在Android平台上，开发一款应用实现人脸识别、圆形相机预览框、自定义截取图片尺寸以及圆形图片显示，涉及到了多个核心技术和组件。以下是对这些关键知识点的详细解释： 1. **Android人脸识别（Face Detection）**： Android SDK提供了一个名为`FaceDetector`的类，用于在图像中检测人脸。它可以从Bitmap或Surface中读取数据，然后通过分析像素来识别出可能的人脸区域。`FaceDetector`会返回包含人脸位置、大小和特征（如眼睛、鼻子和嘴巴）的信息。此外，Android 8.0（API级别26）引入了更强大的`CameraX`库，其`ImageAnalysis`组件可以配合现代的机器学习模型进行实时人脸识别。 2. **圆形相机预览框（Circular Camera Preview）**： 在Android中，我们通常使用`Camera`或`Camera2` API来访问摄像头。为了实现圆形预览框，需要对预览纹理进行裁剪和变形处理。这通常涉及到自定义`TextureView`或`SurfaceView`，在`onDraw()`方法中绘制一个圆形区域。另外，`Matrix`类可用于调整图像的透视和缩放，以适应圆形边界。 3. **自定义截取图片尺寸（Custom Image Cropping）**： 截取图片时，我们可以使用`Bitmap.createBitmap()`方法，传入想要的宽度和高度来创建一个新的Bitmap对象。然后，通过`Canvas`将原始图像的一部分绘制到这个新的Bitmap上，实现裁剪。此外，`CropIntent`可以提供一种用户友好的裁剪界面，但它的裁剪比例固定，不能完全满足自定义尺寸的需求。 4. **圆形图片显示（Circular Image Display）**： 显示圆形图片，最简单的方法是使用`android.graphics.drawable.RoundRectShape`和`GradientDrawable`。创建一个圆形的`ShapeDrawable`，然后将其设置为ImageView的背景。或者，可以使用`ImageView`的`android:scaleType="centerCrop"`属性并结合`ClipDrawable`，让图片中心填充圆形区域。对于Bitmap，可以先将其转换为圆角Bitmap，再设置给ImageView。 5. **使用现代机器学习库**： 如今，Android开发者可以利用如TensorFlow Lite这样的轻量级机器学习框架，在设备上执行高效的人脸识别任务。这允许我们利用复杂的神经网络模型，提供更高精度的面部检测和识别功能，而不仅仅是简单的边界框检测。 6. **权限管理**： 实现上述功能需要申请相应的权限，比如`Manifest.permission.CAMERA`用于访问相机，`Manifest.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE`或`Manifest.permission.READ_EXTERNAL_STORAGE`用于读写图片。 7. **UI设计与交互**： 设计用户界面时，要考虑到用户体验和反馈。例如，提供清晰的拍照按钮，显示人脸检测结果，以及裁剪过程中的实时预览等。 8. **性能优化**： 人脸识别和图片处理可能会消耗大量CPU和内存，因此需要考虑性能优化，如使用异步操作、合理的缓存策略，以及避免不必要的资源浪费。 通过以上技术的综合运用，可以构建一个高效且功能丰富的Android应用，实现人脸识别、定制相机预览、图片裁剪和圆形图片显示。在实际开发过程中，还需要关注兼容性问题，确保应用能在不同Android版本和设备上良好运行。

android实现任意手势轨迹截屏，在手机屏幕的图片上截取一张小图片,有需要的可以参考学习。

主要介绍了python实现从本地摄像头和网络摄像头截取图片功能 ,文中给大家提到了python , opencv 打开网络摄像头读取图像的实现代码，需要的朋友可以参考下

利用SampleGrabber Filter在视频流播放时截取帧图片，发送消息通知主窗口，在OnImgNotify（）函数中处理此消息。

这是一个值得学习的代码，如果你的应用想添加上传图像，一般会涉及本代码中的内容，希望对你有所帮助，不用感谢。

请在Tomcat上运行,手机测试手势 本版本,使用cropper.js+hammer.js 实现手势旋转拖拽放大缩小图片功能,在截取图片时 清晰度远远大于jcanvas版本.有截取框,点击截取canvas bug 设置截取框cropbox的高度 不能大于图片高度,不知道新版的croppper.js是否修复

截图网站整图，静默打开浏览器

上传图片，并截取指定的大小，将图片转换为base64格式，并提交到后台。

今天小编就为大家分享一篇python cv2截取不规则区域图片实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

包内有生成好的软件可以直接运行，有工程源代码可以用vs运行修改 软件运行原理： 先将视频拆分成图片，将每一帧图片转成字符图片，再将字符图片合成视频，中间视频操作部分调用了ffmpeg，但是之前装X好像被我改名字了，懒得改回来了，有点麻烦，菜鸟写的；点击运行 .exe 参数说明：视频完整路径：为需要转换视频的完整路径，存储字符图片路径为：视频拆分成字符图片后的路径，合成视频的完整路径：也就是生成视频保存的路径