1.人脸识别项目FFmpeg+OpenCV+虹软SDK
2.技术分享虹软人脸识别 - Android Camera实时人脸追踪画框适配
人脸识别项目FFmpeg+OpenCV+虹软SDK
首先,注册虹软服务,人人脸需要获取APP_ID和SDK_KEY,脸识分别是别源5vypHP9yEx3gq3s9Kf7tF4SVxfGaCBaJb5CkKfuiKNMz和5vJZ7hRJfqj8eQdFvEBUg2meYgfGuuLyG9foTKUhBHxV。
接着,码安从源码库下载必要的识别system arraycopy源码文件,这里推荐使用Sourceinsight打开并修改asfort_manage.h中的源码配置信息,将APPID和SDKKEY替换为你注册的安卓对应值。
为了移植源码,人人脸首先将虹软SDK放置在Ubuntu的脸识特定目录,如/home/zhiguoxin/Arcsoft。别源创建一个新的码安工程文件夹myproject,将ffmpeg_arc_face-recognize工程复制并赋予权限。识别然后,源码下载sqlite源码并解压,安卓找茬h5游戏源码配置并安装。
在/home/zhiguoxin/Arcsoft/inc中复制相关头文件至myproject的ffmpeg_arc_face-recognize目录,并将动态库从/lib/linux_x移动到/usr/local/lib。接着,修改makefile文件以链接虹软库和其他必要的库,如OpenCV和FFmpeg。在asfort_face_insert.cpp中,易语言锁机源码下载通过路径查找功能定位face开头的文件,并执行可执行文件ffmpeg_camera_asfort,识别到face.png将显示名称hhh。
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技术分享虹软人脸识别 - Android Camera实时人脸追踪画框适配
在虹软人脸识别Android SDK应用过程中,绘制实时人脸框需考虑设备旋转、相机切换等因素。本文将介绍人脸框绘制适配的解决方法。首先,理解Android相机原始帧数据与预览画面的关系,利用旋转角度API调整显示方向,确保正常显示。接着,介绍人脸框绘制流程,包含缩放与旋转步骤,并针对前后置摄像头不同情况进行对应调整。以竖屏场景为例,说明在原始数据旋转度并缩放后绘制人脸框的方法。通过分析,总结出画框所需参数,包含旋转角度与额外手动矫正参数。最终,实现人脸框适配并将其绘制至View上,确保在多种场景下准确显示。虹软人脸识别Android Demo提供了适配方案与优化策略,包括多人脸识别、faceId优化、画框适配与红外活体检测等,推荐下载官方Demo进行参考。
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