怎么在iOS中使用CoreImage實現一個人臉識別功能-創(chuàng)新互聯(lián)

這篇文章給大家介紹怎么在iOS中使用CoreImage實現一個人臉識別功能,內容非常詳細,感興趣的小伙伴們可以參考借鑒,希望對大家能有所幫助。

創(chuàng)新互聯(lián)公司長期為近千家客戶提供的網站建設服務,團隊從業(yè)經驗10年,關注不同地域、不同群體,并針對不同對象提供差異化的產品和服務;打造開放共贏平臺,與合作伙伴共同營造健康的互聯(lián)網生態(tài)環(huán)境。為永豐企業(yè)提供專業(yè)的網站設計、成都做網站,永豐網站改版等技術服務。擁有10多年豐富建站經驗和眾多成功案例,為您定制開發(fā)。

前言

CoreImage是Cocoa Touch中一個強大的API,也是iOS SDK中的關鍵部分,不過它經常被忽視。在本篇教程中,我會帶大家一起驗證CoreImage的人臉識別特性。在開始之前,我們先要簡單了解下CoreImage framework 組成

CoreImage framework組成

Apple 已經幫我們把image的處理分類好,來看看它的結構:

怎么在iOS中使用CoreImage實現一個人臉識別功能

主要分為三個部分:

1、定義部分:CoreImage 和CoreImageDefines。見名思義,代表了CoreImage 這個框架和它的定義。

2、操作部分:

  • 濾鏡(CIFliter):CIFilter 產生一個CIImage。典型的,接受一到多的圖片作為輸入,經過一些過濾操作,產生指定輸出的圖片。

  • 檢測(CIDetector):CIDetector 檢測處理圖片的特性,如使用來檢測圖片中人臉的眼睛、嘴巴、等等。

  • 特征(CIFeature):CIFeature 代表由 detector處理后產生的特征。

3、圖像部分:

  • 畫布(CIContext):畫布類可被用與處理Quartz 2D 或者 OpenGL??梢杂盟鼇黻P聯(lián)CoreImage類。如濾鏡、顏色等渲染處理。

  • 顏色(CIColor): 圖片的關聯(lián)與畫布、圖片像素顏色的處理。

  • 向量(CIVector): 圖片的坐標向量等幾何方法處理。

  • 圖片(CIImage): 代表一個圖像,可代表關聯(lián)后輸出的圖像。

在了解上述基本知識后,我們開始通過創(chuàng)建一個工程來帶大家一步步驗證Core Image的人臉識別特性。

將要構建的應用

iOS的人臉識別從iOS 5(2011)就有了,不過一直沒怎么被關注過。人臉識別API允許開發(fā)者不僅可以檢測人臉,也可以檢測到面部的一些特殊屬性,比如說微笑或眨眼。

首先,為了了解Core Image的人臉識別技術我們會創(chuàng)建一個app來識別照片中的人臉并用一個方框來標記它。在第二個demo中,讓用戶拍攝一張照片,檢測其中的人臉并檢索人臉位置。這樣一來,就充分掌握了iOS中的人臉識別,并且學會如何利用這個強大卻總被忽略的API。

話不多說,開搞!

建立工程(我用的是Xcode8.0)

這里提供了初始工程,當然你也可以自己創(chuàng)建(主要是為了方便大家)點我下載 用Xcode打開下載后的工程,可以看到里面只有一個關聯(lián)了IBOutlet和imageView的StoryBoard。

怎么在iOS中使用CoreImage實現一個人臉識別功能

使用CoreImage識別人臉

在開始工程中,故事板中的imageView組件與代碼中的IBOutlet已關聯(lián),接下來要編寫實現人臉識別的代碼部分。在ViewController.swift文件中寫下如下代碼:

import UIKit
import CoreImage // 引入CoreImage
class ViewController: UIViewController {
 @IBOutlet weak var personPic: UIImageView!

 override func viewDidLoad() {
 super.viewDidLoad()

 personPic.image = UIImage(named: "face-1")
 // 調用detect
 detect()

