在刷朋友圈时,总会被一些乏味的小游戏刷屏。这些游戏操作简略,老少皆宜并且传播速度十分快,分分钟就霸屏朋友圈。你是否也想做出一款爆款乏味的小游戏呢?华为机器学习服务提供的人脸识检测、手部关键点辨认性能能够帮忙你实现。
Crazy Rockets——这款游戏集成人脸识检测、手部关键点辨认性能。开发出两种玩法,一种是通过人脸的高低挪动来管制火箭穿梭通过巨石阵。另一种是通过手势的高低挪动来管制。两种形式都是通过检测人脸和手部关键点来反馈信息,进而管制火箭挪动,趣味十足!
疯狂购物车小游戏是通过集成手部关键点检测性能来实现的,通过手势检测能够管制购物车左右挪动,从而接住掉落下来的各类商品,每隔 15 秒将提一次速,给玩家带来不一样的购物游戏体验。
Crazy Rockets 开发实战
(一)人脸
1. 配置 maven 仓库
- 在“allprojects > repositories”中配置 HMS Core SDK 的 Maven 仓地址。
allprojects {
repositories {google()
jcenter()
maven {url 'https://developer.huawei.com/repo/'}
}
}
- 在“buildscript > repositories”中配置 HMS Core SDK 的 Maven 仓地址。
buildscript {
repositories {google()
jcenter()
maven {url 'https://developer.huawei.com/repo/'}
}
}
- 在“buildscript > dependencies”中减少 agcp 配置。
dependencies {
...
classpath 'com.huawei.agconnect:agcp:1.3.1.300'
}
}
2. 集成 sdk
Implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision-face:2.0.1.300'
3. 创建人脸分析器
MLFaceAnalyzer analyzer = MLAnalyzerFactory.getInstance().getFaceAnalyzer();
4. 创立解决类
public class FaceAnalyzerTransactor implements MLAnalyzer.MLTransactor<MLFace> {
@Override
public void transactResult(MLAnalyzer.Result<MLFace> results) {SparseArray<MLFace> items = results.getAnalyseList();
// 开发者依据须要解决辨认后果,须要留神,这里只对检测后果进行解决。// 不可调用 ML Kit 提供的其余检测相干接口。}
@Override
public void destroy() {// 检测完结回调办法,用于开释资源等。}
}
5. 创立 LensEngine,用于捕获相机动静视频流并传入分析器
LensEngine lensEngine = new LensEngine.Creator(getApplicationContext(), analyzer)
.setLensType(LensEngine.BACK_LENS)
.applyDisplayDimension(1440, 1080)
.applyFps(30.0f)
.enableAutomaticFocus(true)
.create();
6. 调用 run 办法,启动相机,读取视频流,进行辨认
// 请自行实现 SurfaceView 控件的其余逻辑。SurfaceView mSurfaceView = findViewById(R.id.surface_view);
try {lensEngine.run(mSurfaceView.getHolder());
} catch (IOException e) {// 异样解决逻辑。}
7. 开释检测资源
if (analyzer != null) {
try {analyzer.stop();
} catch (IOException e) {// 异样解决。}
}
if (lensEngine != null) {lensEngine.release();
}
(二)手势辨认
1. 配置 maven 仓库
在“allprojects > repositories”中配置 HMS Core SDK 的 Maven 仓地址。
allprojects {
repositories {google()
jcenter()
maven {url 'https://developer.huawei.com/repo/'}
}
}
在“buildscript > repositories”中配置 HMS Core SDK 的 Maven 仓地址。
buildscript {
repositories {google()
jcenter()
maven {url 'https://developer.huawei.com/repo/'}
}
}
在“buildscript > dependencies”中减少 agcp 配置。
dependencies {
...
