关于android:Crazy-Rockets教你如何集成华为HMS-ML-Kit人脸检测和手势识别打造爆款小游戏

前言

不晓得有多少人和小编一样时不时就被一些小游戏刷屏，这些游戏操作简略，老少皆宜，传播速度十分的快，分分钟霸屏朋友圈。小编也有一个幻想，心愿本人有一天也能做出可能霸屏朋友圈的小游戏。然而要做进去一个这样的爆款小游戏可不是一件简略的事件，于是小编开始在网上收集信息，终于发现华为HMS ML Kit提供的人脸检测和手部关键点辨认能够通过人脸以及手部关键点检测来实现游戏的趣味性。

利用场景

HMS ML Kit人脸检测服务对人脸多达855个关键点进行检测，返回人脸轮廓、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、耳朵等部位的坐标以及人脸偏转角度等信息。集成人脸检测服务后开发者能够依据这些信息疾速构建人脸丑化的利用，或者在脸上加一些乏味的元素，减少图片的趣味性。

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。

Crazy Rockets这款游戏集成了上述两个服务共同开发，这款游戏一共有两种玩法，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火箭穿梭，通过巨石阵。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，上面就先来看看游戏展现吧！

怎么样？是不是很心动，那就跟着小编一起来看看怎么集成HMS ML Kit人脸检测能力来实现小游戏(Crazy Rockets)制作吧。

开发实战

具体的筹备步骤能够参考华为开发者联盟：

https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/development/HMS-Guides/ml-process-4

这里列举要害的开发步骤。

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();
}

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/huawei-mlkit

获取开发领导文档：

https://developer.huawei.com/consumer/en/doc/development/HMSCore-Guides/service-introduction-0000001050040017

参加开发者探讨请到Reddit社区：https://www.reddit.com/r/HuaweiDevelopers/

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/topic/0201388581574050067?fid=18&pid=0301388581574050321
作者：timer