Android：如何在 30 分钟内开发一个身份证照片 DIY 小程序
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将会分享源代码，对于Android新手来说非常友好。整个过程只需要30分钟。
背景
不知道大家有没有过这样的经历。突然学校或公司需要提供一寸或两寸个人头像照片，需要申请护照或学生证，对照片的背景颜色有要求。但是很多人没有时间去照相馆拍照。或者之前拍过，但是照片的背景颜色不符合要求。我也有过类似的经历。当时学校要求办理护照，学校的照相馆又关门了。我急匆匆用手机拍照，然后用床单当背景应付过去。结果被老师骂了。
多年以后，mlkit机器学习有了图像分割的功能。使用这个SDK开发一个证件照DIY小程序，可以完美解决当年的尴尬。
这是演示效果。
1. 准备工作
1.1 在项目级别的Gradle中添加华为Maven仓库
打开Android studio项目级别的build.gradle文件。
添加以下Maven地址
buildscript {
repositories {
maven {url 'http://developer.huawei.com/repo/'}
}
}
allprojects {
repositories {
maven { url 'http://developer.huawei.com/repo/'}
}
}
1.2 在应用级别的build.gradle中添加SDK依赖
引入SDK和基础的人脸识别SDK
dependencies{
// import base
implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision:1.0.2.300'
// import face-detetion sdk
implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision-image-segmentation-body-model:1.0.2.301'
}
1.3 在Android manifest.xml文件中添加模型
为了使应用程序能够在用户从华为应用市场安装应用程序后自动更新最新的机器学习模型到用户的设备。将以下语句添加到应用程序的Android manifest.xml文件中
<manifest
<application
<meta-data
android:name="com.huawei.hms.ml.DEPENDENCY"
android:value= "imgseg "/>
</application>
</manifest>
1.4 在Android manifest.xml文件中申请相机和存储权限
<!--aks for storage permission-->
<uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE" />
2. 代码开发的两个关键步骤
2.1 动态权限申请
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout.activity_main);
if (!allPermissionsGranted()) {
getRuntimePermissions();
}
}
@Override
public void onRequestPermissionsResult(int requestCode, @NonNull String[] permissions,
@NonNull int[] grantResults) {
super.onRequestPermissionsResult(requestCode, permissions, grantResults);
if (requestCode != PERMISSION_REQUESTS) {
return;
}
boolean isNeedShowDiag = false;
for (int i = 0; i < permissions.length; i++) {
if (permissions[i].equals(Manifest.permission.READ_EXTERNAL_STORAGE) &&
grantResults[i] != PackageManager.PERMISSION_GRANTED) {
// 如果相机或者存储权限没有授权，则需要弹出授权提示框
isNeedShowDiag = true;
}
}
if (isNeedShowDiag && !ActivityCompat.shouldShowRequestPermissionRationale
(this, Manifest.permission.CALL_PHONE)) {
AlertDialog dialog = new AlertDialog.Builder(this)
.setMessage(getString(R.string.camera_permission_rationale))
.setPositiveButton(getString(R.string.settings),
new DialogInterface.OnClickListener() {
@Override
public void onClick(DialogInterface dialog, int which) {
Intent intent =
new Intent(Settings.ACTION_APPLICATION_DETAILS_SETTINGS);
intent.setData(Uri.parse
("package:" + getPackageName())); // 根据包名打开对应的设置界面
startActivityForResult(intent, 200);
startActivity(intent);
}
})
.setNegativeButton(getString(R.string.cancel),
new DialogInterface.OnClickListener() {
@Override
public void onClick(DialogInterface dialog, int which) {
finish();
}
}).create();
dialog.show();
}
}
2.2 创建图像分割检测器
可以通过图像分割检测配置器“mlimagesegmentation setting”创建图像分割检测器。
MLImageSegmentationSetting setting = new MLImageSegmentationSetting.Factory()
.setAnalyzerType(MLImageSegmentationSetting.BODY_SEG)
.setExact(true)
.create();
this.analyzer = MLAnalyzerFactory.getInstance().getImageSegmentationAnalyzer(setting);
2.3 通过android.graphics.bitmap创建“mlframe”对象，供分析器检测图片
可以通过图像分割检测配置器“MLImageSegmentationSetting”创建图像分割检测器。
MLFrame mlFrame = new MLFrame.Creator().setBitmap(this.originBitmap).create();
2.4 调用“asyncanalyseframe”方法进行图像分割
// Create task，process the results returned by the image segmentation detector.
Task<MLImageSegmentation> task = analyzer.asyncAnalyseFrame(frame);
// 异步处理图像分割检测器返回结果
Task<MLImageSegmentation> task = this.analyzer.asyncAnalyseFrame(mlFrame);
task.addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<MLImageSegmentation>() {
@Override
public void onSuccess(MLImageSegmentation mlImageSegmentationResults) {
// Transacting logic for segment success.
if (mlImageSegmentationResults != null) {
StillCutPhotoActivity.this.foreground =
mlImageSegmentationResults.getForeground();
StillCutPhotoActivity.this.preview.setImageBitmap
(StillCutPhotoActivity.this.foreground);
StillCutPhotoActivity.this.processedImage =
((BitmapDrawable) ((ImageView)
StillCutPhotoActivity.this.preview).getDrawable()).getBitmap();
StillCutPhotoActivity.this.changeBackground();
} else {
StillCutPhotoActivity.this.displayFailure();
}
}
}).addOnFailureListener(new OnFailureListener() {
@Override
public void onFailure(Exception e) {
// Transacting logic for segment failure.
StillCutPhotoActivity.this.displayFailure();
return;
}
});
2.5 更改图片背景
this.backgroundBitmap = BitmapUtils.loadFromPath
(StillCutPhotoActivity.this, id, targetedSize.first, targetedSize.second);
BitmapDrawable drawable = new BitmapDrawable(backgroundBitmap);
this.preview.setDrawingCacheEnabled(true);
this.preview.setBackground(drawable);
this.preview.setImageBitmap(this.foreground);
this.processedImage = Bitmap.createBitmap(this.preview.getDrawingCache());
this.preview.setDrawingCacheEnabled(false);
结论
这样，一个证件照DIY小程序就做好了。让我们看看演示效果。
如果你有很强的动手能力，也可以添加和更换服装或其他操作。源代码已经上传到GitHub。你也可以在GitHub上改进这个功能。
请戳GitHub源代码地址（项目目录是id-photo-diy）。
基于图像分割的能力，不仅可以用来做证件照DIY程序，还可以实现以下相关功能
- 可以将日常生活中的人物肖像抠出来，通过更换背景制作一些有趣的图片，或者对背景进行虚化，得到更美观、更具艺术感的照片。
- 识别图像中的天空、植物、食物、猫和狗、花朵、水面、沙面、建筑物、山脉等元素，并对这些元素进行特殊美化，例如将天空变得更蓝，将水变得更清澈。
- 识别视频流中的物体，编辑视频流的特效，并更换背景。
对于其他功能，请大家集思广益！
有关更详细的开发指南，请参考华为开发者联盟官方网站
历史
- 2020年3月23日：初始版本