ByteArrayOutputStream stream = new ByteArrayOutputStream();
bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, stream);
byte[] data = stream.toByteArray(); // 创建连接请求
HttpRequests requests = new HttpRequests(MainActivity.APIKey, MainActivity.APISecret, true, true);
// 封装参数
PostParameters params = new PostParameters();
params.setImg(data);
// 提交网络请求
JSONObject jsonObject = requests.detectionDetect(params);
// 设置回调数据
callBack.success(jsonObject);
} catch (FaceppParseException e) {
// 设置回调数据
callBack.error(e);
e.printStackTrace();
} }
}).start(); } /**
* 数据回调接口，方便主类获取数据
*
* @author Rabbit_Lee
*
*/
public interface CallBack { void success(JSONObject jsonObject); void error(FaceppParseException exception);
}
}
既然是网络请求，那肯定属于耗时操作，那么我们需要在子线程里去完成，然后官方给我们提供的SDK里帮我们封装了一些工具类
例如：
HttpRequests类，它帮我们封装好了HTTP请求，我们可以直接设置参数去访问服务端。
打开源码我们可以发现除了无参构造，它还有2个构造方法，分别是2个参数和4个参数的，其实我们仔细看下源码便可以很轻松的发现，这些参数只不过是用来提交服务端的URL
分别是：（无疑我们是要选择CN+HTTP），所以后两个参数我们直接置为TRUE就可以了。
static final private String WEBSITE_CN = "https://apicn.faceplusplus.com/v2/";
static final private String DWEBSITE_CN = "http://apicn.faceplusplus.com/v2/";
static final private String WEBSITE_US = "https://apius.faceplusplus.com/v2/";
static final private String DWEBSITE_US = "http://apius.faceplusplus.com/v2/";
PostParameters类，用来设置参数的具体值的，这里提供了一个setImg方法，我们只需要把我们图片转为字节数组的变量直接存入即可。
为了方便主程序类方便获取到返回数据，这里采用了接口回调方法CallBack，设置了success（当数据正常返回时），error（当数据不正常返回时）。
这是主程序类：
package com.lcw.rabbit.face; import org.json.JSONArray;
import org.json.JSONException;
import org.json.JSONObject; import android.app.Activity;
import android.app.ProgressDialog;
import android.content.Intent;
import android.database.Cursor;
import android.graphics.Bitmap;
import android.graphics.BitmapFactory;
import android.graphics.Canvas;
import android.graphics.Paint;
import android.net.Uri;
import android.os.Bundle;
import android.os.Handler;
import android.os.Message;
import android.provider.MediaStore;
import android.view.View;
import android.view.View.MeasureSpec;
import android.view.View.OnClickListener;
import android.widget.Button;
import android.widget.ImageView;
import android.widget.TextView;
import android.widget.Toast; import com.facepp.error.FaceppParseException; public class MainActivity extends Activity implements OnClickListener { // 声明控件
private TextView mTip;
private Button mGetImage;
private Button mDoAction;
private ImageView mImageView;
private View mView;
private ProgressDialog mDialog; // Face++关键数据
public static final String APIKey = "你的APPKEY";
public static final String APISecret = "你的APPSERCRET"; // 标志变量
private static final int REQUEST_CODE = 89757;
private static final int SUCCESS = 1;
private static final int ERROR = 0; // 图片路径
private String mPicStr;
// Bitmap对象
private Bitmap mBitmap; private Handler handler = new Handler() {
public void handleMessage(android.os.Message msg) {
switch (msg.what) {
case SUCCESS:
// 成功
JSONObject object = (JSONObject) msg.obj;
// 解析Json数据，重构Bitmap对象
reMakeBitmap(object);
mImageView.setImageBitmap(mBitmap);
break;
case ERROR:
// 失败
String errorInfo = (String) msg.obj;
if (errorInfo == null || "".equals(errorInfo)) {