 }
 //MARK: - 識別面部
 func detect() {
 // 創(chuàng)建personciImage變量保存從故事板中的UIImageView提取圖像并將其轉換為CIImage,使用Core Image時需要用CIImage
 guard let personciImage = CIImage(image: personPic.image!) else {
  return
 }
 // 創(chuàng)建accuracy變量并設為CIDetectorAccuracyHigh,可以在CIDetectorAccuracyHigh(較強的處理能力)與CIDetectorAccuracyLow(較弱的處理能力)中選擇,因為想讓準確度高一些在這里選擇CIDetectorAccuracyHigh
 let accuracy = [CIDetectorAccuracy: CIDetectorAccuracyHigh]
 // 這里定義了一個屬于CIDetector類的faceDetector變量,并輸入之前創(chuàng)建的accuracy變量
 let faceDetector = CIDetector(ofType: CIDetectorTypeFace, context: nil, options: accuracy)
 // 調用faceDetector的featuresInImage方法,識別器會找到所給圖像中的人臉,最后返回一個人臉數組
 let faces = faceDetector?.features(in: personciImage)
 // 循環(huán)faces數組里的所有face,并將識別到的人臉強轉為CIFaceFeature類型
 for face in faces as! [CIFaceFeature] {

  print("Found bounds are \(face.bounds)")
  // 創(chuàng)建名為faceBox的UIView,frame設為返回的faces.first的frame,繪制一個矩形框來標識識別到的人臉
  let faceBox = UIView(frame: face.bounds)
  // 設置faceBox的邊框寬度為3
  faceBox.layer.borderWidth = 3
  // 設置邊框顏色為紅色
  faceBox.layer.borderColor = UIColor.red.cgColor
  // 將背景色設為clear,意味著這個視圖沒有可見的背景
  faceBox.backgroundColor = UIColor.clear
  // 最后,把這個視圖添加到personPic imageView上
  personPic.addSubview(faceBox)
  // API不僅可以幫助你識別人臉,也可識別臉上的左右眼,我們不在圖像中標識出眼睛,只是給你展示一下CIFaceFeature的相關屬性
  if face.hasLeftEyePosition {
  print("Left eye bounds are \(face.leftEyePosition)")
  }

  if face.hasRightEyePosition {
  print("Right eye bounds are \(face.rightEyePosition)")
  }
 }
 }
}

編譯并運行app,結果應如下圖所示:

怎么在iOS中使用CoreImage實現一個人臉識別功能

根據控制臺的輸出來看,貌似識別器識別到了人臉:

Found bounds are (314.0, 243.0, 196.0, 196.0)

當前的實現中沒有解決的問題:

  • 人臉識別是在原始圖像上進行的,由于原始圖像的分辨率比image view要高,因此需要設置image view的content mode為aspect fit(保持縱橫比的情況下縮放圖片)。為了合適的繪制矩形框,需要計算image view中人臉的實際位置與尺寸

  • 還要注意的是,CoreImage與UIView使用兩種不同的坐標系統(tǒng)(看下圖),因此要實現一個CoreImage坐標到UIView坐標的轉換。

UIView坐標系:

怎么在iOS中使用CoreImage實現一個人臉識別功能

CoreImage坐標系:

怎么在iOS中使用CoreImage實現一個人臉識別功能

現在使用下面的代碼替換detect()方法:

func detect1() {

 guard let personciImage = CIImage(image: personPic.image!) else { return }
 let accuracy = [CIDetectorAccuracy: CIDetectorAccuracyHigh]
 let faceDetector = CIDetector(ofType: CIDetectorTypeFace, context: nil, options: accuracy)
 let faces = faceDetector?.features(in: personciImage)

