- 탭 구조를 활용한 안드로이드 앱 제작
- 서로 함께 공통의 과제를 함으로써 개발에 빠르게 익숙해지기
- JAVA
- Kotlin
- android studio
- tensorflow lite
- ARCore
- 세개의 탭이 존재하는 안드로이드 앱
- 탭1 : 나만의 이미지 갤러리 구축
- 탭2 : 나의 연락처 구축, 휴대폰의 연락처 데이터 활용
- 탭3 : 자유 주제(스톱워치 구현)
- 탭4 : 텐서플로우 Lite를 활용한 사물인식 탭
- 해당 탭은 탭1을 추가 기능 구현중 코드가 복잡해져서 분리함
- 탭5 : ARCore를 활용한 얼굴인식 및 가면 스티커 탭
- 해당 탭은 탭1을 추가 기능 구현중 코드가 복잡해져서 분리함
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앨범
- 갤러리의 모든 리소스에 대한 uri(Uniform Resource Identifier : 일종으 자원 식별자)를 구해 앨범 그리드뷰 리스트에 추가
private fun getAllShownImagesPath() { //contentResolver의 데이터타입과 가져오는 주소(갤러리) 정의 val uriExternal: Uri = MediaStore.Images.Media.EXTERNAL_CONTENT_URI //이미지 인덱스 번호 및 아이디 var columnIndexID: Int var imageId: Long //contentResolver 정의 및 생성 val cursor = contentResolver( MediaStore.Images.Media.EXTERNAL_CONTENT_URI, null, null, null, MediaStore.Images.ImageColumns.DATE_TAKEN + " DESC" ) if (cursor != null) { // 매 루프마다 contentResolver에 쿼리를 하여 모든 이미지 리소스를 순회 while (cursor.moveToNext()) { // 사진 경로 Uri 가져오기 columnIndexID = cursor.getColumnIndexOrThrow(MediaStore.Images.Media._ID) imageId = cursor.getLong(columnIndexID) val uriImage = Uri.withAppendedPath(uriExternal, "" + imageId) // 그리드뷰 어댑터에 uri를 추가하여 앨범에 해당 리소스 표시 pictureAdapter.addItem(PictureItem(uriImage)) } cursor.close() } }
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카메라
- Preview
private fun openCamera() { //카메라 프로바이더 객체 val cameraProviderFuture = ProcessCameraProvider.getInstance(this) //카메라 프로바이더 객체에 리스너를 등록하여 프리뷰에 객체의 화면을 출력 cameraProviderFuture.addListener({ val cameraProvider: ProcessCameraProvider = cameraProviderFuture.get() val preview = Preview.Builder() .build() .also { it.setSurfaceProvider(previewView.surfaceProvider) } //카메라 캡쳐 UseCase 등록 imageCapture = ImageCapture.Builder() .build() //후면 카메라 선택 val cameraSelector = CameraSelector.DEFAULT_BACK_CAMERA //화며 바인딩 try { cameraProvider.unbindAll() cameraProvider.bindToLifecycle(this, cameraSelector, preview, imageCapture) Log.d("TAG", "바인딩 성공") } catch (e: Exception) { Log.d("TAG", "바인딩 실패 $e") } }, ContextCompat.getMainExecutor(this)) }
- Camera Capture 및 갤러리 저장
private fun CameraCapture() { 이미지 캡쳐 imageCapture = imageCapture ?: return val fileName:String = "CS496_" + System.currentTimeMillis().toString() + ".png" //사진 파일 생성, 일단 write 권한이 있는 cache 디렉토리에 저장 val photoFile = File(cacheDir,fileName) Log.d(TAG,"photoFile : ${photoFile.toString()}") val outputOption = ImageCapture.OutputFileOptions.Builder(photoFile).build() imageCapture?.takePicture( outputOption, ContextCompat.getMainExecutor(this), object : ImageCapture.OnImageSavedCallback { override fun onImageSaved(outputFileResults: ImageCapture.OutputFileResults) { savedUri = Uri.fromFile(photoFile) //contentResolver를 통해 savedUri에 해당하는 이미지를 byte 포맷으로 변환 후 FileOutputStream을 통해 캐시 디렉토리에 저장한 카메라 캡쳐 이미지를 외부저장소(갤러리)에 복사하는 함수 saveFile() //사진 추가 복사 후 새로 찍은 사진을 gridview에 추가후 새로고침 pictureAdapter.addItem(PictureItem(savedUri)) gridView.invalidateViews() } override fun onError(exception: ImageCaptureException) { Log.d(TAG,"실패") exception.printStackTrace() onBackPressed() } }) }
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셔터 애니메이션
- 셔터 애니메이션 리스너
private fun setCameraAnimationListener() { cameraAnimationListener = object : Animation.AnimationListener { override fun onAnimationStart(animation: Animation?) { } //애니메이션이 끝날때 셔터 애니메이션 출려 뷰를 비활성화 하고, 촬영 사진을 보여준다 override fun onAnimationEnd(animation: Animation?) { frameLayoutShutter.visibility = View.GONE showCaptureImage() } override fun onAnimationRepeat(animation: Animation?) { } } }
- 셔터 애니메이션 호출 파트 (CameraCapture함수 내부에서 호출)
val animation = AnimationUtils.loadAnimation(this@galleryActivity, R.anim.camera_shutter) animation.setAnimationListener(cameraAnimationListener) frameLayoutShutter.animation = animation frameLayoutShutter.visibility = View.VISIBLE frameLayoutShutter.startAnimation(animation)