Toast.makeText(MainActivity.this, "Error", Toast.LENGTH_LONG).show();
} else {
Toast.makeText(MainActivity.this, errorInfo, Toast.LENGTH_LONG).show();
}
break; default:
break;
}
} private void reMakeBitmap(JSONObject json) { mDialog.dismiss(); // 拷贝原Bitmap对象
Bitmap bitmap = Bitmap.createBitmap(mBitmap.getWidth(), mBitmap.getHeight(), mBitmap.getConfig());
Canvas canvas = new Canvas(bitmap);
canvas.drawBitmap(mBitmap, 0, 0, null); Paint paint = new Paint();
paint.setColor(0xffffffff);
paint.setStrokeWidth(3); try {
JSONArray faces = json.getJSONArray("face");
// 检测照片有多少张人脸
int facesCount = faces.length();
mTip.setText("识别到"+facesCount+"张人脸");
for (int i = 0; i < facesCount; i++) {
JSONObject position = faces.getJSONObject(i).getJSONObject("position");
// position属性下的所需数据，定位人脸位置
Float x = (float) position.getJSONObject("center").getDouble("x");
Float y = (float) position.getJSONObject("center").getDouble("y");
Float width = (float) position.getDouble("width");
Float height = (float) position.getDouble("height"); // 把百分比转化为实际像素值
x = x / 100 * bitmap.getWidth();
y = y / 100 * bitmap.getHeight();
width = width / 100 * bitmap.getWidth();
height = height / 100 * bitmap.getHeight();
// 绘制矩形人脸识别框
canvas.drawLine(x - width / 2, y - height / 2, x - width / 2, y + height / 2, paint);
canvas.drawLine(x - width / 2, y - height / 2, x + width / 2, y - height / 2, paint);
canvas.drawLine(x + width / 2, y - height / 2, x + width / 2, y + height / 2, paint);
canvas.drawLine(x - width / 2, y + height / 2, x + width / 2, y + height / 2, paint); // 获取年龄，性别
JSONObject attribute = faces.getJSONObject(i).getJSONObject("attribute");
Integer age = attribute.getJSONObject("age").getInt("value");
String sex = attribute.getJSONObject("gender").getString("value"); // 获取显示年龄性别的Bitmap对象
Bitmap infoBm = makeView(age, sex); canvas.drawBitmap(infoBm, x - infoBm.getWidth() / 2, y - height / 2-infoBm.getHeight(), null); mBitmap = bitmap; } } catch (JSONException e) {
e.printStackTrace();
} } /**
* 构建一个显示年龄，性别的Bitmap
*
* @param age
* @param sex
*/
private Bitmap makeView(Integer age, String sex) {
mView.setVisibility(View.VISIBLE);
TextView tv_info = (TextView) mView.findViewById(R.id.tv_info);
tv_info.setText(age.toString()); if (sex.equals("Female")) {
//女性
tv_info.setCompoundDrawablesWithIntrinsicBounds(getResources().getDrawable(R.drawable.female), null, null, null);
} else {
//男性
tv_info.setCompoundDrawablesWithIntrinsicBounds(getResources().getDrawable(R.drawable.male), null, null, null);
}
// 通过cache机制将View保存为Bitmap
tv_info.measure(MeasureSpec.makeMeasureSpec(0, MeasureSpec.UNSPECIFIED), MeasureSpec.makeMeasureSpec(0, MeasureSpec.UNSPECIFIED));
tv_info.layout(0, 0, tv_info.getMeasuredWidth(), tv_info.getMeasuredHeight());
tv_info.buildDrawingCache();
tv_info.setDrawingCacheEnabled(true);
Bitmap bitmap = Bitmap.createBitmap(tv_info.getDrawingCache());
tv_info.destroyDrawingCache(); return bitmap;
}
}; @Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout.activity_main);
// 对控件进行初始化操作
initViews();
// 对控件进行监听操作
initActions();
} private void initActions() {
mGetImage.setOnClickListener(this);
