关于人脸检测被折磨了半个月，前2周开需求会时需要要做一个“人脸认证上传功能，具体是打开前置摄像头，识别出用户的脸并且脸在一个指定的圆圈内然后自动保存这个状态的图像待用户是否确定上传”。听到这个需求我第一时间想到比较专业的图形处理库OpenCV。去github上面搜了一下关于openCV识别人脸的demo，样例确实有点多，也确实是可以实现 但是OpenCV库实在是有点大8M,用这个库估计会被构架师说死。然后我还搜过其它的第三方库（虹软，face++，阿里云人脸检测）这几款都不是省油的灯一款需要兼容android5.0以上，其它2款都是收费版，至于阿里云更厉害了不支持离线检测。
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原文链接：https://ai.googleblog.com/2020/02/autoflip-open-source-framework-for.html
原文 ： https://webrtchacks.com/ml-kit-smile-detection/
【导读】我爱计算机视觉（aicvml）CV君推荐道：“虽然它是出自Google Research，但不是一个实验品，而是已经应用于谷歌多款产品中，还在开发中，将来也许会成为一款重要的专注于媒体的机器学习应用框架，非常值得做计算机视觉相关工程开发的朋友参考。”
因为手机平板等各种终端设备层出不穷，制作人拍个视频还要剪裁成各种尺寸，以便分发到各种渠道。然而，如果要聚焦于核心内容，那么能追踪主体，并剪裁视频长宽尺寸的能力就必不可少了。
这篇文章主要分下面几点来展开讲解： 1)Android 最新Camera 整体框架; 2)Android Camera2 和HAL3 的基本了解； 3)Camera2 介绍; （本文所写的内容基于Android 9.0）
Android Camera整体框架主要包括三个进程：app进程、camera server进程、hal进程（provider进程）。进程之间的通信都是通过binder实现，其中app和camera server通信使用 AIDL(Android Interface Definition Language) ，camera server和hal（provider进程）通信使用HIDL(HAL interface definition language) 。
从 Android 5.0 开始，Google 引入了一套全新的相机框架 Camera2（android.hardware.camera2）并且废弃了旧的相机框架 Camera1（android.hardware.Camera）。作为一个专门从事相机应用开发的开发者来说，这一刻我等了太久了，Camera1 那寥寥无几的 API 和极差的灵活性早已不能满足日益复杂的相机功能开发。Camera2 的出现给相机应用程序带来了巨大的变革，因为它的目的是为了给应用层提供更多的相机控制权限，从而构建出更高质量的相机应用程序。本文是 Camera2 教程的开篇作，本章将介绍以下几个内容：
本周，全球的计算机视觉专家们即将齐聚威尼斯参加 ICCV （International Conference on Computer Vision）2017，展示计算机视觉和相关领域的最新研究进展。ICCV由IEEE主办，与计算机视觉模式识别会议（CVPR）和欧洲计算机视觉会议（ECCV）并称计算机视觉方向的三大顶级会议。CVPR每年召开一次，而ECCV和ICCV在世界范围内每年间隔召开。ICCV论文录用率很低，也符合它顶级会议的地位。 今年ICCV中，Facebook有15篇论文被收录，同时Faceboo
这篇文章将给大家讲解如何在Android系统上基于OpenGL ES 2.0来实现相机实时图片涂鸦效果，所涂内容跟随人脸出现、消失、移动、旋转及缩放，在这里，我们假设您： 已经搭建好一个相机框架，能够获得相机的预览图像 有了一个人脸检测的SDK，能够得到相机预览时每帧人脸在屏幕中的坐标及旋转角度。 在开始讲解之前，先简要介绍一下OpenGL ES 2.0的一些必要的基础知识，方便对文章的理解。 基础知识一：OpenGL的坐标系 为方便讲解，以下只讲解二维的情况，在OpenGL使用中，我们主要会涉及到以下三个
从CSDN下载Demo源码：https://download.csdn.net/download/u011018979/19265912
