# 前言
  如果大家對HMS ML Kit 人臉檢測功能有所瞭解，相信已經動手呼叫我們提供的介面編寫自己的APP啦。目前就有小夥伴在呼叫介面的過程中反饋，不太清楚HMS ML Kit 文件中的MLMaxSizeFaceTransactor這個介面的使用方法。為了讓大家更加深刻的瞭解我們的介面，方便在場景中使用，在這篇文章中小編準備拋磚引玉，大家可以開啟思路，多多嘗試。如果有小夥伴想要深入的瞭解更加全面具體的功能，請大家移步[https://developer.huawei.com/consumer/cn/hms/huawei-mlkit](https://developer.huawei.com/consumer/cn/hms/huawei-mlkit)。

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# 場景
  相信大家都有在五一、十一出去遊玩的經歷，是不是都是這樣的people mountain people sea.

![在這裡插入圖片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200525174237176.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDcwODI0MA==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center)
  好不容易找個人少的地方，結果拍出來的照片是這樣的。

![在這裡插入圖片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200525174445295.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDcwODI0MA==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center)
  這樣的

![在這裡插入圖片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200525214238969.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDcwODI0MA==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center)
  還有這樣的

![在這裡插入圖片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200525214546976.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDcwODI0MA==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center)

不看不知道，原來我的面部表情這麼豐富。。是不是很心累？每次想要發個出去浪的朋友圈，都要在白天拍的成百上千張類似款的照片裡，花上一小時才能找到一張能看的照片。。。

![在這裡插入圖片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200525214656123.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDcwODI0MA==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center)

為了解決類似問題，HMS ML Kit 提供了追蹤識別畫面中最大臉的介面，能夠識別影像中的最大臉，方便對跟蹤影像中的”重點目標“做相關操作和處理。本文中就簡單的呼叫MLMaxSizeFaceTransactor這個介面，實現最大臉微笑抓拍的功能。

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# 開發前準備
## android studio 安裝
  很簡單，下載安裝即可。具體下載連結：
  Android studio 官網下載連結：[https://developer.android.com/studio](https://developer.android.com/studio) 
  Android studio安裝流程參考連結：[https://www.cnblogs.com/xiadewang/p/7820377.html](https://www.cnblogs.com/xiadewang/p/7820377.html)

## 在專案級gradle裡新增華為maven倉
  開啟AndroidStudio專案級build.gradle檔案

![在這裡插入圖片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200525214924373.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDcwODI0MA==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center)

增量新增如下maven地址：

```java
buildscript {
     {        
        maven {url 'http://developer.huawei.com/repo/'}
    }    
}
allprojects {
    repositories {       
        maven { url 'http://developer.huawei.com/repo/'}
    }
}
```

## 在應用級的build.gradle裡面加上SDK依賴
![在這裡插入圖片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200525215016717.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDcwODI0MA==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center)
## 在AndroidManifest.xml檔案裡面增量新增模型自動下載
  要使應用程式能夠在使用者從華為應用市場安裝您的應用程式後，自動將最新的機器學習模型更新到使用者裝置，請將以下語句新增到該應用程式的AndroidManifest.xml檔案中：

```java
<manifest ...="" android:name="com.huawei.hms.ml.DEPENDENCY" android:value=" face"></manifest> 
...

```

## 在AndroidManifest.xml檔案裡面申請相機、訪問網路和儲存許可權
```java
 
<uses-feature android:name="android.hardware.camera"></uses-feature>
<uses-permission android:name="android.permission.CAMERA"></uses-permission>
 
<uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE"></uses-permission>
```

---
# 程式碼開發關鍵步驟
## 動態許可權申請

```java
@Override 
public void onCreate(Bundle savedInstanceState) { 
    ……
    if (!allPermissionsGranted()) {
        getRuntimePermissions();
    }
```