mDoAction.setOnClickListener(this);
} private void initViews() {
mTip = (TextView) findViewById(R.id.tv_tip);
mGetImage = (Button) findViewById(R.id.bt_getImage);
mDoAction = (Button) findViewById(R.id.bt_doAction);
mImageView = (ImageView) findViewById(R.id.iv_image);
mView=findViewById(R.id.fl_view);
mDialog = new ProgressDialog(MainActivity.this);
mDialog.setMessage("系统检测识别中，请稍后.."); } @Override
protected void onActivityResult(int requestCode, int resultCode, Intent intent) {
super.onActivityResult(requestCode, resultCode, intent);
if (requestCode == REQUEST_CODE) {
if (intent != null) {
Uri uri = intent.getData();
Cursor cursor = getContentResolver().query(uri, null, null, null, null);
if (cursor.moveToFirst()) {
int index = cursor.getColumnIndex(MediaStore.Images.ImageColumns.DATA);
mPicStr = cursor.getString(index);
cursor.close(); // 根据获取到的图片路径，获取图片并进行图片压缩
BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
// 当Options的inJustDecodeBounds属性设置为true时，不会显示图片，只会返回该图片的具体数据
options.inJustDecodeBounds = true; // 根据所选实际的宽高计算压缩比例并将图片压缩
BitmapFactory.decodeFile(mPicStr, options);
Double reSize = Math.max(options.outWidth * 1.0 / 1024f, options.outHeight * 1.0 / 1024f);
options.inSampleSize = (int) Math.ceil(reSize);
options.inJustDecodeBounds = false; // 创建Bitmap
mBitmap = BitmapFactory.decodeFile(mPicStr, options);
mImageView.setImageBitmap(mBitmap); mTip.setText("点击识别==》");
mDoAction.setEnabled(true); }
} }
} @Override
public void onClick(View v) {
switch (v.getId()) {
case R.id.bt_getImage:
// 点击获取图片按钮跳转相册选取图片
Intent intent = new Intent(Intent.ACTION_PICK);
// 获取手机图库信息
intent.setType("image/*");
startActivityForResult(intent, REQUEST_CODE);
break;
case R.id.bt_doAction:
// 点击识别按钮进行图片识别操作
mDialog.show();
FaceHelper.uploadFaces(mBitmap, new FaceHelper.CallBack() { @Override
public void success(JSONObject result) {
// 人脸识别成功，回调获取数据
Message msg = Message.obtain();
msg.what = SUCCESS;
msg.obj = result;
handler.sendMessage(msg);
} @Override
public void error(FaceppParseException e) {
// 人脸识别失败，回调获取错误信息
Message msg = Message.obtain();
msg.what = ERROR;
msg.obj = e.getErrorMessage();
handler.sendMessage(msg);
}
});
break; default:
break;
} } }
由于注释很全，这里我就挑几个地方出来讲，有其他不清楚的朋友可以在文章评论里留言，我会答复的。
1、当点击选择图片按钮时，通过Intent去访问系统图片，并根据返回的图片进行图片压缩，因为官方文档很明确的告诉我们图片大小不能超过1MB。
压缩图片有2种方式，一种是通过压缩图片的质量大小，另一种则是根据比例来压缩图片大小（这里我选择第二种压缩方式）。
根据得到的Bitmap对象，我们可以先将inJustDecodeBounds先设置成true，这样我们就不会得到具体的图片，只会得到该图片的获取到真实图片的宽和高，然后我们让其去除以1024，取较大的一个数作为压缩比例，取整利用inSampleSize去对Bitmap进行压缩，然后再把inJustDecodeBounds设置为false。
2、当我们提交图片并且服务端向我们返回数据时，由于我们是在子线程中去执行网络请求的，所以这边我们通过Handler机制来传输数据，使得主线程可以拿到数据并更新UI。
服务端给我们返回的是一个Json的数据，所以我们需要在这里将它进行解析（关于Json解析，我这里用到的是安卓官方自带的Json帮助类，想用谷歌提供的Gson工具类也是可以的，这边是工具类使用方法：《Gson简要使用笔记》）拿到我们所需要的数据，这里我们需要的数据有
具体数值各代表什么意思，这个大家查阅下官方给定的API文档就可以知道了，这里就不再详细去写了，然后根据所给的这些数值我们会圈出所对应人脸的位置，方法可以有很多，形状也无所谓，这里我给出的是矩形方案。
3、再来就是对隐藏布局TextView进行显示，由于我们可以在服务端给我们返回的数据里知道性别年龄等数据，这里就很好办了。
这里我通过通过cache机制将View转为Bitmap然后进行显示，当然不止是这种方法，用自定义View去进行布局也是可以的，这里大家灵活操作，我就不多说了。
到这里，文章就结束了，大家有什么疑问可以在文章评论下面给我留言。
作者：李晨玮
出处：http://www.cnblogs.com/lichenwei/
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