Camera API2是Google从Android5.0开始推出的配合HAL3使用的一套新架构，相比于API1，对应用层开发者而言开放了更多的自主控制权，主要特性包括：
本节的主要内容是OpenCV在Android NDK开发中的应用。 本节包括下面几个方面的内容： 1.如何实现Static Initialization从而不需要安装OpenCV Manager运行
笔者今年做了一个和人脸有关的android产品，主要是获取摄像头返回的预览数据流，判断该数据流是否包含了人脸，有人脸时显示摄像头预览框，无人脸时摄像头预览框隐藏，看上去这个功能并不复杂，其实在开发过程中，遇到的问题也不多，全部都处理了，在正式推出前，这个产品在公司内部也测试了几个月，也没发现bug，但最近实施人员，在客户公司做实施时，反馈回来各种问题，这些问题有部分是程序bug,也有一部分是和硬件有关，因为测试环境有限，笔者无法对各种型号，各个厂家的硬件进行测试，这篇文章主要是记录，摄像头给我们带来的一些坑，分享给涉及到人脸开发的朋友，让大家少走弯路。
作者简介：atilazhang(张子鋆)，天天P图 iOS 工程师 使用常规的三角贴合的方式给唇部上色，在大多数情况下都表现良好。但是在唇部形态较之正常形态发生较大变化时，比如在嘟嘴，张嘴与抿嘴的场
2015年我出版了个人第一本关于图像处理方面的书籍《Java图像处理-编程技巧与应用实践》，这本书主要是从理论与编码上面详细阐述了图像处理基础算法以及它们在编码实现上的技巧。一转眼已经三年过去了，在这三年的时光里我无时无刻都在关注图像处理与计算机视觉技术发展与未来，同时渐渐萌发了再写一本图像处理相关技术书籍的念头，因为《Java图像处理-编程技巧与应用实践》一书主要不是针对工程应用场景，读者在学完之后很难直接上手开始做项目，所以把第二本书定位为工程实战书籍类型，可以帮助大家解决工程与项目实际技术问题。OpenCV是英特尔开源出来的计算机视觉框架，有着十分强大的图像与视频分析处理算法库。借助OpenCV框架，Android程序员可以在不关心底层数学原理的情况下，解决人脸检测、OCR识别、AR应用开发，图像与视频分析处理，文本处理等Androd开发者经常遇到问题，考虑这些真实需求，本着从易到难的原则，列出了提纲，得到机械工业出版社 杨绣国编辑 肯定与大力支持，于是才有《OpenCV Android开发实战》一书的写作与出版。
如果你现在正在阅读这篇文章，那么你可能已经阅读了我的介绍文章（JS使用者福音：在浏览器中运行人脸识别）或者之前使用过face-api.js。如果你还没有听说过face-api.js，我建议你先阅读介绍文章再回来阅读本文。
尽管深度学习已经在近期取得了一些进步，但在其在自动摄影方面依旧面临着一项极具挑战的难题：相机能够自动抓拍到精彩的瞬间吗？
Android平台中要实现二维码扫描功能的话，最常用的开源库要推zxing和zbar了。不过zbar已经好几年没有更新了，而zxing由Google开源并持续维护，所以本文就选择采用zxing来实现二维码扫描功能。
主要介绍通过https://github.com/opencv/opencv/releases 下载的 SDK的目录结构。
现在二维码已经非常普及了，那么二维码的扫描与处理也成为了Android开发中的一个必要技能。网上有很多关于Android中二维码处理的帖子，大都是在讲开源框架zxing用法，然后贴贴代码就完了，并没有
在本章中，我们将探索移动设备上深度学习的新兴途径。 我们将简要讨论机器学习和深度学习的基本概念，并将介绍可用于将深度学习与 Android 和 iOS 集成的各种选项。 本章还介绍了使用本机和基于云的学习方法进行深度学习项目的实现。
这就是谷歌AI今天发布的MediaPipe Objectron，一个可以实时3D目标检测的pipeline。
针对相机开发涉及专业知识多，且Camera2使用复杂等痛点，在2019年的Google I/O大会上，Google推出了一个新的Jetpack组件--CameraX，这个支持包的作用为: help you make camera app development easier
AI 研习社按：移动设备相较于 PC ，携带便携，普及率高。近年来，随着移动设备的广泛普及与应用，在移动设备上使用深度学习技术的需求开始涌现。
