人臉檢測
使用 ML Kit 的人臉檢測 API,您可以檢測圖像中的人臉、識別關鍵面部特徵並獲取檢測到的人臉的輪廓。
通過面部檢測,您可以獲得執行任務所需的信息,例如修飾自拍和肖像,或從用戶的照片生成頭像。由於 ML Kit 可以實時執行面部檢測,因此您可以在視頻聊天或響應玩家表情的遊戲等應用程序中使用它。
如果您是 Flutter 開發人員,您可能會對FlutterFire感興趣,它包含一個用於 Firebase 的 ML Vision API 的插件。
關鍵能力
識別和定位面部特徵 | 獲取檢測到的每張臉的眼睛、耳朵、臉頰、鼻子和嘴巴的坐標。 |
獲取面部特徵的輪廓 | 獲取檢測到的人臉及其眼睛、眉毛、嘴唇和鼻子的輪廓。 |
識別面部表情 | 確定一個人是在微笑還是閉著眼睛。 |
跨視頻幀跟踪人臉 | 獲取檢測到的每個人臉的標識符。此標識符在調用中是一致的,因此您可以例如對視頻流中的特定人執行圖像處理。 |
實時處理視頻幀 | 人臉檢測在設備上執行,速度足夠快,可用於實時應用,例如視頻處理。 |
示例結果
示例 1
對於檢測到的每個人臉:
第 1 個,共 3 個 | |||||||
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邊界多邊形 | (884.880004882812, 149.546676635742), (1030.77197265625, 149.546676635742), (1030.77197265625, 329.660278320312), (884.20100460228) | ||||||
旋轉角度 | Y:-14.054030418395996,Z:-55.007488250732422 | ||||||
跟踪號碼 | 2 | ||||||
面部標誌 |
... ETC。 | ||||||
特徵概率 |
|
示例2(人臉輪廓檢測)
啟用面部輪廓檢測後,您還將獲得檢測到的每個面部特徵的點列表。這些點代表特徵的形狀。下圖說明了這些點如何映射到人臉(單擊圖像放大):
面部特徵輪廓 | |
---|---|
鼻樑 | (505.149811, 221.201797), (506.987122, 313.285919) |
左眼 | (404.642029, 232.854431), (408.527283, 231.366623), (413.565796, 229.427856), (421.378296, 226.967682), (432.598755, 225.434143), (442.953064, 226.089508), (453.899811, 228.594818), (461.516418, 232.650467), (465.069580 , 235.600845), (462.170410, 236.316147), (456.233643, 236.891602), (446.363922, 237.966888), (435.698914, 238.149323), (424.320740, 237.235168), (416.037720, 236.012115), (409.983459, 234.870300) |
上唇頂部 | (421.662048, 354.520813), (428.103882, 349.694061), (440.847595, 348.048737), (456.549988, 346.295532), (480.526489, 346.089294), (503.375702, 349.470459), (525.624634, 347.352783), (547.371155, 349.091980), (560.082031 , 351.693268), (570.226685, 354.210175), (575.305420, 359.257751) |
(ETC。) |