 // 轉換坐標系
 let ciImageSize = personciImage.extent.size
 var transform = CGAffineTransform(scaleX: 1, y: -1)
 transform = transform.translatedBy(x: 0, y: -ciImageSize.height)

 for face in faces as! [CIFaceFeature] {
 print("Found bounds are \(face.bounds)") 
 // 應用變換轉換坐標
 var faceViewBounds = face.bounds.applying(transform)
 // 在圖像視圖中計算矩形的實際位置和大小
 let viewSize = personPic.bounds.size
 let scale = min(viewSize.width / ciImageSize.width, viewSize.height / ciImageSize.height)
 let offsetX = (viewSize.width - ciImageSize.width * scale) / 2
 let offsetY = (viewSize.height - ciImageSize.height * scale) / 2

 faceViewBounds = faceViewBounds.applying(CGAffineTransform(scaleX: scale, y: scale))
 faceViewBounds.origin.x += offsetX
 faceViewBounds.origin.y += offsetY

 let faceBox = UIView(frame: faceViewBounds)
 faceBox.layer.borderWidth = 3
 faceBox.layer.borderColor = UIColor.red.cgColor
 faceBox.backgroundColor = UIColor.clear
 personPic.addSubview(faceBox)

 if face.hasLeftEyePosition {
  print("Left eye bounds are \(face.leftEyePosition)")
 }

 if face.hasRightEyePosition {
  print("Right eye bounds are \(face.rightEyePosition)")
 }
 }
}

上述代碼中,首先使用仿射變換(AffineTransform)將Core Image坐標轉換為UIKit坐標,然后編寫了計算實際位置與矩形視圖尺寸的代碼。

再次運行app,應該會看到人的面部周圍會有一個框。OK,你已經成功使用Core Image識別出了人臉。

但是有的童鞋在使用了上面的代碼運行后可能會出現方框不存在(即沒有識別人臉)這種情況,這是由于忘記關閉Auto Layout以及Size Classes了。 選中storyBoard中的ViewController,選中view下的imageView。然后在右邊的面板中的第一個選項卡中找到use Auto Layout ,將前面的??去掉就可以了

怎么在iOS中使用CoreImage實現一個人臉識別功能

經過上面的設置后我們再次運行App,就會看到圖三出現的效果了。

構建一個人臉識別的相機應用

想象一下你有一個用來照相的相機app,照完相后你想運行一下人臉識別來檢測一下是否存在人臉。若存在一些人臉,你也許想用一些標簽來對這些照片進行分類。我們不會構建一個保存照片后再處理的app,而是一個實時的相機app,因此需要整合一下UIImagePicker類,在照完相時立刻進行人臉識別。

在開始工程中已經創(chuàng)建好了CameraViewController類,使用如下代碼實現相機的功能:

class CameraViewController: UIViewController, UIImagePickerControllerDelegate, UINavigationControllerDelegate {
 @IBOutlet var imageView: UIImageView!
 let imagePicker = UIImagePickerController()

 override func viewDidLoad() {
  super.viewDidLoad()
  imagePicker.delegate = self
 }

 @IBAction func takePhoto(_ sender: AnyObject) {

  if !UIImagePickerController.isSourceTypeAvailable(.camera) {
   return
  }

  imagePicker.allowsEditing = false
  imagePicker.sourceType = .camera

  present(imagePicker, animated: true, completion: nil)
 }

 func imagePickerController(_ picker: UIImagePickerController, didFinishPickingMediaWithInfo info: [String : Any]) {

  if let pickedImage = info[UIImagePickerControllerOriginalImage] as? UIImage {
   imageView.contentMode = .scaleAspectFit
   imageView.image = pickedImage
  }

  dismiss(animated: true, completion: nil)
  self.detect()
 }

 func imagePickerControllerDidCancel(_ picker: UIImagePickerController) {
  dismiss(animated: true, completion: nil)
 }
}

前面幾行設置UIImagePicker委托為當前視圖類,在didFinishPickingMediaWithInfo方法(UIImagePicker的委托方法)中設置imageView為在方法中所選擇的圖像,接著返回上一視圖調用detect函數。