PSRAM：pseudo SRAM，伪SRAM。它具有类SRAM的接口协议：给出地址、读、写命令，就可以实现存取，不像DRAM需要memory controller来控制内存单元定期数据刷新，因此结口简单；但它的内核是DRAM架构：1T1C一个晶体管一个电容构成存储cell，而传统SRAM需要6T即六个晶体管构成一个存储cell。由此结合，他可以实现类SRAM的接口有可实现较大的存储容量。（我们都知道大容量SRAM非常贵）
按照官方的说法，新的 Camera2 升级了性能也支持了许多新的功能，所以借此机会对 Android 相机硬件的新老版本 API 做了一番调查和梳理。
首先我们先看一段预览视频，了解一下无人超市的整个销售与运作过程。 视频内容 无人超市，未来趋势。 上面这段视频，展示了逛亚马逊的Amazon Go无人超市是种怎样的体验。毫无疑问，一个完善的无人超市需要复杂的技术支撑。 现在，挑战来了。 你能不能在一天半的时间里，从零着手搭建出一个基本的Amazon Go无人超市系统？让客户可以体验无缝衔接的购物体验？ 当然可以。 有个四人小组就在最新的一次黑客马拉松中，完成了这样一次挑战。他们只用了不到36个小时，就搞定了一切，而且还把整个教程公布了出来。 首先，得有一套
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本篇是《Java版人脸跟踪三部曲》系列的第二篇，前文体验了人脸跟踪的效果，想要编码实现这样的效果，咱们需要做好设计工作，也就是本篇的任务 本篇主要包含以下内容： 核心逻辑 重要知识点：HSV、HUE 重要知识点：反向投影 重要知识点：CamShift 重要知识点：JavaCV的API支持 如何开局？ 前文的完整功能分析 异常处理 期待下一篇的实战（虎年
毕业至今，之前一直从事Android开发的工作，今年5月份开始接触音视频开发相关工作，于是打算写一个音视频相关专栏，让移动端的同学，能通过这个专栏快速掌握音视频相关知识，首先带来第一篇，主要讲讲移动端的音视频技术涉及哪些？
使用Dlib提取人脸特征并训练二类分类器 (smile, nosmile) 来识别人脸微笑表情。
完成 Android 相机预览功能以后，在此基础上我使用 dlib 与 opencv 库做了一个关于人脸检测的 demo。该 demo 在相机预览过程中对人脸进行实时检测，并将检测到的人脸用矩形框描绘出来。具体实现原理如下：
当地时间 6.18-22 日，CVPR 2018 将在美国盐湖城举办。目前距离大会开幕还有四个月，随着春节期间大会主办方公布接收论文名单，引来大家对 CVPR 的讨论狂潮。除了对接收论文的讨论和学习，其实还有一个议程也不容大家错过，那就是 workshop 上各式各样的比赛了。 从大会官网上可以看到，今年的 workshop 涉及到多个议题，比如伪装人脸识别、低功耗图像识别、图像压缩、系统鲁棒性分析、自动驾驶、嵌入式视觉等等多个方面，而针对这些议题，也涌现出许多有意思的比赛。这些 workshop 上的比赛
在 2021 年早些时候举办的 Google I/O 大会上，我们详细介绍了 Android Studio Arctic Fox 的主要功能，该版本目前已经位于 稳定版 的发布渠道供大家下载使用。Android Studio Arctic Fox 主要聚焦于以下三个方面的改进:
多重曝光是一种拍摄技法，不过为了烘托气氛，常常选择这种技法，多重曝光技术一般用来拍摄双影或多影照片。可以拍摄出魔术般无中生有的效果，这也正是它的独具魅力之处，所以才吸引了很多人使用这种技法。
我最近兼职赚了点小钱，就想买个玩具。我年前有点想买佳能，为了ML的相机固件，我把目光聚焦到5D2，虽然1k8可以买到一个相机，但是是单机身而已，而且说实话是这个机器实在是太老了。。。最气的是，我买相机用来干什么？肯定没人找我拍照的，我就是未来折腾而已。后面就把目光聚集到Sony的阿尔法1代，后面还是很尴尬，因为，我这个钱就是可以买机身，还是很麻烦，而且我是一直想使用Sony的SDK。所以这个选项也就打消了，直到看到RX0M2的时候，眼前一亮，小小机身，塞进这么多的功能。重点是USB摄像头，SDK控制的功能，我真的爱了，一直就想买个测试机。看了一些缺点也很明显，不过作为一名工程师，岂是可以难的住我的。
