虹软人脸识别3.0-图像数据结构介绍(Android)

从虹软开放了2.0版本SDK以来，由于具有免费、离线使用的特点，我们公司在人脸识别门禁应用中使用了虹软SDK，识别效果还不错，因此比较关注虹软SDK的官方动态。近期上线了ArcFace 3.0 SDK版本，确实做了比较大的更新。首先本篇介绍一下关于Android平台算法的更新内容。

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• 特征比对支持比对模型选择，有 生活照比对模型和 人证比对模型
• 识别率、防攻击效果显著提升
• 特征值更新，升级后人脸库需重新注册
• Android平台新增64位的SDK
• 图像处理工具类
• 人脸检测同时支持全角度及单一角度
• 新增了一种图像数据传入方式

在实际开发过程中使用新的图像数据结构具有一定的难度，本文将从以下几点对该图像数据结构及使用方式进行详细介绍

1. SDK接口变动

2. ArcSoftImageInfo类解析

3. SDK相关代码解析

4. 步长的作用

5. 将Camera2回传的Image转换为ArcSoftImageInfo

一、SDK接口变动

在接入3.0版SDK时，发现 FaceEngine类中的 detectFaces、 process、 extractFaceFeature等传入图像数据的函数都有重载函数，重载函数的接口均使用 ArcSoftImageInfo对象作为入参的图像数据，以人脸检测为例，具体接口如下：

原始接口：

public int detectFaces(byte[] data, int width, int height, int format, List faceInfoList)

新增接口：

public int detectFaces(ArcSoftImageInfo arcSoftImageInfo, List faceInfoList)

可以看到，重载函数传入 ArcSoftImageInfo对象作为图像数据进行检测， arcSoftImageInfo替代了原来的 data, width, height, format。

二、ArcSoftImageInfo类解析

在我实际使用后发现， ArcSoftImageInfo不只是简单封装一下，它还将一维数组 data修改为二维数组 planes，还新增了一个与 planes对应的步长数组 strides。

步长概念介绍：
步长可以理解为一行像素的字节数。

类结构如下:

public class ArcSoftImageInfo {
    private int width;
    private int height;
    private int imageFormat;
    private byte[][] planes;
    private int[] strides;
    ...
}

官方文档中对该类的介绍：

• 成员描述

• 组成方式介绍

// arcSoftImageInfo组成方式举例：
// NV21格式数据，有两个通道，
// Y通道步长一般为图像宽度，若图像经过8字节对齐、16字节对齐等操作，需填入对齐后的图像步长
// VU通道步长一般为图像宽度，若图像经过8字节对齐、16字节对齐等操作，需填入对齐后的图像步长
ArcSoftImageInfo arcSoftImageInfo = new ArcSoftImageInfo(width, height, FaceEngine.CP_PAF_NV21, new byte[][]{planeY, planeVU}, new int[]{yStride, vuStride});
// GRAY，只有一个通道，
// 步长一般为图像宽度，若图像经过8字节对齐、16字节对齐等操作，需填入对齐后的图像步长
arcSoftImageInfo = new ArcSoftImageInfo(width, height, FaceEngine.CP_PAF_GRAY, new byte[][]{gray}, new int[]{grayStride});
// BGR24，只有一个通道，
// 步长一般为图像宽度的三倍，若图像经过8字节对齐、16字节对齐等操作，需填入对齐后的图像步长
arcSoftImageInfo = new ArcSoftImageInfo(width, height, FaceEngine.CP_PAF_BGR24, new byte[][]{bgr24}, new int[]{bgr24Stride});
// DEPTH_U16，只有一个通道，
// 步长一般为图像宽度的两倍，若图像经过8字节对齐、16字节对齐等操作，需填入对齐后的图像步长
arcSoftImageInfo = new ArcSoftImageInfo(width, height, FaceEngine.CP_PAF_DEPTH_U16, new byte[][]{depthU16}, new int[]{depthU16Stride});

可以看到， ArcSoftImageInfo用于存储分离的图像数据，以 NV21数据为例， NV21数据有两个通道，那二维数组 planes存储的就是两个数组： y数组和 vu数组。以下是 NV21数据的排列方式：

