# 引子
  上期給大家介紹瞭如何使用如何用三十分鐘在安卓上開發一個微笑抓拍神器詳情請戳，本次給大家分享一篇新的實戰經驗。

不知道大家是否有這樣的經歷，忽然學校或者公司需要提供讓提供個人的一寸或者兩寸頭像照片，要辦理出入證、學生證什麼的，並且對照片的底色有要求，有很多人當前沒有拍好的證件照需要到照相館重拍，又或者之前已經拍過了，但是照片底色不滿足要求，小編就有過類似的經歷，當時學校讓辦個出入證，學校照相館又關門了，匆匆忙忙用手機拍了下，然後用床單作為背景應付，結果被老師大罵了一頓。

多年以後華為的HMS MLKit機器學習有了影像分割的功能，使用這個SDK開發一個證件照DIY的小程式，可以完美解決小編當年遇到的尷尬。
廢話不多說，為了能夠製造強烈的視覺衝擊，小編也是拼了，翻出來當年大學時代的囧照，給大家展示下華為 HMS MLKit的強大功能：

![在這裡插入圖片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200403142352643.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDcwODI0MA==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center)
![在這裡插入圖片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200403142422469.png#pic_center)
  怎麼樣，效果是不是還可以，只需要寫個小程式就可以快速實現！
  **核心提示：此SDK免費，安卓全機型覆蓋！**

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# 證件照DIY開發實戰
## 1 開發準備
### 1.1 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/20200403143022957.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 {
    repositories {        
        maven {url 'http://developer.huawei.com/repo/'}
    }    }allprojects {
    repositories {       
        maven { url 'http://developer.huawei.com/repo/'}
    }}
```
### 1.2 在應用級的build.gradle裡面加上SDK依賴
  把人臉識別的SDK和基礎SDK引入

```java
dependencies{ 
  // 引入基礎SDK 
  implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision:1.0.2.300' 
  // 引入人臉檢測能力包 
  implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision-image-segmentation-body-model:1.0.2.301'   
  }
```
### 1.3 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="imgseg "></manifest>        	        
   
 
```
### 1.4 在AndroidManifest.xml檔案裡面申請相機和儲存許可權

```java
<uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE"></uses-permission>
```

---
## 2 程式碼開發關鍵步驟
### 2.1 動態許可權申請

```java
@Overrideprotected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
    super.onCreate(savedInstanceState);
    setContentView(R.layout.activity_main);
    if (!allPermissionsGranted()) {
        getRuntimePermissions();
    }}@Overridepublic 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) {
            // 如果相機或者儲存許可權沒有授權，則需要彈出授權提示框
            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())); // 根據包名開啟對應的設定介面
                        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 建立影像分割檢測器
  可以透過影像分割檢測配置器“MLImageSegmentationSetting”建立影像分割檢測器。

```java
MLImageSegmentationSetting setting = new MLImageSegmentationSetting.Factory()
                .setAnalyzerType(MLImageSegmentationSetting.BODY_SEG)
                .setExact(true)
                .create();        
this.analyzer = MLAnalyzerFactory.getInstance().getImageSegmentationAnalyzer(setting);
```
### 2.3 透過android.graphics.Bitmap建立“MLFrame”物件用於分析器檢測圖片
  可以透過影像分割檢測配置器“MLImageSegmentationSetting”建立影像分割檢測器。

```java
MLFrame mlFrame = new MLFrame.Creator().setBitmap(this.originBitmap).create();
```
### 2.4 呼叫“asyncAnalyseFrame ”方法進行影像分割。

```java
// 建立一個task，處理影像分割檢測器返回的結果。 Task<mlimagesegmentation> task = analyzer.asyncAnalyseFrame(frame); // 非同步處理影像分割檢測器返回結果 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 更換圖片背景。

```java
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);
```

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## 結後語
  就這樣，一款證件DIY的小程式就製作好了，給大家看下Demo的演示效果：
![在這裡插入圖片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200403144201569.gif#pic_center)
  如果你動手能力強的話，還可以新增更換西服等操作，原始碼已經上傳github，大家也可以在github上一起完善該功能。
github原始碼地址請戳（工程目錄為：ID-Photo-DIY）

基於影像分割能力不僅僅可以用來做證件照DIY程式，還可以實現如下相關功能：

1. 生活照的人像摳圖，更換背景製作一些趣味的照片，或者對背景做虛化得到更美、更有藝術效果的照片。
 2. 識別影像中的天空、植物、美食、貓狗、花朵、水面等、沙面、建築、山峰等元素，針對這些元素做特殊的美化，比如讓天空更藍，水更清澈。
 3. 識別影片流中的物件，對影片流進行特效編輯、更換背景。

其它功能請大家一起開腦洞吧！

**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/HMS-Guides/ml-introduction-4)

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往期連結：[Android | 教你如何用三十分鐘在安卓上開發一個微笑抓拍神器](http://blog.itpub.net/69970551/viewspace-2689151/)
內容來源：[https://developer.huawei.com/consumer/cn/forum/topicview?tid=0201203408959360433&fid=18](https://developer.huawei.com/consumer/cn/forum/topicview?tid=0201203408959360433&fid=18)
原作者：AI_talking</mlimagesegmentation></mlimagesegmentation></mlimagesegmentation>

Android | 教你如何開發一個證件照DIY小程式

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