机器之心专栏 作者：沈煦 Dragon Lake Parking (DLP) 数据集以无人机正射航拍视角，提供了大量经过标注的高清 4K 视频和轨迹数据，记录了在停车场环境内，不同类型的车辆、行人和自行车的运动及交互行为。数据集时长约 3.5 小时，采样率为 25Hz，覆盖区域面积约为 140 m x 80 m，包含约 400 个停车位，共记录了 5188 个主体。数据集提供两种格式：JSON 和原视频 + 标注，可服务的研究方向包括：大规模高精度目标识别和追踪、空闲车位检测、车辆和行人的行为和轨迹预测、模
ObjectDetection子图仅在请求时运行，例如以任意帧速率或由特定信号触发。更具体地讲，在将视频帧传递到ObjectDetection之前，本示例中的PacketResampler将它们暂时采样为0.5 fps。你可以在PacketResampler中将这一选项配置为不同的帧速率。正是因为如此，在识别的时候可以时间抖动更少，而且可以跨帧维护对象ID。
Feature‑based visual simultaneous localization and mapping: a survey
主要是CameraX中一些关键知识点的汇总介绍。并不会完整介绍CameraX的使用。
📷 本文来自全民快乐研发高级总监展晓凯在LiveVideoStackCon 2018讲师热身分享，并由LiveVideoStack整理而成。分享中展晓凯详细介绍了短视频APP场景中视频录制、编辑、保存
MediaPipe是用于构建跨平台多模态应用ML管道的框架，其包括快速ML推理，经典计算机视觉和媒体内容处理（如视频解码）。下面是用于对象检测与追踪的MediaPipe示例图，它由4个计算节点组成：PacketResampler计算器；先前发布的ObjectDetection子图；围绕上述BoxTrakcing子图的ObjectTracking子图；以及绘制可视化效果的Renderer子图。
在通往人工智能的路上，Google一直在不停地买买买。 谷歌在2011年成立AI部门，目前已经有100 多个团队用上了机器学习技术，包括Google搜索、Google Now、Gmail等， 并往其开源Android手机系统中注入大量机器学习功能（如用卷积神经网络开发Android手机语音识别系统） 。谷歌目前产品和服务依靠主要AI技术驱动，如谷歌使用深度学习技术改善搜索引擎、识别Android手机指令、鉴别其Google+社交网络的图像。 2015年8月，谷歌宣布架构重组，设立母公司Alphabet，谷歌
作者：Aseem Agarwala 机器之心编译 参与：路、张倩 谷歌今天宣布，旗下 AI 智能相机 Google Clips 的技术再获升级。现在，它已能剪辑并自动捕捉特定时刻的图像——如人们的拥抱和亲吻，或跳跃和舞蹈动作。Google AI 博客对这款智能相机背后的机器学习技术进行了解读。 对我而言，摄影就是在几秒钟之内认识到一个事件的重要性，同时为这个事件找到恰当表达形式的一种精密组织形式。 ——Henri Cartier-Bresson 在过去几年里，人工智能经历了一场类似寒武纪的爆发，在深度学习
文首先对GLSurfaceView相关知识进行讲解，然后介绍Android系统如何获取摄像头数据并利用GLSurfaceView渲染到屏幕上。
本文将使用Python和MediaPipe搭建一个嗜睡检测系统 (包含详细步骤 + 源码)。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本文是《JavaCV的摄像头实战》的第八篇，前面的操作夯实了的帧和流处理的基本功，接下来开始实现一些常见的CV能力，就从本篇的人检测别开始吧 OpenCV中常用的人脸检测是基于Haar特征的级联分类器，本篇借助JavaCV来使用该分类器实现人脸检测 简单的设计 编码之前先把要做的事情梳理一下： 检测功能可能用在多个场景：窗口预览、推流、存文件都可能用到
机器之心原创 参与：QW、李亚洲 一年一度的谷歌开发者大会 Google I/O 昨日在山景城开幕，在首日的 Keynote 中，谷歌宣布了一系列新的硬件、应用、基础研究等。而在下午面向开发者的 se
目前，人工智能，机器学习，深度学习，计算机视觉等已经成为新时代的风向标。这篇文章主要介绍了下面几点： 第一点，如果说你要入门计算机视觉，需要了解哪一些基础知识？
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