## 用華為HMS ML kit人體骨骼識別技術，Android快速實現人體姿勢動作抓拍 
  你有沒有過這種體驗，拍照時對著鏡頭，腦子一片空白、表情僵硬、手和腳無處安放，最後拍出來的照片很是奇怪。拍照軟體中的固定姿勢抓拍功能可以幫助你：選擇一個你想要的姿勢模板，當你擺出同款姿勢時，軟體會進行自動抓拍，完美避開拍照時的尷尬。本文詳細介紹了華為HMS ML kit人體骨骼識別技術的整合過程，該技術精準定位了14個骨骼點，可以輕鬆實現固定姿勢抓拍。 
## 人體骨骼檢測功能開發實戰
  做了一個影片流骨骼識別小demo，做一次實戰演練,Github demo原始碼：https://github.com/HMS-Core/hms-ml-demo/tree/master/MLKit-Sample 
## 1.開發前準備
  您需要完成必要的開發準備工作，同時請確保您的工程中已經配置HMS Core SDK的Maven倉地址，並且完成了本服務的SDK整合。  
### 1.1 在專案級build.gradle檔案中配置maven倉地址。

```java
buildscript {
  repositories {
        google()
        jcenter()
        maven { url 'https://developer.huawei.com/repo/' }
    }
    //配置AGC外掛
    dependencies {
        classpath "com.android.tools.build:gradle:3.3.2"
    }
}
```

```java
allprojects {
    repositories {
        google()
        jcenter()
        maven { url 'https://developer.huawei.com/repo/' }
    }
}
```
### 1.2在應用級build.gradle中引入SDK。

```java
dependencies {
    implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision-skeleton-model:2.0.1.300'
    implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision-skeleton:2.0.1.300'
    implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision-base:2.0.1.300'
}
```
## 2.開發步驟
### 2.1 靜態圖片檢測
2.1.1 建立人體骨骼檢測器。

```java
MLSkeletonAnalyzer analyzer = MLSkeletonAnalyzerFactory.getInstance().getSkeletonAnalyzer();
```
2.1.2 透過bitmap建立MLFrame，建議圖片尺寸不小於320 * 320畫素，不大於1920 * 1920畫素。

```java
//透過bitmap建立MLFrame。
MLFrame frame = MLFrame.fromBitmap(bitmap);
```
2.1.3 呼叫“asyncAnalyseFrame”方法進行人體骨骼檢測。

```java
  Task<list>> task = analyzer.asyncAnalyseFrame(frame);
         task.addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<list>>() {
             public void onSuccess(List<mlskeleton> skeletons) {
                 // 對檢測結果進行處理。
             }
         }).addOnFailureListener(new OnFailureListener() {
             public void onFailure(Exception e) {
                 // 檢測失敗。
             }
         });
```
2.1.4 檢測完成，停止分析器，釋放檢測資源。

```java
try {
    if (analyzer != null) {
        analyzer.stop();
    }
} catch (IOException e) {
    // 異常處理。
}
```
給大家看下Demo效果：

![在這裡插入圖片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200917175547611.gif#pic_center)

### 2.2 動態影片檢測
2.2.1 建立人體骨骼檢測器。

```java
MLSkeletonAnalyzer analyzer = MLSkeletonAnalyzerFactory.getInstance().getSkeletonAnalyzer();
```
2.2.2 開發者建立識別結果處理類“SkeletonAnalyzerTransactor”，該類實現MLAnalyzer.MLTransactor<t>介面，使用此類中的“transactResult”方法獲取檢測結果並實現具體業務。

```java
public class SkeletonAnalyzerTransactor implements MLAnalyzer.MLTransactor<mlskeleton> {
    @Override
    public void transactResult(MLAnalyzer.Result<mlskeleton> results) {
        SparseArray<mlskeleton> items = results.getAnalyseList();
        // 開發者根據需要處理識別結果，例如，在此方法中進行相似度計算，從而在檢測到特定姿勢後進行拍照等操作。
        // 需要注意，這裡只對檢測結果進行處理，不可呼叫ML Kit提供的其他檢測相關介面。
        // 將SparseArray封裝的結果轉換為List陣列，以便進行相似度比較。
        List<mlskeleton> resultsList = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < items.size(); i++) {
            resultsList.add(items.valueAt(i));
        }
        // 在檢測結果和模板之間進行相似度比較。
        // templateList表示人體骨骼模板，可以透過靜態圖片檢測的方式生成模板，支援單人或多人模板匹配。
        float result = analyzer.caluteSimilarity(resultsList, templateList);
    }
    @Override
    public void destroy() {
        // 檢測結束回撥方法，用於釋放資源等。
    }
}
```
2.2.3 設定識別結果處理器，實現分析器與結果處理器的繫結。
```java
analyzer.setTransactor(new SkeletonAnalyzerTransactor());
```
2.2.4 建立LensEngine，該類由ML Kit SDK提供，用於捕捉相機動態影片流並傳入分析器。建議設定的相機顯示尺寸不小於320 * 320畫素，不大於1920 * 1920畫素。

```java
// Create LensEngine.
LensEngine lensEngine = new LensEngine.Creator(getApplicationContext(), analyzer)
    .setLensType(LensEngine.BACK_LENS)
    .applyDisplayDimension(1280, 720)
    .applyFps(20.0f)
    .enableAutomaticFocus(true)
    .create();
```
2.2.5 開發者啟用相機，讀取影片流並進行識別，待檢測完成，停止分析器,釋放檢測資源。

```java
if (analyzer != null) {  
    try {
        analyzer.stop();    
    } catch (IOException e) {
         // 異常處理。
    }
}
if (lensEngine != null) {
    lensEngine.release();
}
```
動態影片流效果：

![在這裡插入圖片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200917175627436.gif#pic_center)

基於華為HMS ML kit人體骨骼識別技術，我們能做的還有很多：
a.在體感遊戲中讓虛擬形象模擬真人動作，增加遊戲趣味性。
b.輔助健身鍛鍊或康復訓練時的姿勢矯正。
c.在監控中檢測異常行為。

## 更詳細的開發指南參考華為開發者聯盟官網：
[華為開發者聯盟機器學習服務開發指南](https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/development/HMSCore-Guides/skeleton-detection-0000001051008415)

欲瞭解更多詳情，請參閱：

華為開發者聯盟官網：[https://developer.huawei.com/consumer/cn/hms](https://developer.huawei.com/consumer/cn/hms)
獲取開發指導文件：[https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/development](https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/development)
參與開發者討論請到Reddit社群：[https://www.reddit.com/r/HMSCore/](https://www.reddit.com/r/HMSCore/)
下載demo和示例程式碼請到Github：[https://github.com/HMS-Core](https://github.com/HMS-Core)
解決整合問題請到Stack Overflow：[https://stackoverflow.com/questions/tagged/huawei-mobile-services?tab=Newest](https://stackoverflow.com/questions/tagged/huawei-mobile-services?tab=Newest)

---
原文連結：[https://developer.huawei.com/consumer/cn/forum/topicview?fid=18&tid=0202333916402640253](https://developer.huawei.com/consumer/cn/forum/topicview?fid=18&tid=0202333916402640253)
原作者：留下落葉</mlskeleton></mlskeleton></mlskeleton></mlskeleton></t></mlskeleton></list></list>

用華為HMS ML kit人體骨骼識別技術，Android快速實現人體姿勢動作抓拍

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