前言
之前在《用华为HMS ML kit人体骨骼辨认技术，Android疾速实现人体姿态动作抓拍》文章中，咱们给大家介绍了HMS ML Kit人体骨骼辨认技术，能够定位头顶、脖子、肩、肘、手段、髋、膝盖、脚踝等多个人体关键点。那么除了辨认人体关键点以外，HMS ML Kit还为开发者提供了手部关键点辨认技术，能够定位包含手指指尖、关节点，以及手段点等21个手部关键点，让人机交互的体验更加丰盛。
利用场景
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。
开发实战
上面给大家介绍如何疾速集成华为HMS ML Kit手部关键点辨认技术，以视频流辨认为例。
1. 开发筹备
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。
1.1 我的项目级gradle里配置Maven仓地址
buildscript { repositories { ... maven {url 'https://developer.huawei.com/repo/'} }} dependencies { ... classpath 'com.huawei.agconnect:agcp:1.3.1.300' }allprojects { repositories { ... maven {url 'https://developer.huawei.com/repo/'} }}1.2 利用级gradle里配置SDK依赖
dependencies{ // 引入根底SDK implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision-handkeypoint:2.0.2.300' // 引入手部关键点检测模型包 implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision-handkeypoint-model:2.0.2.300'}1.3 在文件头增加配置
apply plugin: 'com.android.application'apply plugin: 'com.huawei.agconnect'1.4 增加如下语句到AndroidManifest.xml文件中，自动更新机器学习模型到设施
<meta-data android:name="com.huawei.hms.ml.DEPENDENCY" android:value= "handkeypoint"/>1.5 申请相机权限和读取本地文件权限
<!--相机权限--><uses-permission android:name="android.permission.CAMERA" /><!--读权限--><uses-permission android:name="android.permission.READ_EXTERNAL_STORAGE" />2. 代码开发
2.1 创立手部关键点分析器
MLHandKeypointAnalyzerSetting setting = new MLHandKeypointAnalyzerSetting.Factory() // MLHandKeypointAnalyzerSetting.TYPE_ALL示意所有后果都返回。 // MLHandKeypointAnalyzerSetting.TYPE_KEYPOINT_ONLY示意只返回手部关键点信息。 // MLHandKeypointAnalyzerSetting.TYPE_RECT_ONLY示意只返回手掌区域信息。 .setSceneType(MLHandKeypointAnalyzerSetting.TYPE_ALL) // 设置同一张图片中最多反对检测的手部区域个数。默认最多反对10个手部区域信息检测。 .setMaxHandResults(1) .create();MLHandKeypointAnalyzer analyzer = MLHandKeypointAnalyzerFactory.getInstance().getHandKeypointAnalyzer(setting);2.2 开发者创立辨认后果解决类“HandKeypointTransactor”，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。检测后果除了蕴含每个手指点的坐标信息外，还包含手掌置信度，以及每个点的置信度值，能够基于置信度值过滤误辨认的有效手掌，理论利用中可依据对误辨认的容忍水平，设置阙值灵便利用。
public class HandKeypointTransactor implements MLAnalyzer.MLTransactor<List<MLHandKeypoints>> { @Override public void transactResult(MLAnalyzer.Result<List<MLHandKeypoints>> results) { SparseArray<List<MLHandKeypoints>> analyseList = result.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。 }}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 HandKeypointTransactor());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320320像素，不大于19201920像素。
2.5 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。 }2.6 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(); }Demo成果
上面这个demo展现了不同手势时手部关键点辨认的成果，开发者可依据理论开发须要进行拓展。
Github源码
https://github.com/HMS-Core/hms-ml-demo/blob/master/MLKit-Sample/module-body/src/main/java/com/mlkit/sample/activity/HandKeypointActivity.java
更具体的开发指南参考华为开发者联盟官网
https://developer.huawei.com/consumer/cn/hms/huawei-mlkit
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?tid=0203346162792430439&fid=18
作者：留下落叶