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검색
- 검색창 변경 리스너
callText.addTextChangedListener(new TextWatcher() { @Override public void beforeTextChanged(CharSequence charSequence, int i, int i1, int i2) { } @Override public void onTextChanged(CharSequence charSequence, int i, int i1, int i2) { } //입력 이벤트가 발생할때 마다 새로고침 할 수 있도록 검색함수를 호출해준다 @Override public void afterTextChanged(Editable editable) { String text = callText.getText().toString(); search(text); } });
- 검색 함수
public void search(String charText) { // 문자 입력시마다 리스트를 지우고 새로 뿌려준다. callList.clear(); // 문자 입력이 없을때는 모든 데이터를 보여준다. if (charText.length() == 0) { callList.addAll(callList2); } // 문자 입력을 할때.. else { // 리스트의 모든 데이터를 검색한다. for(int i = 0;i < callList2.size(); i++) { // arraylist의 모든 데이터에 입력받은 단어(charText)가 포함되어 있으면 true를 반환한다. if (callList2.get(i).getName().toLowerCase().contains(charText)) { // 검색된 데이터를 리스트에 추가한다. callList.add(callList2.get(i)); } } } // 리스트 데이터가 변경되었으므로 아답터를 갱신하여 검색된 데이터를 화면에 보여준다. callAdapter.notifyDataSetChanged(); }
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상세 정보창
list.setOnItemClickListener(new AdapterView.OnItemClickListener(){ @Override public void onItemClick(AdapterView<?> parent, View view, int position, long id) { //개별 항목 마다 클릭시 상세정보창 activity로 이동 Intent intent = new Intent(PhoneActivity.this, CallActivity.class); intent.putExtra("POSITION", position); startActivity(intent); } });
- 타이머 핸들러
Handler myTimer = new Handler(){
public void handleMessage(Message msg){
//해당 핸들러가 호출될때 마다 타이머 값을 수정해준다.
myOutput.setText(getTimeOut());
//해당 핸들러를 delay없이 호출
myTimer.sendEmptyMessage(0);
}
};
//현재시각 반환 함수
String getTimeOut(){
long now = SystemClock.elapsedRealtime();
long outTime = now - myBaseTime;
String easy_outTime = String.format("%02d:%02d:%02d", outTime/1000 / 60, (outTime/1000)%60,(outTime%1000)/10);
return easy_outTime;
}- 영상분석 리스너
imageAnalysis.setAnalyzer(executor, ImageAnalysis.Analyzer { image ->
//카메라가 회전한 경우 원래대로 변환
if (!::bitmapBuffer.isInitialized) {
imageRotationDegrees = image.imageInfo.rotationDegrees
bitmapBuffer = Bitmap.createBitmap(image.width, image.height, Bitmap.Config.ARGB_8888)
}
//이미지를 RGB로 변환후 bitmapBuffer(텐서플로우 분석함수의 매개변수)에 저장
mage.use { converter.yuvToRgb(image.image!!, bitmapBuffer) }
// Tensorflow를 통해 이미지 처리
val tfImage = tfImageProcessor.process(tfImageBuffer.apply { load(bitmapBuffer) })
// 이미지 처리 예측 결고 반환
val predictions = detector.predict(tfImage)
// 예측 결과중 가장 확률이 높은 1개를 선택하여 예측 결과와 해당 물체 바운더리 박스 출력
reportPrediction(predictions.maxByOrNull { it.score })
// 이미지 처리 analyzer 파이프라인 속도 계산
val frameCount = 10
if (++frameCounter % frameCount == 0) {
frameCounter = 0
val now = System.currentTimeMillis()
val delta = now - lastFpsTimestamp
val fps = 1000 * frameCount.toFloat() / delta
Log.d(TAG, "FPS: ${"%.02f".format(fps)}")
lastFpsTimestamp = now
}
})카메라 프리뷰 부분은 위 코드와 동일
- 영상 인식 후 3D 오브젝트 배치 코드
//얼굴 랜더링 한 augmented face redering 불러오기
@Override
public void onWindowFocusChanged(boolean hasFocus) {
super.onWindowFocusChanged(hasFocus);
FullScreenHelper.setFullScreenOnWindowFocusChanged(this, hasFocus);
}
@Override
//얼굴 표면 인식 및 좌표 감지
public void onSurfaceCreated(GL10 gl, EGLConfig config) {
GLES20.glClearColor(0.1f, 0.1f, 0.1f, 1.0f);
try {
//backgroudRenderer = 얼굴 전체 rendering
backgroundRenderer.createOnGlThread(/*context=*/ this);
//얼굴을 obj파일로 3D모델을 만들어서 형상화
//3D Object(메타몽) 배치
augmentedFaceRenderer.createOnGlThread(this, "models/metamonghi.png");
augmentedFaceRenderer.setMaterialProperties(0.0f, 1.0f, 0.1f, 6.0f);
//꽃도 마찬가지로 렌더링
rightEarObject.createOnGlThread(this, "models/forehead_right.obj", "models/flower.png");
rightEarObject.setMaterialProperties(0.0f, 1.0f, 0.1f, 6.0f);
rightEarObject.setBlendMode(ObjectRenderer.BlendMode.AlphaBlending);
} catch (IOException e) {
Log.e(TAG, "Failed to read an asset file", e);
}
}