NV21图像格式属于 YUV颜色空间中的 YUV420SP格式，每四个Y分量共用一组U分量和V分量，Y连续存储，U与V交叉存储。

排列方式如下（以8x4的图像为例）：

Y Y  Y Y   Y Y   Y Y

Y Y  Y Y   Y Y   Y Y

Y Y   Y Y   Y Y   Y Y

Y Y   Y Y   Y Y   Y Y

V U  V U   V U  V U

V U  V U   V U  V U

以上数据分为两个通道，首先是连续的 Y数据，然后是交叉存储的 V和 U数据。如果我们使用的是 Camera API，那基本用不到 ArcSoftImageInfo类，因为 Camera API回传的 NV21数据是连续的，直接使用旧版接口即可；而当我们使用的是其他API时，拿到的数据可能是不连续的，例如使用 Camera2 API、 MediaCodec拿到的 android.media.Image类对象，其图像数据也是分通道的，我们可以根据其通道内容，获取 Y通道数据和 VU通道数据，组成 NV21格式的 ArcSoftImageInfo对象用于处理。

三、SDK相关代码解析

我们来看下SDK中判断图像数据是否合法的校验代码：

注：原始代码由于被编译器修改过，阅读体验不佳，以下代码是我修改过的，将常量值替换回常量名，更便于阅读。

• 校验分离的图像信息数据

       private static boolean isImageDataValid(byte[] data, int width, int height, int format) {
           return 
           (format == CP_PAF_NV21 && (height & 1) == 0 && data.length == width * height * 3 / 2)|| 
           (format == CP_PAF_BGR24 && data.length == width * height * 3)|| 
           (format == CP_PAF_GRAY && data.length == width * height) ||
           (format == CP_PAF_DEPTH_U16 && data.length == width * height * 2);
       }
  

  解读：
  各个图像数据的要求如下：

  1. NV21格式图像数据的高度是偶数，数据大小是： 宽x高x3/2
  2. BGR24格式图像数据的大小是： 宽x高x3
  3. GRAY格式图像数据的大小是： 宽x高

  4. DEPTH_U16格式图像数据的大小是： 宽x高x2

     
     

• 校验 ArcSoftImageInfo对象

       private static boolean isImageDataValid(ArcSoftImageInfo arcSoftImageInfo) {
           byte[][] planes = arcSoftImageInfo.getPlanes();
           int[] strides = arcSoftImageInfo.getStrides();
           if (planes != null && strides != null) {
               if (planes.length != strides.length) {
                   return false;
               } else {
                   byte[][] var3 = planes;
                   int var4 = planes.length;
                   for(int var5 = 0; var5 < var4; ++var5) {
                       byte[] plane = var3[var5];
                       if (plane == null || plane.length == 0) {
                           return false;
                       }
                   }
                   switch(arcSoftImageInfo.getImageFormat()) {
                   case CP_PAF_BGR24:
                   case CP_PAF_GRAY:
                   case CP_PAF_DEPTH_U16:
                       return planes.length == 1 && planes[0].length == arcSoftImageInfo.getStrides()[0] * arcSoftImageInfo.getHeight();
                   case CP_PAF_NV21:
                       return (arcSoftImageInfo.getHeight() & 1) == 0 && planes.length == 2 && planes[0].length == planes[1].length * 2 && planes[0].length == arcSoftImageInfo.getStrides()[0] * arcSoftImageInfo.getHeight() && planes[1].length == arcSoftImageInfo.getStrides()[1] * arcSoftImageInfo.getHeight() / 2;
                   default:
                       return false;
                   }
               }
           } else {
               return false;
           }
       }
  

  解读：

  1. 每个通道数据的大小是： 高度x每个通道的步长
  2. BGR24、 GRAY、 DEPTH_U16格式图像数据都只有一个通道，但上述示例组成方式说明中提到它们的步长不同，关系如下：
     • BGR24格式图像数据步长一般为 3 x width
     • GRAY格式图像数据步长一般为 width
     • DEPTH_U16格式图像数据步长一般为 2 x width
  3. NV21格式图像数据的高度是偶数，有两个通道，且第0个通道的数据大小是第1个通道数据大小的2倍。

