你有没有过这种体验,拍照时对着镜头,脑子一片空白、表情生硬、手和脚无处安放,最初拍进去的照片很是奇怪。拍照软件中的固定姿态抓拍性能能够帮忙你:抉择一个你想要的姿态模板,当你摆出同款姿态时,软件会进行主动抓拍,完满避开拍照时的难堪。本文具体介绍了华为HMS ML kit人体骨骼辨认技术的集成过程,该技术精准定位了14个骨骼点,能够轻松实现固定姿态抓拍。
人体骨骼检测性能开发实战
做了一个视频流骨骼辨认小demo,做一次实战演练,Github demo源码:https://github.com/HMS-Core/h…;
1.开发前筹备
您须要实现必要的开发筹备工作,同时请确保您的工程中曾经配置HMS Core SDK的Maven仓地址,并且实现了本服务的SDK集成。
1.1 在我的项目级build.gradle文件中配置maven仓地址。
buildscript {
repositories {
google()
jcenter()
maven { url 'https://developer.huawei.com/repo/' }
}
//配置AGC插件
dependencies {
classpath "com.android.tools.build:gradle:3.3.2"
}
}
allprojects {
repositories {
google()
jcenter()
maven { url 'https://developer.huawei.com/repo/' }
}
}
1.2在利用级build.gradle中引入SDK。
dependencies {
implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision-skeleton-model:2.0.1.300'
implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision-skeleton:2.0.1.300'
implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision-base:2.0.1.300'
}
2.开发步骤
2.1 动态图片检测
2.1.1 创立人体骨骼检测器。
MLSkeletonAnalyzer analyzer = MLSkeletonAnalyzerFactory.getInstance().getSkeletonAnalyzer();
2.1.2 通过bitmap创立MLFrame,倡议图片尺寸不小于320 320像素,不大于1920 1920像素。
//通过bitmap创立MLFrame。
MLFrame frame = MLFrame.fromBitmap(bitmap);
2.1.3 调用“asyncAnalyseFrame”办法进行人体骨骼检测。
Task<List<MLSkeleton>> task = analyzer.asyncAnalyseFrame(frame);
task.addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<List<MLSkeleton>>() {
public void onSuccess(List<MLSkeleton> skeletons) {
// 对检测后果进行解决。
}
}).addOnFailureListener(new OnFailureListener() {
public void onFailure(Exception e) {
// 检测失败。
}
});
2.1.4 检测实现,进行分析器,开释检测资源。
try {
if (analyzer != null) {
analyzer.stop();
}
} catch (IOException e) {
// 异样解决。
}
给大家看下Demo成果:
2.2 动静视频检测
2.2.1 创立人体骨骼检测器。
MLSkeletonAnalyzer analyzer = MLSkeletonAnalyzerFactory.getInstance().getSkeletonAnalyzer();
2.2.2 开发者创立辨认后果解决类“SkeletonAnalyzerTransactor”,该类实现MLAnalyzer.MLTransactor<T>接口,应用此类中的“transactResult”办法获取检测后果并实现具体业务。
public class SkeletonAnalyzerTransactor implements MLAnalyzer.MLTransactor<MLSkeleton> {
@Override
public void transactResult(MLAnalyzer.Result<MLSkeleton> results) {
SparseArray<MLSkeleton> items = results.getAnalyseList();
// 开发者依据须要解决辨认后果,例如,在此办法中进行类似度计算,从而在检测到特定姿态后进行拍照等操作。
// 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。
// 将SparseArray封装的后果转换为List数组,以便进行类似度比拟。
List<MLSkeleton> resultsList = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < items.size(); i++) {
resultsList.add(items.valueAt(i));
}
// 在检测后果和模板之间进行类似度比拟。
// templateList示意人体骨骼模板,能够通过动态图片检测的形式生成模板,反对单人或多人模板匹配。
float result = analyzer.caluteSimilarity(resultsList, templateList);
}
@Override
public void destroy() {
// 检测完结回调办法,用于开释资源等。
}
}
2.2.3 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 SkeletonAnalyzerTransactor());
2.2.4 创立LensEngine,该类由ML Kit SDK提供,用于捕获相机动静视频流并传入分析器。倡议设置的相机显示尺寸不小于320 320像素,不大于1920 1920像素。
// Create LensEngine.
LensEngine lensEngine = new LensEngine.Creator(getApplicationContext(), analyzer)
.setLensType(LensEngine.BACK_LENS)
.applyDisplayDimension(1280, 720)
.applyFps(20.0f)
.enableAutomaticFocus(true)
.create();
2.2.5 开发者启用相机,读取视频流并进行辨认,待检测实现,进行分析器,开释检测资源。
if (analyzer != null) {
try {
analyzer.stop();
} catch (IOException e) {
// 异样解决。
}
}
if (lensEngine != null) {
lensEngine.release();
}
动静视频流成果:
基于华为HMS ML kit人体骨骼辨认技术,咱们能做的还有很多:
a.在体感游戏中让虚构形象模仿真人动作,减少游戏趣味性。
b.辅助健身锤炼或康复训练时的姿态改正。
c.在监控中检测异样行为。
更具体的开发指南参考华为开发者联盟官网:
华为开发者联盟机器学习服务开发指南
欲了解更多详情,请参阅:
华为开发者联盟官网:https://developer.huawei.com/consumer/cn/hms
获取开发领导文档:https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/development
参加开发者探讨请到Reddit社区:https://www.reddit.com/r/HMSCore/
下载demo和示例代码请到Github:https://github.com/HMS-Core
解决集成问题请到Stack Overflow:https://stackoverflow.com/questions/tagged/huawei-mobile-services?tab=Newest
原文链接:https://developer.huawei.com/consumer/cn/forum/topicview?fid=18&tid=0202333916402640253
原作者:留下落叶
发表回复