Ajuste de dirección YUV y guardado de imágenes en vertical para demo de reconocimiento facial de Android (compartido)

Este blog contiene tres métodos comunes, utilizados en el Demo de reconocimiento facial de Android para la entrada de datos YUV en modo vertical, pero que siempre no se puede identificar.

1.Primero, puede intentar rotar en sentido horario90° o270° y luego enviarlo al SDK de reconocimiento.

2.Si la dirección de rotación no se puede identificar después de eso, puede intentar saveImg( ) para guardar localmente y verificar si la imagen cumple con los requisitos.

 /**
  * El video se rota en sentido horario90
  * Este método solo se utiliza cuando la pantalla es vertical
  * */
 public static byte[] rotateYUV420Degree90(byte[] data, int imageWidth,
          int imageHeight) {
  byte[] yuv = new byte[imageWidth * imageHeight * 3 / 2];
  int i = 0;
  for (int x = 0; x < imageWidth; x++) {
   for (int y = imageHeight - 1; y >= 0; y--) {
    yuv[i] = data[y * imageWidth + x)];
    i++;
   }
  }
  i = imageWidth * imageHeight * 3 / 2 - 1;
  for (int x = imageWidth - 1; x > 0; x = x - 2) {
   for (int y = 0; y < imageHeight / 2; y++) {
    yuv[i] = data[(imageWidth * imageHeight) + (y * imageWidth) + x)];
    i--;
    yuv[i] = data[(imageWidth * imageHeight) + (y * imageWidth)
      + (x - 1)];
    i--;
   }
  }
  return yuv;
 }
 public static byte[] YUV420spRotate270(byte[] src, int width, int height) {
  int count = 0;
  int uvHeight = height >> 1;
  int imgSize = width * height;
  byte[] des = new byte[imgSize * 3 >> 1];
  //copiar y
  for (int j = width - 1; j >= 0; j--) {
   for (int i = 0; i < height; i++) {
    des[count++] = src[width * i + j];
   }
  }
  //u,v
  for (int j = width - 1; j > 0; j -= 2) {
   for (int i = 0; i < uvHeight; i++) {
    des[count++] = src[imgSize + width * i + j - 1];
    des[count++] = src[imgSize + width * i + j];
   }
  }
  return des;
 }
 private int i = 1;
 private String path = Environment.getExternalStorageDirectory().getAbsolutePath() + "/0Face/";
 private Calendar now = new GregorianCalendar();
 private SimpleDateFormat simpleDate = new SimpleDateFormat("yyyyMMddHHmmss", Locale.getDefault());
 private String fileName = simpleDate.format(now.getTime());
 /**
  * @param data Datos de la imagen YUV
  * @param width 
  * @param height
  */
 public void saveImg(byte[] data, int width, int height) {
  File dir = new File(path);
  if (!dir.exists()) dir.mkdirs();
  File f = new File(path + (fileName + "-" + i++) + ".jpg");
  FileOutputStream fOut = null;
  try {
   //Convertir yuv a bitmap
   YuvImage image = new YuvImage(data, ImageFormat.NV21, width, height, null);
   ByteArrayOutputStream stream = new ByteArrayOutputStream();
   image.compressToJpeg(new Rect(0, 0, width, height), 80, stream);
   Bitmap bmp = BitmapFactory.decodeByteArray(stream.toByteArray(), 0, stream.size());
   //bitmap guardado localmente
   fOut = new FileOutputStream(f);
   bmp.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, fOut);
   fOut.flush();
   fOut.close();
   bmp.recycle();
   stream.close();
  } catch (Exception ex) {
   Log.e("Sys", "Error:") + ex.getMessage());
  }
 }

La demostración de reconocimiento facial de Android que he compartido con ustedes verticalmente en la dirección YUV y la guardado de imágenes (compartido) es todo lo que el editor tiene para compartir. Espero que les sea útil como referencia y que apoyen más a la guía de clamor.

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