  四、步长的作用

  • 具体踩坑举例

    如下图，这是在某台手机上使用 Camera2 API时，指定了以 1520x760分辨率进行预览时获取的数据。虽然指定的分辨率是 1520x760，但是预览数据的实际大小却是 1536x760，解析存下的图像数据，发现右边填充的16像素内容均为0，此时若我们以1520x760的分辨率去将这组YUV数据取出并转换为 NV21，并在进行人脸检测时传入的宽度是1520，SDK将无法检测到人脸；若我们以1536x760的分辨率去解析，生成的 NV21传给SDK，并且传入的宽度是1536时，SDK能够检测到人脸。

    

• 步长的重要性

只是差了这几个像素，为什么就导致人脸检测不到了呢？之前说到过，步长可以理解为一行像素的字节数。如果第一行像素的读取有偏差，那后续像素的读取也会受到影响。

以下是对一张大小为 1000x554的 NV21图像数据，以不同步长进行解析的结果：

以正确的步长解析	以错误的步长解析

可以看到，对于一张图像，如果使用了错误的步长去解析，我们可能就无法看到正确的图像内容。

结论：通过引入图像步长能够有效的避免高字节对齐的问题。

五、将Camera2回传的Image转换为ArcSoftImageInfo

• Camera2 API回传数据处理

    对于以上场景，我们可提取`android.media.Image`对象的`Y`、`U`、`V`通道数据，组成`NV21`格式的`ArcSoftImageInfo`对象，传入SDK处理。示例代码如下：
  

  • 取出 Camera2 API回传数据的 Y、 U、 V通道数据

                private class OnImageAvailableListenerImpl implements ImageReader.OnImageAvailableListener{
                    private byte[] y;
                    private byte[] u;
                    private byte[] v;
                    
    
    @Override
                    public void onImageAvailable(ImageReader reader) {
                        Image image = reader.acquireNextImage();
                        // 实际结果一般是 Y:U:V == 4:2:2
                        if (camera2Listener != null && image.getFormat() == ImageFormat.YUV_420_888) {
                            Image.Plane[] planes = image.getPlanes();
                            // 重复使用同一批byte数组，减少gc频率
                            if (y == null) {
                                y = new byte[planes[0].getBuffer().limit() - planes[0].getBuffer().position()];
                                u = new byte[planes[1].getBuffer().limit() - planes[1].getBuffer().position()];
                                v = new byte[planes[2].getBuffer().limit() - planes[2].getBuffer().position()];
                            }
                            if (image.getPlanes()[0].getBuffer().remaining() == y.length) {
                                planes[0].getBuffer().get(y);
                                planes[1].getBuffer().get(u);
                                planes[2].getBuffer().get(v);
                                camera2Listener.onPreview(y, u, v, mPreviewSize, planes[0].getRowStride());
                            }
                        }
                        image.close();
                    }
                }
    

  • 转换为 ArcSoftImageInfo对象

  注意：拿到的YUV数据可能是 YUV422，也可能是 YUV420，需要分别实现两者转换为 NV21格式的 ArcSoftImageInfo对象的函数。

            
  @Override
            public void onPreview(final byte[] y, final byte[] u, final byte[] v, final Size previewSize, final int stride) {
                if (arcSoftImageInfo == null) {
                    arcSoftImageInfo = new ArcSoftImageInfo(previewSize.getWidth(), previewSize.getHeight(), FaceEngine.CP_PAF_NV21);
                }
                // 回传数据是YUV422
                if (y.length / u.length == 2) {
                    ImageUtil.yuv422ToNv21ImageInfo(y, u, v, arcSoftImageInfo, stride, previewSize.getHeight());
                }
                // 回传数据是YUV420
                else if (y.length / u.length == 4) {
                    ImageUtil.yuv420ToNv21ImageInfo(y, u, v, arcSoftImageInfo, stride, previewSize.getHeight());
                }
                // 此时的arcSoftImageInfo数据即可传给SDK使用
                if (faceEngine != null) {
                    List faceInfoList = new ArrayList<>();
                    int code = faceEngine.detectFaces(arcSoftImageInfo, faceInfoList);
                    if (code == ErrorInfo.MOK) {
                        Log.i(TAG, "onPreview: " + code + "  " + faceInfoList.size());
                    } else {
                        Log.i(TAG, "onPreview: no face detected , code is : " + code);
                    }
                } else {
                    Log.e(TAG, "onPreview: faceEngine is null");
                    return;
                }
                ...
            }
  

