###简介 AVFoundation 是一个可以用来使用和创建基于时间的视听媒体数据的框架。AVFoundation 的构建考虑到了目前的硬件环境和应用程序,其设计过程高度依赖多线程机制。充分利用了多核硬件的优势并大量使用block和GCD机制,将复杂的计算机进程放到了后台线程运行。会自动提供硬件加速操作,确保在大部分设备上应用程序能以最佳性能运行。
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###介绍一些人脸识别的方式
- CoreImage静态人脸识别, 可识别照片, 图像等
- Face++是新一代云端视觉服务平台,提供一整套世界领先的人脸检测,人脸识别,面部分析的视觉技术服务
- OpenCV由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成, 实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法
- Vision 是 Apple 在 WWDC 2017 伴随iOS 11推出的基于CoreML的图像识别框架
- AVFoundation可以用来使用和创建基于时间的视听媒体的框架,今天我们使用的人脸识别方式也是使用AVFoundation框架
###对关键类的简单介绍
- AVCaptureDevice 代表了输入设备,例如摄像头与麦克风。我们可以从这个类中获取手机硬件的照相机、声音传感器等。
- AVCaptureDeviceInput:设备输入数据管理对象,可以根据AVCaptureDevice创建对应的对象
- AVCaptureOutput代表输出数据,输出的可以是图片或者视频
- AVCaptureSession: 媒体(音、视频)捕捉会话
1 负责把捕捉的音频视频数据输出到输出设备中。2 一个AVCaptureSession可以有多个输入或输出。3是连接AVCaptureInput和AVCaptureOutput的桥梁,它协调input到output之间传输数据。4 它有startRunning和stopRunning两种方法来开启会话和结束会话。5 每个session称之为一个会话,也就是在应用运行过程中如果你需要改变会话的一些配置(例如:切换摄像头),此时需要先开启配置,配置完成之后再提交配置。复制代码
- AVCaptureVideoPreviewLayer: 图片预览层我们的照片以及视频是如何显示在手机上的呢?那就是通过把这个对象添加到UIView的layer上的
###添加扫描设备
- 获取设备(摄像头)
- 创建输入设备
- 创建扫描输出
- 创建捕捉回话
输出设备
- 这里使用AVCaptureMetadataOutput, 可以扫描人脸, 二维码, 条形码等信息
- 必须设置代理, 否则获取不到扫描结果
- 需要设置要输出什么样的数据: face(人脸), qr(二维码)等等
//创建原数据的输出对象let metadataOutput = AVCaptureMetadataOutput()//设置代理监听输出对象输出的数据,在主线程中刷新metadataOutput.setMetadataObjectsDelegate(self, queue: DispatchQueue.main)//告诉输出对象要输出什么样的数据,识别人脸, 最多可识别10张人脸metadataOutput.metadataObjectTypes = [.face]复制代码
切换摄像头
- 获取当前摄像头方向
- 创建新的输入input
- 移除旧输入capture, 添加新的输入capture
- 具体代码如下:
@IBAction func switchCameraAction(_ sender: Any) { //执行转场动画 let anima = CATransition() anima.type = "oglFlip" anima.subtype = "fromLeft" anima.duration = 0.5 view.layer.add(anima, forKey: nil) //获取当前摄像头 guard let deviceIn = deviceInput else { return } let position: AVCaptureDevice.Position = deviceIn.device.position == .back ? .front : .back //创建新的input let deviceSession = AVCaptureDevice.DiscoverySession(deviceTypes: [.builtInWideAngleCamera], mediaType: .video, position: position) guard let newDevice = deviceSession.devices.filter({ $0.position == position }).first else { return } guard let newVideoInput = try? AVCaptureDeviceInput(device: newDevice) else { return } //移除旧输入,添加新输入 //设备加锁 session.beginConfiguration() //移除旧设备 session.removeInput(deviceIn) //添加新设备 session.addInput(newVideoInput) //设备解锁 session.commitConfiguration() //保存最新输入 deviceInput = newVideoInput复制代码
处理扫描结果
实现AVCaptureMetadataOutputObjectsDelegate该协议的协议方法(只有一个方法) AVMetadataFaceObject介绍
- faceID: 人脸的唯一标识
- 扫描出来的每一个人, 有不同的faceID
- 同一个人, 不同的状态下(摇头, 歪头, 抬头等), 都会有不同faceID
- hasRollAngle: 是否有倾斜角,侧倾角(左右歪头)(BOOL类型)
- rollAngle: 倾斜角,侧倾角的角度(CGFloat类型)
- hasYawAngle: 是否有偏转角(左右摇头)
- yawAngle: 偏转角角度
获取预览图层的人脸数组
- 遍历扫描的人脸数组, 转换成在预览图层的人脸数组
- 主要是人脸在图层的左边的转换
- 返回转换后的新的数组
fileprivate func transformedFaces(faceObjs: [AVMetadataObject]) -> [AVMetadataObject] { var faceArr = [AVMetadataObject]() for face in faceObjs { //将扫描的人脸对象转成在预览图层的人脸对象(主要是坐标的转换) if let transFace = previewLayer.transformedMetadataObject(for: face){ faceArr.append(transFace) } } return faceArr}复制代码
根据人脸位置添加红框
设置红框的frame
faceLayer?.frame = face.bounds复制代码
根据偏转角和倾斜角的角度获取CATransform3D
fileprivate func transformDegress(yawAngle: CGFloat) -> CATransform3D { let yaw = degreesToRadians(degress: yawAngle) //围绕Y轴旋转 let yawTran = CATransform3DMakeRotation(yaw, 0, -1, 0) //红框旋转问题 return CATransform3DConcat(yawTran, CATransform3DIdentity) } //处理偏转角问题 fileprivate func transformDegress(rollAngle: CGFloat) -> CATransform3D { let roll = degreesToRadians(degress: rollAngle) //围绕Z轴旋转 return CATransform3DMakeRotation(roll, 0, 0, 1) } //角度转换 fileprivate func degreesToRadians(degress: CGFloat) -> CGFloat{ return degress * CGFloat(Double.pi) / 180 }复制代码
根据有无偏转角和倾斜角旋转红框
//设置偏转角(左右摇头)if face.hasYawAngle{ let tranform3D = transformDegress(yawAngle: face.yawAngle) //矩阵处理 faceLayer?.transform = CATransform3DConcat(faceLayer!.transform, tranform3D)}//设置倾斜角,侧倾角(左右歪头)if face.hasRollAngle{ let tranform3D = transformDegress(rollAngle: face.rollAngle) //矩阵处理 faceLayer?.transform = CATransform3DConcat(faceLayer!.transform, tranform3D)}复制代码
至此, 动态的人脸识别就完成了, 会在人脸位置增加红框显示, 并且红框会根据人脸的位置动态的, 实时的调整
下面就快拿起你的相机测试吧