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集成华为机器学习服务(ML Kit)轻松打造爆款小游戏

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在刷朋友圈时,总会被一些有趣的小游戏刷屏。这些游戏操作简单,老少皆宜并且传播速度非常快,分分钟就霸屏朋友圈。你是否也想做出一款爆款有趣的小游戏呢?华为机器学习服务提供的人脸识检测、手部关键点识别功能可以帮助你实现。

 

Crazy Rockets——这款游戏集成人脸识检测、手部关键点识别功能。开发出两种玩法,一种是通过人脸的上下移动来控制火箭穿梭通过巨石阵。另一种是通过手势的上下移动来控制。两种方式都是通过检测人脸和手部关键点来反馈信息,进而控制火箭移动,趣味十足!

 

 

疯狂购物车小游戏是通过集成手部关键点检测功能来实现的,通过手势检测可以控制购物车左右移动,从而接住掉落下来的各类商品,每隔15秒将提一次速,给玩家带来不一样的购物游戏体验。

 

 

Crazy Rockets开发实战

 

(一)人脸

 

1.配置maven仓库

在“allprojects > repositories”中配置HMS Core SDK的Maven仓地址。

allprojects {
    repositories {
        google()
        jcenter()
        maven {url 'https://developer.huawei.com/repo/'}
    }
}

在“buildscript > repositories”中配置HMS Core SDK的Maven仓地址。

buildscript {   
    repositories {       
       google()       
       jcenter()       
       maven {url 'https://developer.huawei.com/repo/'}   
    }
}

在“buildscript > dependencies”中增加agcp配置。

dependencies {
        ...       
        classpath 'com.huawei.agconnect:agcp:1.3.1.300'   
     }   
}

 

2.集成sdk

 

Implementation  'com.huawei.hms:ml-computer-vision-face:2.0.1.300'

 

3.创建人脸分析器

 

MLFaceAnalyzer analyzer = MLAnalyzerFactory.getInstance().getFaceAnalyzer();

 

4.创建处理类

 

public class FaceAnalyzerTransactor implements MLAnalyzer.MLTransactor<MLFace> {
    @Override
    public void transactResult(MLAnalyzer.Result<MLFace> results) {
        SparseArray<MLFace> items = results.getAnalyseList();
        // 开发者根据需要处理识别结果,需要注意,这里只对检测结果进行处理。
        // 不可调用ML Kit提供的其他检测相关接口。
    }
    @Override
    public void destroy() {
        // 检测结束回调方法,用于释放资源等。
    }
}

 

5.创建LensEngine,用于捕捉相机动态视频流并传入分析器

 

LensEngine lensEngine = new LensEngine.Creator(getApplicationContext(), analyzer)
    .setLensType(LensEngine.BACK_LENS)
    .applyDisplayDimension(1440, 1080)
    .applyFps(30.0f)
    .enableAutomaticFocus(true)
    .create();

 

6. 调用run方法,启动相机,读取视频流,进行识别

 

// 请自行实现SurfaceView控件的其他逻辑。
SurfaceView mSurfaceView = findViewById(R.id.surface_view);
try {
    lensEngine.run(mSurfaceView.getHolder());
} catch (IOException e) {
    // 异常处理逻辑。
}

 

7. 释放检测资源

 

if (analyzer != null) {
    try {
        analyzer.stop();
    } catch (IOException e) {
         // 异常处理。
    }
}
if (lensEngine != null) {
    lensEngine.release();
}

 

(二)手势识别

 

1. 配置maven仓库

 

在“allprojects > repositories”中配置HMS Core SDK的Maven仓地址。

 

allprojects {
    repositories {
        google()
        jcenter()
        maven {url 'https://developer.huawei.com/repo/'}
    }
}

 

在“buildscript > repositories”中配置HMS Core SDK的Maven仓地址。

 

buildscript {   
    repositories {       
       google()       
       jcenter()       
       maven {url 'https://developer.huawei.com/repo/'}   
    }
}

 

在“buildscript > dependencies”中增加agcp配置。

 

dependencies {
        ...       
        classpath 'com.huawei.agconnect:agcp:1.3.1.300'   
     }
 }

 

2. 集成sdk

 

// 引入基础SDK
implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision-handkeypoint:2.0.4.300'
// 引入手部关键点检测模型包
implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision-handkeypoint-model:2.0.4.300'

 

3. 创建默认手势分析器

 

MLHandKeypointAnalyzer analyzer =MLHandKeypointAnalyzerFactory.getInstance().getHandKeypointAnalyzer();

 