以上代码中便是 Camera2 API回传的数据转换为 ArcSoftImageInfo对象并检测的具体实现。以下是将 Y、 U、 V数据组成 ArcSoftImageInfo对象的具体实现。

• 将 Y、 U、 V数据组成 ArcSoftImageInfo对象

  对于 Y通道，直接拷贝即可，对于 U通道和 V通道，需要考虑这组YUV数据的格式是 YUV420还是 YUV422，再获取其中的 U、 V数据

           /**
            * YUV420数据转换为NV21格式的ArcSoftImageInfo
            *
            * 
  @param y                YUV420数据的y分量
            * 
  @param u                YUV420数据的u分量
            * 
  @param v                YUV420数据的v分量
            * 
  @param arcSoftImageInfo NV21格式的ArcSoftImageInfo
            * 
  @param stride           y分量的步长，一般情况下，由于YUV数据的对应关系，Y分量步长确定了，U和V也随之确定
            * 
  @param height           图像高度
            */
           public static void yuv420ToNv21ImageInfo(byte[] y, byte[] u, byte[] v, ArcSoftImageInfo arcSoftImageInfo, int stride, int height) {
               if (arcSoftImageInfo.getPlanes() == null) {
                   arcSoftImageInfo.setPlanes(new byte[][]{new byte[stride * height], new byte[stride * height / 2]});
                   arcSoftImageInfo.setStrides(new int[]{stride, stride});
               }
               System.arraycopy(y, 0, arcSoftImageInfo.getPlanes()[0], 0, y.length);
               // 注意，vuLength 不能直接通过步长和高度计算，实测发现Camera2 API回传的数据有数据丢失，需要使用真实数据长度
               byte[] vu = arcSoftImageInfo.getPlanes()[1];
               int vuLength = u.length / 2 + v.length / 2;
               int uIndex = 0, vIndex = 0;
               for (int i = 0; i < vuLength; i++) {
                   vu[i] = v[vIndex++];
                   vu[i + 1] = u[uIndex++];
               }
           }
           /**
            * YUV422数据转换为NV21格式的ArcSoftImageInfo
            *
            * 
  @param y                YUV422数据的y分量
            * 
  @param u                YUV422数据的u分量
            * 
  @param v                YUV422数据的v分量
            * 
  @param arcSoftImageInfo NV21格式的ArcSoftImageInfo
            * 
  @param stride           y分量的步长，一般情况下，由于YUV数据的对应关系，Y分量步长确定了，U和V也随之确定
            * 
  @param height           图像高度
            */
           public static void yuv422ToNv21ImageInfo(byte[] y, byte[] u, byte[] v, ArcSoftImageInfo arcSoftImageInfo, int stride, int height) {
               if (arcSoftImageInfo.getPlanes() == null) {
                   arcSoftImageInfo.setPlanes(new byte[][]{new byte[stride * height], new byte[stride * height / 2]});
                   arcSoftImageInfo.setStrides(new int[]{stride, stride});
               }
               System.arraycopy(y, 0, arcSoftImageInfo.getPlanes()[0], 0, y.length);
               byte[] vu = arcSoftImageInfo.getPlanes()[1];
               // 注意，vuLength 不能直接通过步长和高度计算，实测发现Camera2 API回传的数据有数据丢失，需要使用真实数据长度
               int vuLength = u.length / 2 + v.length / 2;
               int uIndex = 0, vIndex = 0;
               for (int i = 0; i < vuLength; i += 2) {
                   vu[i] = v[vIndex];
                   vu[i + 1] = u[uIndex];
                   vIndex += 2;
                   uIndex += 2;
               }
           }
  

六、ArcSoftImageInfo优点总结

1. 在获取的图像数据源是分通道的数据时，使用 ArcSoftImageInfo对象传入分离的图像数据可避免数据拼接所需的额外内存消耗。
2. 引入了步长的概念，在使用时传入了各个通道的步长，使开发者在使用SDK时对图像数据的了解更清晰。

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