classpath 'com.huawei.agconnect:agcp:1.3.1.300'
}
}
2. 集成 sdk
// 引入根底 SDK
implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision-handkeypoint:2.0.4.300'
// 引入手部关键点检测模型包
implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision-handkeypoint-model:2.0.4.300'
3. 创立默认手势分析器
MLHandKeypointAnalyzer analyzer =MLHandKeypointAnalyzerFactory.getInstance().getHandKeypointAnalyzer();
4. 创立解决类
public class HandKeypointTransactor implements MLAnalyzer.MLTransactor<List<MLHandKeypoints>> {
@Override
public void transactResult(MLAnalyzer.Result<List<MLHandKeypoints>> results) {SparseArray<List<MLHandKeypoints>> analyseList = results.getAnalyseList();
// 开发者依据须要解决辨认后果,须要留神,这里只对检测后果进行解决。// 不可调用 ML Kit 提供的其余检测相干接口。}
@Override
public void destroy() {// 检测完结回调办法,用于开释资源等。}
}
5. 设置解决类
analyzer.setTransactor(new HandKeypointTransactor());
6. 创立 Lengengine
LensEngine lensEngine = new LensEngine.Creator(getApplicationContext(), analyzer)
.setLensType(LensEngine.BACK_LENS)
.applyDisplayDimension(1280, 720)
.applyFps(20.0f)
.enableAutomaticFocus(true)
.create();
7. 调用 run 办法,启动相机,读取视频流,进行辨认
// 请自行实现 SurfaceView 控件的其余逻辑。SurfaceView mSurfaceView = findViewById(R.id.surface_view);
try {lensEngine.run(mSurfaceView.getHolder());
} catch (IOException e) {// 异样解决逻辑。}
8. 开释检测资源
if (analyzer != null) {analyzer.stop();
}
if (lensEngine != null) {lensEngine.release();
}
(三)疯狂购物车开发实战
1. 配置 Maven 仓地址
buildscript {
repositories {google()
jcenter()
maven {url 'https://developer.huawei.com/repo/'}
}
dependencies {
...
classpath 'com.huawei.agconnect:agcp:1.4.1.300'
}
}
allprojects {
repositories {google()
jcenter()
maven {url 'https://developer.huawei.com/repo/'}
}
}
2. Full SDK 集成
dependencies{
// 引入根底 SDK
implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision-handkeypoint:2.0.4.300'
// 引入手部关键点检测模型包
implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision-handkeypoint-model:2.0.4.300'
}
用上述形式两种办法之一集成 SDK 后,在文件头增加配置。
在 apply plugin: ‘com.android.application’ 后增加 apply plugin: ‘com.huawei.agconnect’
3. 创立手部关键点分析器
MLHandKeypointAnalyzer analyzer =MLHandKeypointAnalyzerFactory.getInstance().getHandKeypointAnalyzer();
4. 创立辨认后果解决类“HandKeypointTransactor”
public class HandKeypointTransactor implements MLAnalyzer.MLTransactor<List<MLHandKeypoints>> {
@Override
public void transactResult(MLAnalyzer.Result<List<MLHandKeypoints>> results) {SparseArray<List<MLHandKeypoints>> analyseList = results.getAnalyseList();
// 开发者依据须要解决辨认后果,须要留神,这里只对检测后果进行解决。// 不可调用 ML Kit 提供的其余检测相干接口。}
@Override
public void destroy() {// 检测完结回调办法,用于开释资源等。}
}
5. 设置辨认后果处理器,实现分析器与后果处理器的绑定
analyzer.setTransactor(new HandKeypointTransactor());
6. 创立 LensEngine
LensEngine lensEngine = new LensEngine.Creator(getApplicationContext(), analyzer)
.setLensType(LensEngine.BACK_LENS)
.applyDisplayDimension(1280, 720)
.applyFps(20.0f)
.enableAutomaticFocus(true)
.create();
7. 调用 run 办法,启动相机,读取视频流,进行辨认
// 请自行实现 SurfaceView 控件的其余逻辑。SurfaceView mSurfaceView = findViewById(R.id.surface_view);
try {lensEngine.run(mSurfaceView.getHolder());
} catch (IOException e) {// 异样解决逻辑。}
8. 检测实现,进行分析器,开释检测资源
if (analyzer != null) {analyzer.stop();
}
if (lensEngine != null) {lensEngine.release();
}
看完次要开发步骤是不是感觉集成简略又疾速,除了上述两个小游戏,人脸识检测、手部关键点辨认技术在生活中有很多的利用场景。比方拍摄短视频的软件在集成了这种技术后,能够依据手部关键点生成一些可恶或者搞笑的特效,减少短视频的趣味性。或者是在面向智能家居的场景中,能够自定义一些手势作为智能家电的远距离操控指令,进行一些更加智能的人机交互形式。快来试试,一起开发好玩又乏味的利用吧!
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原文链接:
https://developer.huawei.com/consumer/cn/forum/topic/0204406585449080270?fid=18&pid=0304406585449080230
作者:胡椒