最近閑來無事，研究研究在安卓上跑 Python，想起以前玩過的 kivy 技術，kivy 是一個跨平臺的 UI 框架，當然對我們最有用的是，kivy 可以把 Python 代碼打包成安卓應用。

但是由于安卓打包的工具鏈很長，包括 Android Sdk 打包 Java 代碼、NDK 編譯 Python、 編譯各種 Python 依賴包，經常花一整天從入門到放棄。

私信小編01 領取全套教程！

這次使出認真研究的心態，終于找到一個解決方案，于是有了這篇文章。

• 只要會 Python 就能寫安卓 App，無需安卓開發基礎，無需編譯
• 手機上也有交互式 Python 解釋器，直接調試 Python 代碼
• 可以使用各種 Python 庫，包括 numpy/opencv 等機器學習包
• 可以與安卓接口交互，使用手機硬件，比如攝像頭

那么我們就以人臉識別 App 為例，看看如何簡單幾步搞定，先看看成品的效果。

1、安裝 airport.apk

AirPort 是我編譯好的一個安卓 App，里面包含了 Python 解釋器和一些常用的依賴庫。

2、連接手機的 Python 解釋器

啟動手機上的 AirPort 應用，就會運行 Python 解釋器，為了調試的方便，應用內置了一個 ssh 服務器，啟動的時候會顯示手機的 IP 地址。

在電腦上使用 ssh 命令，就可以連接到手機。

ps: 注意：確保你的手機和電腦在同一局域網中。

# 在電腦上連接手機，注意這里ip需要替換成AirPort顯示的ipssh -p 8000 admin@192.168.31.101# 輸入密碼，這里密碼是固定為：meteorixmeteorix

然后你就可以在手機上盡情使用 Python 了。

3、攝像頭的 App

在 kivy 的官方文檔中，我們可以找到這樣一個攝像頭的 example

代碼非常簡單，Builder.load_string 函數加載了一段配置，這是 kivy 提供的 UI 定義語言 kivy language。

點擊 UI 上創建的 Capture 按鈕，回調 CameraClick.capture() 函數，用 Python 實現函數功能。

from kivy.app import Appfrom kivy.lang import Builderfrom kivy.uix.boxlayout import BoxLayoutimport timeBuilder.load_string(''': orientation: 'vertical' Camera: id: camera resolution: (640, 480) play: False ToggleButton: text: 'Play' on_press: camera.play = not camera.play size_hint_y: None height: '48dp' Button: text: 'Capture' size_hint_y: None height: '48dp' on_press: root.capture()''')class CameraClick(BoxLayout):def capture(self):''' Function to capture the images and give them the names according to their captured time and date. ''' camera = self.ids['camera'] timestr = time.strftime("%Y%m%d_%H%M%S") camera.export_to_png("IMG_{}.png".format(timestr)) print("Captured")class TestCamera(App):def build(self):return CameraClick()TestCamera().run()

將這段代碼保存為 kvmain.py 文件，我們可以直接在電腦上運行，如果你的電腦有攝像頭，就可以看到攝像頭 App 的效果。

4、推送代碼到安卓手機

這一步需要做的就是，把這個攝像頭 App 推送到安卓手機上，然后啟動 AirPort 應用，將 kvmain.py 推送到手機 /sdcard/kv/kvmain.py 路徑，然后啟動 AirPort 應用，就會加載這個路徑下的 Python 代碼。

adb shell mkdir -p /sdcard/kvadb push kvmain.py /sdcard/kv/kvmain.py

重新啟動手機上的 AirPort 應用，即可看到我們的攝像頭 App 運行在手機上了。

5、增加人臉識別功能

這一步，我們主要用到了 opencv 的人臉識別接口。

import cv2detector = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')img = cv2.imread('faces.jpg')gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)faces = detector.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)print(faces)

最后修改 App 代碼，讀取攝像頭的圖片，調用 opencv 人臉識別接口，將識別出來的人臉坐標，畫到手機屏幕的對應位置上。

bbox = BoundingBox(name=face_name, size_hint=(None, None))...for loc in faces:# calculate position of the face x, y, w, h = loc t = int(anchor_t - y*sh) b = int(anchor_t - (y+h)*sh) r = int(anchor_l + x*sw) l = int(anchor_l + (x+w)*sw)# update bounding box bbox.pos = (int(l), int(b)) bbox.size = (int(r-l), int(t-b)) ...

當然，我們還需要針對安卓手機進行一些調試，我們再次推送代碼到手機上。

adb push src/* /sdcard/kv/

重啟應用就可以看到上文展示的 GIF 效果了。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的java人脸识别_Python 实现在 App 端的人脸识别！手机解锁人脸识别的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。