2022-07-31 14:19:00阅读 2300
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
最近闲来无事，研究研究在安卓上跑Python。
想起以前玩过的kivy技术，kivy[1]是一个跨平台的UI框架。当然对我们最有用的是，kivy可以把python代码打包成安卓App。但是由于安卓打包的工具链很长，包括android sdk打包java代码、ndk编译python、 编译各种python依赖包，经常花一整天从入门到放弃。这次使出认真研究的心态，终于找到一个解决方案，于是有了这篇文章：
•只要会python就能写安卓App，无需安卓开发基础，无需编译•手机上也有交互式python解释器，直接调试python代码•可以使用各种python库，包括numpy/opencv等机器学习包•可以与安卓接口交互，使用手机硬件，比如摄像头
那么我们就以人脸识别App为例，看看如何简单几步搞定。先看看成品的效果：
第一步：安装airport.apk
AirPort是我编译好的一个安卓App，里面包含了python解释器和一些常用的python库。
第二步：连接手机的python解释器
启动手机上的AirPort应用，就会运行python解释器。我内置了一个ssh服务器，用于调试代码非常方便。应用启动时会显示手机的ip地址。
在电脑上使用ssh命令，就可以连接到手机。
注意：确保你的手机和电脑在同一局域网中。
#在电脑上连接手机，注意这里ip需要替换成AirPort显示的ipssh -p 8000 admin@192.168.31.101#输入密码meteorix
然后你就可以在手机上尽情使用python了，比如试试
>>>import os>>>os.getcwd()’/data/data/org.airtest.airport/files/app’>>>import requests>>>r = requests.get(“https://www.baidu.com”)>>>r.status_code200
第三步: 一个摄像头的App
在kivy的官方文档中，我们可以找到这样一个摄像头的example[2]
代码非常简单，Builder.load_string函数加载了一段配
区分真人和照片或者视频翻拍之类的主要是依靠活体识别技术。目前市面上有两种活体识别，一种是配合式的活体识别、另外一种是非配合式的活体识别。1：配合式的活体识别：主要是通过随机发出一些随机性的指令动作，例如眨眼、左右摇头以及上下摇头之类的。
2：非配合活体识别：主要是通过红外摄像头来识别，人不用做任何配合式的动作，站在摄像头面前就可以判断是否为真人还是攻击。
视频演示：https://v.qq.com/x/page/w0532u39urc.html
希望colorreco的回答对你有帮助。
最近几年国内外吹起了了一场AI风,AI技术浪潮也成为了一种趋势.人脸识别作为最近几年发展的还算成熟的一项ai技术,也引起了众多人的关注.鉴于技术的日趋成熟，现阶段的人脸识别技术已经在具体场景落地尝试，如会议人脸签到、人脸识别智能门禁、安防监控人脸识别报警功能，还有最接近大众群体的智能手机人脸解锁功能。
人脸识别技术是什么？如何进行人脸识别数据标注？
1、人脸识别技术
人脸识别技术大致由人脸检测和人脸识别两个环节组成。之所以要有人脸检测，不光是为了检测出照片上是否有人脸，更重要的是把照片中人脸无关的部分删掉，否则整张照片的像素都传给f(x)识别函数肯定就不可用了。人脸检测不一定会使用深度学习技术，因为这里的技术要求相对低一些，只需要知道有没有人脸以及人脸在照片中的大致位置即可。
2、人脸识别数据标注
人脸关键点是对于图像中人脸五官与轮廓定位的标注，主要用来对人脸的关键位置，如脸廓、眉毛、眼睛、嘴唇进行定位，人脸关键点检测是人脸识别过程中重要的一步人脸关键点从25点到109点，数量越来越多，越来越精细，对标注员的基本功和标注团队审核能力的要求也越来越高，标注质量的好坏，对人工智能人脸模型的算法精确度有很大作用
3、人脸技术的使用范围广
人脸识别技术现如今使用还是非常广的，例如火车站进站时刷脸和身份证，银行自助开卡时也需要动作活体，学校门口的人脸识别机器，手机端的人脸识别，连我家小区门口都安了人脸识别机器。但是其实人脸识别技术还并不是一项非常成熟的技术，也面临着各种各样的问题，例如遮挡问题，口罩，墨镜，围巾，或行人之间的遮，一种遮挡或多种遮挡等。
后记：现今，很多人都是做人脸数据标注，但是兼职的薪资要看你个人的标注熟练程度以及素材的单价，有的人一天能标几千个，有的人一天几百个甚至慢慢悠悠标几十个的，那一个月下来你的收入肯定也是天差地别，钱难挣屎难吃啊。
