MegviiFacepp-Android-SDK

by FacePlusPlus

An android wrapper of MegviiFacepp SDK (the mobile SDK).

214 Stars 77 Forks Last release: over 3 years ago (0.4.5) Apache License 2.0 126 Commits 8 Releases

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Facepp人脸检测SDK集成说明文档

一、简介

Facepp人脸检测SDK是旷视科技推出的人脸检测工具包,提供快速,简洁的开发接口,支持Android4.2及以上的移动设备上实现人脸检测

功能特性

  • 支持人脸的fast检测
  • 支持人脸的robust检测
  • 支持获取人脸关键点
  • 支持人脸比对
  • 支持获取人脸框
  • 支持检测年龄性别
  • 支持获取3dpose
  • 支持 ARMv7a和ARM64v8a架构
  • 支持Android 4.2及以上系统
  • 快速,库文件小,贴合度高

组件及资源

FaceppSDK包含demo、sdk、docs三部分,demo和sdk可以查看github

  • demo部分:里面包含一个示例工程,实现了人脸检测的功能,有完整的源代码。
  • sdk部分:里面包含了一套jni的封装,可以实现aar和c的两种集成方式。
  • 库文件:人脸检测的实现库,路径以及目录如下sdk/src/main/jniLibs ├── armeabi-v7a │ ├── libmegface-new .so │ ├── libMegviiFacepp-0.5.2 .so ├── arm64-v8a │ ├── libmegface-new .so │ ├── libMegviiFacepp-0.5.2 .so
  • 模型文件:人脸检测的训练模型,模型目前分在线授权和离线授权两种,路径/faceppdemo/src/main/res/raw/megviifacepp052model > 试⽤版SDK有使用时间和使用次数的限制,如需正式版请通过Face++官网联系商务合作。

二、开发指南

阅读对象

本文档为技术文档,需要阅读者具有基本的Android开发能力,如果想对c定制开发需要有基本的c开发能力。

文档综述

FaceppSDK是适用android平台下的人脸检测SDK,提供aar,jar,c的三种接入方式,提供了简捷的接口方便接入。

开发准备

在线授权的准备

  1. 官网注册账号
  2. 申请key和secret,用于在线授权。
  3. 申请Bundle ID(applicationId),用于模型的验证。

集成SDK

  1. 启动Android Studio,并导入工程(以MegviiFacepp-Android-SDK 0.5.2版本为例)
  2. 已有工程导入SDK
  3. Demo Project目录如下:

红色:为demo module,展示用户集成部分 蓝色:为sdk module,如果需要定制开发,或者更高的效率,可以自己开发jni部分。 * Demo Module的目录如下: 红色:sdk module编译的aar,如非需要定制可直接使用 蓝色:为联网授权aar,如果是离线授权可以去掉,另外联网授权申请的key和secret需要添加到/faceppdemo/src/main/java/com/facepp/demo/util/Util.java,还需要申请一个工程的applicationId的bundle。 绿色:为申请到的module,是人脸检测的训练模型

功能使用和API接口介绍

下面采用最常用的获取人脸关键流程来讲解,常用API。

1. 初始化SDK

初始化实例

java
facepp = new Facepp();
初始化模型,如果模型加载失败,会有相应的code提示
java
String errorCode = facepp.init(this, ConUtil.getFileContent(this, R.raw.megviifacepp_0_5_2_model), isOneFaceTrackig ? 1 : 0);

2. 检测参数设置

主要根据需要的模型的能力去设置detectionMode,其他的参数使用默认即可

java
Facepp.FaceppConfig faceppConfig = facepp.getFaceppConfig();
faceppConfig.detectionMode = Facepp.FaceppConfig.DETECTION_MODE_TRACKING_FAST;
facepp.setFaceppConfig(faceppConfig);

3.人脸检测

这里会获取检测到人脸的数目,和人脸框置信度等基本信息。参数为检测图片的属性,imageMode目前支持两种bgr nv21

java
final Facepp.Face[] faces = facepp.detect(imgData, width, height, Facepp.IMAGEMODE_NV21);

4.获取关键点

获取人脸的关键点,tracking检测的会做平滑,参数pointNum有81点和106点

java
facepp.getLandmarkRaw(faces[c], Facepp.FPP_GET_LANDMARK81);

5.释放资源

释放资源

java
facepp.release();

6.切换摄像头

切换摄像头需要重置track

java
facepp.resetTrack();

版本更新

v0.5.2 * sdk 1. 增加detectrect模式:只输出人脸框 2. 删除tracknormal模式,内部将tracknormal映射成trackrobust,并提示用户此模式已废弃,以后会在接口中直接删除 3. 接口变化 3.1 增加 CreateApiHandleWithMaxFaceCount,在初始化时设置最大跟踪的人脸数。config中onefacetracking被废弃 3.2 增加 GetJenkinsNumber 输出jenkins打包时版本号,方便调试 3.3 增加 ResetTrack 清除track缓存 3.4 增加 GetRect 在detectrect模式下,输出人脸框信息 3.5 更新 GetAlgorithmInfo ,增加返回限制的bundleid 3.6 更新 MGFPPAPICONFIG, 增加 faceconfidencefilter,人脸置信度过滤阈值,低于此值的数据将被过滤掉,默认 0.1 3.7 单脸跟踪需在初始化时设置,初始化接口增加了最多跟踪几张人脸的参数。默认为0,不限制。设置中的oneface_tracking已失效 * demo 1. 简化在线授权的逻辑。 2. module的合并 3. 增加人脸比对

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