4. 创建处理类

 

public class HandKeypointTransactor implements MLAnalyzer.MLTransactor<List<MLHandKeypoints>> {
@Override
public void transactResult(MLAnalyzer.Result<List<MLHandKeypoints>> results) {
SparseArray<List<MLHandKeypoints>> analyseList = results.getAnalyseList();
// 开发者根据需要处理识别结果,需要注意,这里只对检测结果进行处理。
// 不可调用ML Kit提供的其他检测相关接口。
}
@Override
public void destroy() {
// 检测结束回调方法,用于释放资源等。
}
}

 

5. 设置处理类

 

analyzer.setTransactor(new HandKeypointTransactor());

 

6. 创建Lengengine

 

LensEngine lensEngine = new LensEngine.Creator(getApplicationContext(), analyzer)
.setLensType(LensEngine.BACK_LENS)
.applyDisplayDimension(1280, 720)
.applyFps(20.0f)
.enableAutomaticFocus(true)
.create();

 

7. 调用run方法,启动相机,读取视频流,进行识别

 

// 请自行实现SurfaceView控件的其他逻辑。
SurfaceView mSurfaceView = findViewById(R.id.surface_view);
try {
lensEngine.run(mSurfaceView.getHolder());
} catch (IOException e) {
// 异常处理逻辑。
}

 

8. 释放检测资源

 

if (analyzer != null) {
analyzer.stop();
}
 
if (lensEngine != null) {
lensEngine.release();
}

 

(三)疯狂购物车开发实战

 

1. 配置Maven仓地址

 

buildscript {
    repositories {
        google()
        jcenter()
        maven {url 'https://developer.huawei.com/repo/'}
    }
    dependencies {
        ...
        classpath 'com.huawei.agconnect:agcp:1.4.1.300'
    }
}
 
allprojects {
    repositories {
        google()
        jcenter()
        maven {url 'https://developer.huawei.com/repo/'}
    }
}

 

2. Full SDK集成

 

dependencies{
    // 引入基础SDK
    implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision-handkeypoint:2.0.4.300'
    // 引入手部关键点检测模型包
    implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision-handkeypoint-model:2.0.4.300'
}

 

用上述方式两种方法之一集成SDK后,在文件头添加配置。

 

在apply plugin: ‘com.android.application’后添加apply plugin: ‘com.huawei.agconnect’

 

3. 创建手部关键点分析器

 

MLHandKeypointAnalyzer analyzer =MLHandKeypointAnalyzerFactory.getInstance().getHandKeypointAnalyzer();

 

4. 创建识别结果处理类“HandKeypointTransactor”

 

public class HandKeypointTransactor implements MLAnalyzer.MLTransactor<List<MLHandKeypoints>> {
    @Override
    public void transactResult(MLAnalyzer.Result<List<MLHandKeypoints>> results) {
        SparseArray<List<MLHandKeypoints>> analyseList = results.getAnalyseList();
        // 开发者根据需要处理识别结果,需要注意,这里只对检测结果进行处理。
        // 不可调用ML Kit提供的其他检测相关接口。
    }
    @Override
    public void destroy() {
        // 检测结束回调方法,用于释放资源等。
    }
}

 

5.设置识别结果处理器,实现分析器与结果处理器的绑定

 

analyzer.setTransactor(new HandKeypointTransactor());

 

6. 创建LensEngine

 

LensEngine lensEngine = new LensEngine.Creator(getApplicationContext(), analyzer)
    .setLensType(LensEngine.BACK_LENS)
    .applyDisplayDimension(1280, 720)
    .applyFps(20.0f)
    .enableAutomaticFocus(true)
    .create();

 

7. 调用run方法,启动相机,读取视频流,进行识别

 

// 请自行实现SurfaceView控件的其他逻辑。
SurfaceView mSurfaceView = findViewById(R.id.surface_view);
try {
    lensEngine.run(mSurfaceView.getHolder());
} catch (IOException e) {
    // 异常处理逻辑。
}

 

8. 检测完成,停止分析器,释放检测资源

 

if (analyzer != null) {
    analyzer.stop();
}
if (lensEngine != null) {
    lensEngine.release();
}

 

看完主要开发步骤是不是觉得集成简单又快速,除了上述两个小游戏,人脸识检测、手部关键点识别技术在生活中有很多的应用场景。比如拍摄短视频的软件在集成了这种技术后,可以根据手部关键点生成一些可爱或者搞笑的特效,增加短视频的趣味性。或者是在面向智能家居的场景中,可以自定义一些手势作为智能家电的远距离操控指令,进行一些更加智能的人机交互方式。快来试试,一起开发好玩又有趣的应用吧!

 

欲了解更多详情,请参阅:

 

华为开发者联盟官网获取开发指导文档

 

参与开发者讨论请到Reddit

 

下载demo和示例代码请到Github

 

解决集成问题请到Stack Overflow

 

原文链接:

https://developer.huawei.com/consumer/cn/forum/topic/0204406585449080270?fid=18&pid=0304406585449080230

作者:胡椒

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