鸿蒙开发记录:Vision Kit在美颜相机中的计算机视觉应用

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开发场景需求

在"拍摄美颜相机"应用中,Vision Kit 提供强大的计算机视觉能力,主要实现:

实时人脸分析:精准定位68个面部关键点

智能场景识别:自动匹配最佳滤镜参数

图像增强:低光增强与超分辨率重建

 

`// 核心实现与代码示例

// 高精度人脸分析

// 人脸检测初始化:

typescript

 

import vision from '@ohos.multimedia.vision';

 

// 创建人脸检测器

const faceDetector = await vision.createFaceDetector({

  mode: vision.FaceDetectionMode.FAST_MODE,   // 快速检测模式

  landmarkType: vision.LandmarkType.ALL_POINTS   // 检测全部68点

});

 

// 配置检测参数

faceDetector.setParams({

  minFaceSize: 50,   // 最小检测人脸尺寸(像素)

  rotationAngle: 0   // 图像旋转角度补偿

});

// 实时检测流水线:

typescript

 

camera.onFrame(async (frame) => {

  const faces = await faceDetector.detect(frame);

  if (faces.length > 0) {

    this.updateFaceMesh(faces[0].landmarks);   // 更新UI面部网格

    this.adjustBeautyParams(faces[0]);   // 基于面部特征调节美颜

  }

});

 

// 智能场景识别

// 图像分类实现:

typescript

 

// 创建分类器

const sceneClassifier = await vision.createImageClassifier({

  modelPath: 'models/scene_classification.model',

  labelPath: 'models/scene_labels.txt'

});

 

// 场景识别处理

async function analyzeScene(image) {

  const results = await sceneClassifier.classify(image, {

    topK: 3   // 返回置信度最高的3个结果

  });

  

  return results[0].label;   // 如'sunset','food','portrait'

}

// 动态滤镜匹配:

typescript

 

// 根据场景切换滤镜

switch(await analyzeScene(currentFrame)) {

  case 'night':

    this.applyFilter('low_light_enhance');

    break;

  case 'portrait':

    this.applyFilter('skin_smoothing');

    break;

}

 

// 图像质量增强

// 超分辨率重建:

typescript

 

const superResEngine = await vision.createSuperResolution({

  scale: 4,   // 4倍超分

  mode: vision.SRMode.REAL_ESRGAN   // 使用增强型模型

});

 

// 处理低分辨率图片

const highResImage = await superResEngine.enhance(lowResImage);

低光增强:

typescript

 

const lowLightEngine = await vision.createLowLightEnhancer();

const enhancedImage = await lowLightEngine.enhance(

  darkImage,

  { enhancementLevel: 0.8 }   // 增强强度

);

 

// 关键优化策略

// 多算法并行

typescript

 

// 人脸检测+场景识别并行执行

const [faceResults, sceneResults] = await Promise.all([

  faceDetector.detect(frame),

  sceneClassifier.classify(frame)

]);

 

// 计算资源分配

typescript

 

// 根据设备能力动态调整

const deviceLevel = performance.getDeviceLevel();

faceDetector.setMode(

  deviceLevel > 2 ?

    vision.FaceDetectionMode.ACCURATE_MODE :

    vision.FaceDetectionMode.FAST_MODE

);

 

// 内存复用机制

typescript

 

// 重用图像缓冲区

const imageBufferPool = new vision.ImageBufferPool(3);

const buffer = imageBufferPool.acquire();

const processed = await faceDetector.detect(frame, { buffer });

imageBufferPool.release(buffer);

 

// 图像格式兼容

typescript

 

// 确保输入图像格式正确

if (image.format !== vision.ImageFormat.RGB888) {

  image = await convertImageFormat(image);

}

 

// 模型加密保护

typescript

 

// 加载加密模型

await faceDetector.loadEncryptedModel(

  'models/face_detection_encrypted.model',

  'your_encryption_key'

);

 

// 低端设备适配

typescript

 

// 检测到低内存时降级处理

memory.on('lowMemory', () => {

  faceDetector.setLandmarkType(vision.LandmarkType.BASIC_POINTS);   // 只检测5点

});`