人脸识别 Android SDK 集成指南 (V1.0)
本文档为人脸识别 C++ 核心库 (libface_sdk_jni.so) 提供了详尽的 Android 集成步骤和 API 使用说明。

1. 概述
本 SDK 提供了在 Android 设备上本地运行的高性能人脸识别功能。SDK 核心基于 C++ 实现，1:1 转译自 Python 端的 7 模型推理管线，确保了特征向量的完全兼容。

SDK 提供的主要 Java API 接口包括：

特征提取: extractFeature(Bitmap bitmap)

特征比较: compare(float[] feat1, float[] feat2)

关键特性
C++ 核心: 所有计算均在 C++ 层完成，性能高，内存可控。

7 模型管线: 完整复现了 Python 端的 7 模型管线（旋转、检测、姿态、关键点、对齐、识别），保证了高识别精度。

质量过滤: 内置姿态角（Yaw/Pitch）过滤，自动拒绝低质量人脸。

手动捆绑: SDK 手动捆绑了所有必要的依赖库 (ONNX Runtime, OpenCV, C++ STL)，确保了在不同设备上的一致性，避免了因 Gradle 依赖版本不匹配导致的崩溃。

2. SDK 包内容
分发的 SDK 包含三个部分：

1. Java 接口
SDK_Wrapper/
└── com/
    └── facesdk/
        └── wrapper/
            └── FaceSDKWrapper.java  (SDK 公开的 Java API)
2. Native 库 (C++)
SDK_Libs/
└── arm64-v8a/
    ├── libface_sdk_jni.so     (✅ 您的核心 SDK 库)
    ├── libonnxruntime.so      (依赖: ONNX 1.23.2 完整版)
    ├── libopencv_java4.so     (依赖: OpenCV 4.12.0)
    └── libc++_shared.so       (依赖: C++ 标准库)
注意: 本 SDK 目前仅支持 arm64-v8a 架构。这覆盖了市面上 99% 以上的现代 Android 设备。

3. AI 模型
SDK_Models/
├── faceboxesv2-640x640.onnx
├── face_landmarker_pts5_net1.onnx
├── face_landmarker_pts5_net2.onnx
├── face_recognizer.onnx
├── fsanet-conv.onnx
├── fsanet-var.onnx
└── model_gray_mobilenetv2_rotcls.onnx
3. 集成指南
请按照以下步骤将 SDK 集成到您的 Android Studio 项目中。

步骤 1: 复制 Java 接口
在 Android Studio 的 "Project" 视图中，导航到 app/src/main/java/。

将 FaceSDKWrapper.java 文件复制到您项目的 Java 源码目录中（例如，com.yourcompany.yourapp.sdk/）。

重要: 打开 FaceSDKWrapper.java 文件，将其顶部的 package com.facesdk.wrapper; 声明修改为您自己的包名，例如 package com.yourcompany.yourapp.sdk;。

步骤 2: 复制 Native 库 (.so)
在 Android Studio 的 "Project" 视图中，导航到 app/src/main/。

右键点击 main -> New -> Directory。

创建 jniLibs 文件夹。

右键点击 jniLibs -> New -> Directory。

创建 arm64-v8a 文件夹。

将 SDK_Libs/arm64-v8a/ 目录下的所有 4 个 .so 文件复制到您刚创建的 app/src/main/jniLibs/arm64-v8a/ 目录中。

步骤 3: 复制 AI 模型 (.onnx)
在 Android Studio 的 "Project" 视图中，导航到 app/src/main/。

右键点击 main -> New -> Directory。

创建 assets 文件夹。

将 SDK_Models/ 目录下的所有 7 个 .onnx 文件复制到您刚创建的 app/src/main/assets/ 目录中。

步骤 4: 配置 build.gradle.kts (或 build.gradle)
这是最关键的一步。我们需要告诉 Gradle 在打包 App 时包含我们的手动库。

打开您的 app/build.gradle.kts (或 build.gradle) 文件。

移除 (或不要添加) onnxruntime 和 opencv 的 implementation 依赖。我们已经手动提供了它们。

在 android { ... } 代码块中，添加 sourceSets 和 ndk 配置：

如果是 build.gradle.kts (Kotlin 脚本):

