摄像头 + 实时人脸识别实战：打造鸿蒙本地 AI 摄像分析器 HarmonyOS 5.0.0或以上

基于 HarmonyOS 5.0.0 或以上版本：

静态图片识别已经不够酷？那就来一波实时人脸追踪系统！

本篇将教你构建一个摄像头实时捕捉 + AI 人脸识别 + 动态标记 UI 的系统，实现类似“考勤打卡机”“门禁识别”“智能镜子”这样的 AI 场景。

✅ 实时摄像头预览
✅ 每帧抓图进行人脸检测
✅ 在预览 UI 上实时标记人脸位置
✅ HarmonyOS 5.0.0+ 原生支持，无需云端依赖

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✅ 技术模块

能力	模块名
摄像头采集	@ohos.media.camera
人脸检测	@ohos.ai.cv.face
图片预处理 + 渲染	ArkTS + 图层叠加

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系统流程图

[摄像头视频流] --> [抽帧抓图] --> [AI 人脸检测模块] --> [UI 标记渲染]

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Step1：摄像头预览初始化

import camera from '@ohos.media.camera'

let cameraManager = camera.getCameraManager()
let previewSurfaceId = 'previewSurface' // UI 定义的 Preview

async function initCamera() {
  const cameraDevice = await cameraManager.getCamera('0') // 后置摄像头
  const preview = await cameraDevice?.createPreview(previewSurfaceId)

  await preview.start()
}

在 UI 中添加 PreviewSurface：

Preview(id: 'previewSurface')
  .width('100%')
  .height(400)

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Step2：抓图实现

async function captureFrame(): Promise {
  const imagePath = `/data/user/temp/frame_${Date.now()}.jpg`
  await preview.capture(imagePath)
  return imagePath
}

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Step3：调用人脸检测模块

import face from '@ohos.ai.cv.face'

let detector: face.FaceDetector

async function initDetector() {
  detector = await face.createFaceDetector()
}

async function detectFaceFromImage(path: string): Promise {
  return await detector.detectFace(path)
}

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Step4：定时器实时抓图 + 检测 + 更新状态

@State faces: face.DetectionResult[] = []

function startRealtimeDetection() {
  setInterval(async () => {
    const path = await captureFrame()
    this.faces = await detectFaceFromImage(path)
  }, 800) // 每秒抓图一次
}

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Step5：绘制识别框

Stack() {
  Preview(id: 'previewSurface')
    .width('100%')
    .height(400)

  ForEach(this.faces, face => (
    Blank()
      .width(face.width)
      .height(face.height)
      .position({ x: face.x, y: face.y })
      .border({ width: 2, color: Color.Red })
      .borderRadius(4)
  ))
}

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✅ 场景优化建议

场景	优化点
考勤门禁	限定人脸大小 + 距离范围再触发识别
儿童识别	识别年龄段人脸，可拓展年龄识别模型
表情检测/注视追踪	将关键点结果用于判断状态
摄像头追踪	搭配平移摄像头 API 实现跟踪移动目标

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✅ 注意事项（HarmonyOS 5.0.0+）

• 摄像头权限必须申请（MIC + CAMERA）

• 抓图应避免过于频繁（建议 ≥500ms）

• 图像尺寸统一，便于标记框对齐

• 人脸检测器与摄像头初始化推荐放在 aboutToAppear() 中

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小结

你已实现鸿蒙下完整的摄像头人脸识别系统：

• 初始化摄像头并启动预览

• 每帧截图并送入 AI 检测模块

• 解析人脸区域坐标

• 动态渲染到 UI 页面上进行可视标记

这就是未来 AI 摄像分析器的雏形！

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下一篇预告

第5篇：语音合成（TTS）实战——让鸿蒙设备“开口说话”

我们将接入鸿蒙 TTS 模块，构建从文本转音频的完整流程，让你的 App 实现 AI 播报、语音提醒等能力。