Android双目摄像头（带人脸检测）正确调用姿势

前言
本文讲述如何在Android上调用双目摄像头（不管是usb双目摄像头还是内置双目摄像头（一般是平板）），进行实时预览，预览操作是分别打开摄像头并使用两个SurfaceView同时预览，并使用自带的人脸检测api进行人脸检测。其实,双目摄像头调用跟常规相机调用方式差不多，双目无非就是Camera .open（0）和Camera.open（1）,Camera.open(0)可能是RGB或IR,同理Camera.open（1）也可能是RGB或IR，出现这种情况一般是工控机和usb双目摄像头没有固定输出。此外双目摄像头是定焦，是不能聚焦的。

国际规则，先上图

双目摄像头理解

双目摄像头组成，目前大多是一个RGB 摄像头加一个近红外摄像头。RGB一个做人脸识别，IR做活体检测。
对于单目RGB摄像头，一般只能通过配合式活体检测（根据指示做相应动作）来进行活体检测，这在用户体验上差了很多，而且对于算法要求很高，其精确度也难以比上双目方案。所以具有近红外摄像头的双目模组，在活体检测方面的作用是远大于普通单目彩色摄像头。

简单来说，使用双摄像头做活体检测的，都是非配合式活体检测，不需要根据提示做一些诸如眨眼、点头之类的动作，对算法要求更高，但是速度更快， 对用户体验也更友好。

目前市面上第三方人脸识别做的比较的好的有百度，虹软，阅面，商汤等厂家，一般支持双目活体检测。

双目摄像头调用流程

1. 创建SurfaceView
2. 在SurfaceView onCreate处，打开Camera
3. 对Camera设置参数，预览大小、照片大小、预览格式，预览监听等等
4. 开始预览
5. 停止预览，释放相机资源，移除SurfaceView的回调

注意：

• 每个摄像头走一遍流程，Camera要设置支持的参数，特别是预览大小和照片大小
• 由于不同厂家的摄像头存在差异，通过下面代码获取相机旋转角度不一定对的，导致预览方向和人眼看到的方向不一定对，建议加个配置页面设置相机旋转角度。
• 角度不对会影响人脸的跟踪框的计算，定位不准

   //mCamera.setDisplayOrientation(getRotateAngle());

 private int getRotateAngle() {
        Camera.CameraInfo info = new Camera.CameraInfo();
        Camera.getCameraInfo(mCameraId, info);
        // 获取当前手机的选装角度
        int rotation = ((WindowManager) getContext()
                .getSystemService(Context.WINDOW_SERVICE))
                .getDefaultDisplay()
                .getRotation();
        int degrees = 0;
        switch (rotation) {
            case Surface.ROTATION_0:
                degrees = 0;
                break;
            case Surface.ROTATION_90:
                degrees = 90;
                break;
            case Surface.ROTATION_180:
                degrees = 180;
                break;
            case Surface.ROTATION_270:
                degrees = 270;
                break;
        }

        int result;
        if (info.facing == Camera.CameraInfo.CAMERA_FACING_FRONT) {
            result = (info.orientation + degrees) % 360;
            result = (360 - result) % 360;
        } else {
            result = (info.orientation - degrees + 360) % 360;
        }
        return result;
    }

关于相机角度及上面代码的理解可参考下图（图片来源于网络）：

项目地址：

https://github.com/kellysong/BinocularCamera