Kotlin
```
android {
    // ... (namespace, compileSdk, 等)

    defaultConfig {
        // ... (applicationId, minSdk, targetSdk, 等)
    }

    // (保持这个 sourceSets 块不变，即使它看起来是空的)
    sourceSets {
        getByName("main") {
            // 明确告知 Gradle 我们的 jniLibs 目录在哪里
            jniLibs.srcDirs("src/main/jniLibs")
        }
    }

    // 强制 Gradle 只打包和使用 arm64-v8a 架构的库
    // 这可以防止在 x86 模拟器上发生库不匹配的崩溃
    ndk {
        abiFilters.add("arm64-v8a")
    }

    // ... (buildTypes, compileOptions, 等)
}
```
如果是 build.gradle (Groovy 脚本):

Groovy
```
android {
    // ... (namespace, compileSdk, 等)

    defaultConfig {
        // ... (applicationId, minSdk, targetSdk, 等)
    }

    sourceSets {
        main {
            // 明确告知 Gradle 我们的 jniLibs 目录在哪里
            jniLibs.srcDirs = ['src/main/jniLibs']
        }
    }

    // 强制 Gradle 只打包和使用 arm64-v8a 架构的库
    ndk {
        abiFilters 'arm64-v8a'
    }

    // ... (buildTypes, compileOptions, 等)
}
```
点击 "Sync Now" 同步您的项目。

至此，集成已全部完成！

4. API 使用指南 (Java)
FaceSDKWrapper.java 会自动处理模型复制和 C++ 库加载。

1. 初始化 SDK
您必须在后台线程中初始化 SDK，因为它包含耗时的模型复制操作（仅限首次启动）。

Java
```
import com.facesdk.wrapper.FaceSDKWrapper; // 确保导入您修改了包名的类

public class MyApplication extends Application {
    
    private FaceSDKWrapper sdkWrapper;
    private volatile boolean isSdkInitialized = false;

    @Override
    public void onCreate() {
        super.onCreate();
        
        // 在后台线程初始化 SDK
        new Thread(() -> {
            sdkWrapper = new FaceSDKWrapper();
            boolean success = sdkWrapper.init(getApplicationContext());
            if (success) {
                isSdkInitialized = true;
                Log.i("MyApplication", "人脸识别 SDK 初始化成功！");
            } else {
                Log.e("MyApplication", "人脸识别 SDK 初始化失败！");
            }
        }).start();
    }

    // 提供一个全局获取 SDK 实例的方法
    public FaceSDKWrapper getSdkWrapper() {
        return (isSdkInitialized) ? sdkWrapper : null;
    }
}
```
(您也可以不在 Application 中初始化，而是在 Activity 中，如我们的测试项目所示)

2. 提取特征 (必须在后台线程)
特征提取是一个CPU 密集型操作（运行 7 个模型）。严禁在 UI 主线程上调用它，否则会导致 App 冻结。

Java
```
// (在您的 Activity 或 ViewModel 中)
// 假设您已从 Application 中获取了 sdkWrapper 实例

public void runExtraction(Bitmap faceBitmap) {
    if (sdkWrapper == null) {
        Log.e("MyActivity", "SDK 尚未初始化。");
        return;
    }

    // 必须在后台线程中运行
    new Thread(() -> {
        // 1. 调用 C++ 核心库
        final float[] features = sdkWrapper.extractFeature(faceBitmap);

        // 2. 在 UI 线程上处理结果
        runOnUiThread(() -> {
            if (features != null) {
                Log.i("MyActivity", "特征提取成功！维度: " + features.length);
                // TODO: 使用特征向量 (例如，与数据库比对)
            } else {
                Log.w("MyActivity", "特征提取失败 (未检测到合格人脸或出错)");
                // TODO: 提示用户
            }
        });
    }).start();
}
```
3. 比较特征
这是一个非常快速的操作，可以在任何线程上调用。

Java
```
float[] featureA = ... // (来自 extractFeature)
float[] featureB = ... // (来自数据库)

float similarity = sdkWrapper.compare(featureA, featureB);

// 相似度是一个 -1.0 到 1.0 之间的浮点数 (余弦相似度)
Log.i("MyActivity", "人脸相似度: " + similarity);
```
4. 释放 SDK
在您的主 Activity (或 Application) 退出时，调用 release() 来释放 C++ 占用的内存。

Java
```
// (在您的 MainActivity 中)
@Override
protected void onDestroy() {
    super.onDestroy();
    if (sdkWrapper != null) {
        sdkWrapper.release();
    }
}```