還沒有實現detect函數,插入下面代碼并分析一下:

func detect() {
 let imageOptions = NSDictionary(object: NSNumber(value: 5) as NSNumber, forKey: CIDetectorImageOrientation as NSString)
 let personciImage = CIImage(cgImage: imageView.image!.cgImage!)
 let accuracy = [CIDetectorAccuracy: CIDetectorAccuracyHigh]
 let faceDetector = CIDetector(ofType: CIDetectorTypeFace, context: nil, options: accuracy)
 let faces = faceDetector?.features(in: personciImage, options: imageOptions as? [String : AnyObject])

 if let face = faces?.first as? CIFaceFeature {
  print("found bounds are \(face.bounds)")

  let alert = UIAlertController(title: "提示", message: "檢測到了人臉", preferredStyle: UIAlertControllerStyle.alert)
  alert.addAction(UIAlertAction(title: "確定", style: UIAlertActionStyle.default, handler: nil))
  self.present(alert, animated: true, completion: nil)

  if face.hasSmile {
   print("face is smiling");
  }

  if face.hasLeftEyePosition {
   print("左眼的位置: \(face.leftEyePosition)")
  }

  if face.hasRightEyePosition {
   print("右眼的位置: \(face.rightEyePosition)")
  }
 } else {
  let alert = UIAlertController(title: "提示", message: "未檢測到人臉", preferredStyle: UIAlertControllerStyle.alert)
  alert.addAction(UIAlertAction(title: "確定", style: UIAlertActionStyle.default, handler: nil))
  self.present(alert, animated: true, completion: nil)
 }
}

這個detect()函數與之前實現的detect函數非常像,不過這次只用它來獲取圖像不做變換。當識別到人臉后顯示一個警告信息“檢測到了人臉!”,否則顯示“未檢測到人臉”。運行app測試一下:

怎么在iOS中使用CoreImage實現一個人臉識別功能

怎么在iOS中使用CoreImage實現一個人臉識別功能

我們已經使用到了一些CIFaceFeature的屬性與方法,比如,若想檢測人物是否微笑,可以調用.hasSmile,它會返回一個布爾值??梢苑謩e使用.hasLeftEyePosition與.hasRightEyePosition檢測是否存在左右眼。

同樣,可以調用hasMouthPosition來檢測是否存在嘴,若存在則可以使用mouthPosition屬性,如下所示:

if (face.hasMouthPosition) {
 print("mouth detected")
}

如你所見,使用Core Image來檢測面部特征是非常簡單的。除了檢測嘴、笑容、眼睛外,也可以調用leftEyeClosed與rightEyeClosed檢測左右眼是否睜開,這里就不在貼出代碼了。

關于怎么在iOS中使用CoreImage實現一個人臉識別功能就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,可以學到更多知識。如果覺得文章不錯,可以把它分享出去讓更多的人看到。

另外有需要云服務器可以了解下創(chuàng)新互聯(lián)建站www.muchs.cn,海內外云服務器15元起步,三天無理由+7*72小時售后在線,公司持有idc許可證,提供“云服務器、裸金屬服務器、高防服務器、香港服務器、美國服務器、虛擬主機、免備案服務器”等云主機租用服務以及企業(yè)上云的綜合解決方案,具有“安全穩(wěn)定、簡單易用、服務可用性高、性價比高”等特點與優(yōu)勢,專為企業(yè)上云打造定制,能夠滿足用戶豐富、多元化的應用場景需求。

名稱欄目:怎么在iOS中使用CoreImage實現一個人臉識別功能-創(chuàng)新互聯(lián)
本文鏈接:http://www.muchs.cn/article16/dcdedg.html

成都網站建設公司_創(chuàng)新互聯(lián),為您提供用戶體驗、服務器托管小程序開發(fā)、網站策劃、App開發(fā)、手機網站建設

廣告

聲明:本網站發(fā)布的內容(圖片、視頻和文字)以用戶投稿、用戶轉載內容為主,如果涉及侵權請盡快告知,我們將會在第一時間刪除。文章觀點不代表本網站立場,如需處理請聯(lián)系客服。電話:028-86922220;郵箱:631063699@qq.com。內容未經允許不得轉載,或轉載時需注明來源: 創(chuàng)新互聯(lián)

成都做網站