Android开发正在经历快速变革，每天都有新的东西冒出来。昨天Android Studio刚刚取代了Eclipse，今天Android O就发布了。还有RxJava，kotlin语言，机器学习…码农们追的不亦乐乎。今天谈的是机器学习在Android上的一个实例：人脸检测功能。
移动视觉接口（Mobile Vision API）。
谷歌为Android提供的这套移动视觉接口，主要有三大功能：条码二维码检测和识别，文本检测和识别，最后就是人脸检测
关于人脸检测，多说一句
很多业余选手，容易混淆人脸检测和人脸识别的概念。说的通俗一点，检测回答的是“脸在哪里”，而识别则是“哪个是张三”。目前谷歌的移动视觉接口里，提供的是检测功能，还没有识别功能。
书要简短，直接开始
第1步，在Android Studio上建立一个项目，名字就叫Mobile Vision API demo吧。
第2步，因为移动视觉接口不是Android原生功能，而是谷歌Play Service的一部分。所以要在项目的build.gradle文件里添加play service sdk的编译依赖。这里提一句，如果引用整个的谷歌play service，很容易让工程出现65k method上限问题。所以，这里只引用Play Service的移动视觉接口。
第3步，在项目的manifest.xml里，添加meta data标签，启用人脸检测功能。
第4步，写一个简单界面，在layout文件里添加一个ImageView，用于展示图片和检测结果。
第5步，在layout里再添加一个Button，用于选图或是拍照。这步很简单就略啦。
第6步，用Canvas和Paint结合，实现画脸框和标记点的功能。
第7步，主角FaceDetector API要上场啦。例子代码中把tracking功能禁掉了，因为我们的app只有一张Bitmap，如果数据源是摄像头里的连续视频，就需要打开tracking。
第8步，FaceDetector对象创建之后，不要着急使用。先得检查一下能不能用。那位说了，这编译都通过了，怎么还有不能用的情况？
答案也很简单，还记得前面提到的移动视觉功能依赖谷歌Play Service吗？手机在首次使用人脸检测功能时，会下载对应的库文件。网络下载这事有快有慢。所以为了确保检测功能正常可用，使用前请先检查一下。
第9步，选一张有脸的Bitmap，传给detector，就可以得到一组人脸信息。
第10步，根据第9步的人脸信息，使用第6步的绘制功能，把脸框和标记画出来
第11步，展示到界面上，释放检测资源
好啦，到这里就完成了一个简单的人脸检测demo。
