2024年Android使用OpenCV实现「人脸检测」和「人脸识别」，2024大厂Android开发面试总结+解答

2024-06-04 9854阅读

写在最后

由于本文罗列的知识点是根据我自身总结出来的，并且由于本人水平有限，无法全部提及，欢迎大神们能补充~

将来我会对上面的知识点一个一个深入学习，也希望有童鞋跟我一起学习，一起进阶。

提升架构认知不是一蹴而就的，它离不开刻意学习和思考。

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最近还在整理并复习一些Android基础知识点，有问题希望大家够指出，谢谢。

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doc：一些文档
samples：示例工程和一些编译好的apk

sdk：一些库文件

当然, 如果你的C/C++足够好，你肯定可以自己编译一个库，直接导入到工程，就不用安装Manager了，可惜了我自己还不行，哈哈……无奈安装Manager把……

如何将Demo导入到Eclipse并运行，上面官方的文档已经说的比较清楚了，至于会有什么问题就自行Google吧。

人脸检测

其实人脸检测并不是重点，Demo里已经实现了人脸检测的功能。

主要的实现方式：OpenCV有一个自己的org.opencv.android.JavaCameraView自定义控件，它循环的从摄像头抓取数据，在回调方法中，我们能获取到Mat数据，然后通过调用OpenCV的Native方法，检测当前是否有人脸，我们会获取到一个Rect数组，里面会有人脸数据，最后将人脸画在屏幕上，到此为止，Demo的人脸检测功能，就结束了。

人脸识别

人脸识别我这里用到了JavaCV

人脸识别逻辑：人脸识别的主要方式就是获取到人脸的特征值，然后将两个特征值做比对，取到一个相似度去做人脸识别，OpenCV这里的特征值，其实就是一张图片。

我们的从回调的Mat数据检测到有人脸以后，提取特征值（也就是保存人脸的一张图片到某个路径），然后比较特征值

为了提高识别的准确度，需要在检测到人脸以后，把人脸的部分截取出来，然后置灰（置灰的目的是为了方式色泽和明暗度对识别有影响）。

保存人脸特征值

/**
 * 特征保存
 *
 * @param image    Mat
 * @param rect     人脸信息
 * @param fileName 文件名字
 * @return 保存是否成功
 */
public boolean saveImage(Mat image, Rect rect, String fileName) {
    try {
        String PATH = Environment.getExternalStorageDirectory() + "/FaceDetect/" + fileName + ".jpg";
        // 把检测到的人脸重新定义大小后保存成文件
        Mat sub = image.submat(rect);
        Mat mat = new Mat();
        Size size = new Size(100, 100);
        Imgproc.resize(sub, mat, size);
        Highgui.imwrite(PATH, mat);
        return true;
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return false;
    }
}

提取特征值

之前已经说了嘛，人脸特征其实就是一张人脸图片,所以提取人脸特征其实就是获取一张人脸图片

/**
 * 提取特征
 *
 * @param fileName 文件名
 * @return 特征图片
 */
public Bitmap getImage(String fileName) {
    try {
        return BitmapFactory.decodeFile(Environment.getExternalStorageDirectory() + "/FaceDetect/" + fileName + ".jpg");
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return null;
    }
}

人脸识别

这里主要使用了JavaCV的方法

/**
 * 特征对比
 *
 * @param file1 人脸特征
 * @param file2 人脸特征
 * @return 相似度
 */
public double CmpPic(String file1, String file2) {
    int l_bins = 20;
    int hist_size[] = {l_bins};
    float v_ranges[] = {0, 100};
    float ranges[][] = {v_ranges};
    opencv_core.IplImage Image1 = cvLoadImage(Environment.getExternalStorageDirectory() + "/FaceDetect/" + file1 + ".jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
    opencv_core.IplImage Image2 = cvLoadImage(Environment.getExternalStorageDirectory() + "/FaceDetect/" + file2 + ".jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
    opencv_core.IplImage imageArr1[] = {Image1};
    opencv_core.IplImage imageArr2[] = {Image2};
    opencv_imgproc.CvHistogram Histogram1 = opencv_imgproc.CvHistogram.create(1, hist_size, CV_HIST_ARRAY, ranges, 1);
    opencv_imgproc.CvHistogram Histogram2 = opencv_imgproc.CvHistogram.create(1, hist_size, CV_HIST_ARRAY, ranges, 1);
    cvCalcHist(imageArr1, Histogram1, 0, null);
### 面试复习笔记：
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**《960页Android开发笔记》**
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**《1307页Android开发面试宝典》**
包含了腾讯、百度、小米、阿里、乐视、美团、58、猎豹、360、新浪、搜狐等一线互联网公司面试被问到的题目。熟悉本文中列出的知识点会大大增加通过前两轮技术面试的几率。
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**《507页Android开发相关源码解析》**
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真正最能锻炼能力的便是直接去阅读源码，不仅限于阅读各大系统源码，还包括各种优秀的开源库。
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