## 建立人臉識別檢測器
  可以透過人臉識別檢測配置器“MLFaceAnalyzerSetting”建立人臉識別檢測器。

```java
MLFaceAnalyzerSetting setting =
                new MLFaceAnalyzerSetting.Factory()
                        .setFeatureType(MLFaceAnalyzerSetting.TYPE_FEATURES)
                        .setKeyPointType(MLFaceAnalyzerSetting.TYPE_UNSUPPORT_KEYPOINTS)
                        .setMinFaceProportion(0.1f)
                        .setTracingAllowed(true)
                        .create();
```

透過MLMaxSizeFaceTransactor.Creator建立“MLMaxSizeFaceTransactor”物件用於處理檢測到的最大臉，其中objectCreateCallback()方法是在檢測到物件的時候呼叫的，objectUpdateCallback()方法是在物件更新了的時候呼叫的，在方法裡透過Overlay在識別到的最大人臉上標記了一個方塊，並透過檢測結果獲取MLFaceEmotion來識別微笑表情觸發拍照。

```java
MLMaxSizeFaceTransactor transactor = new MLMaxSizeFaceTransactor.Creator(analyzer, new MLResultTrailer<mlface>() {
                @Override
                public void objectCreateCallback(int itemId, MLFace obj) {
                    LiveFaceAnalyseActivity.this.overlay.clear();
                    if (obj == null) {
                        return;
                    }
                    LocalFaceGraphic faceGraphic =
                            new LocalFaceGraphic(LiveFaceAnalyseActivity.this.overlay, obj, LiveFaceAnalyseActivity.this);
                    LiveFaceAnalyseActivity.this.overlay.addGraphic(faceGraphic);
                    MLFaceEmotion emotion = obj.getEmotions();
                    if (emotion.getSmilingProbability() > smilingPossibility) {
                        safeToTakePicture = false;
                        mHandler.sendEmptyMessage(TAKE_PHOTO);
                    }
                }
 
                @Override
                public void objectUpdateCallback(MLAnalyzer.Result<mlface> var1, MLFace obj) {
                    LiveFaceAnalyseActivity.this.overlay.clear();
                    if (obj == null) {
                        return;
                    }
                    LocalFaceGraphic faceGraphic =
                            new LocalFaceGraphic(LiveFaceAnalyseActivity.this.overlay, obj, LiveFaceAnalyseActivity.this);
                    LiveFaceAnalyseActivity.this.overlay.addGraphic(faceGraphic);
                    MLFaceEmotion emotion = obj.getEmotions();
                    if (emotion.getSmilingProbability() > smilingPossibility && safeToTakePicture) {
                        safeToTakePicture = false;
                        mHandler.sendEmptyMessage(TAKE_PHOTO);
                    }
                }
 
                @Override
                public void lostCallback(MLAnalyzer.Result<mlface> result) {
                    LiveFaceAnalyseActivity.this.overlay.clear();
                }
 
                @Override
                public void completeCallback() {
                    LiveFaceAnalyseActivity.this.overlay.clear();
 
                }
            }).create();
this.analyzer.setTransactor(transactor);
```

## 透過LensEngine.Creator建立LensEngine例項進行影片流的人臉檢測檢測

```java
this.mLensEngine = new LensEngine.Creator(context, this.analyzer).setLensType(this.lensType)
                .applyDisplayDimension(640, 480)
                .applyFps(25.0f)
                .enableAutomaticFocus(true)
                .create();
```

## 啟動相機預覽進行人臉檢測

```java
this.mPreview.start(this.mLensEngine, this.overlay);
```

---
內容來源：[https://developer.huawei.com/consumer/cn/forum/topicview?tid=0201256372685820478&fid=18](https://developer.huawei.com/consumer/cn/forum/topicview?tid=0201256372685820478&fid=18)
原作者：littlewhite</mlface></mlface></mlface>

Android | 超簡單整合HMS ML Kit實現最大臉微笑抓拍

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