安卓开发初学者必备 | 轻松在安卓手机上部署YOLOv7

Android

2024-02-01 16:23:09

在安卓手机上部署YOLOv7：深入详解

1. 前置知识

C/C++编程基础 ：ncnn库的集成需要C/C++编程知识。

OpenCV库使用基础 ：OpenCV是计算机视觉处理的强大工具，在YOLOv7部署中至关重要。

Android开发基础 ：熟悉Android Studio开发环境和Android应用程序开发流程。

2. 环境准备

Android Studio开发环境 ：下载并安装Android Studio作为开发IDE。

OpenCV库 ：从OpenCV官网下载并安装相应的版本。

ncnn库 ：从ncnn官网下载并解压ncnn库。

YOLOv7模型文件 ：从YOLOv7的官方Github仓库下载预训练模型文件。

3. 步骤详解

步骤一：导入YOLOv7模型

将下载的YOLOv7模型文件复制到Android Studio项目的assets文件夹中。

步骤二：集成ncnn库

将解压后的ncnn库复制到Android Studio项目的jniLibs文件夹中。然后，在build.gradle文件中添加以下依赖：

implementation project(':ncnn')

步骤三：创建YOLOv7类

新建一个名为YOLOv7的类，包含以下代码：

class YOLOv7 {

    // 加载ncnn库
    static {
        System.loadLibrary("ncnn_jni");
    }

    public native long init(String modelPath);

    public native float[] detect(long handle, Mat image, Rect[] rects);

    public native void release(long handle);
}

步骤四：使用YOLOv7类进行目标检测

在Activity或Fragment中，使用YOLOv7类进行目标检测：

// 加载YOLOv7模型
YOLOv7 yolo = new YOLOv7();
long handle = yolo.init("model.bin");

// 读取图像
Mat image = Imgcodecs.imread("image.jpg");

// 目标检测
float[] detections = yolo.detect(handle, image, null);

// 释放资源
yolo.release(handle);

步骤五：绘制检测结果

遍历检测结果，绘制检测框和类别标签：

// 遍历检测结果
for (int i = 0; i < detections.length; i += 6) {
    // 获取检测框坐标
    int left = (int) detections[i];
    int top = (int) detections[i + 1];
    int right = (int) detections[i + 2];
    int bottom = (int) detections[i + 3];

    // 获取置信度
    float confidence = detections[i + 4];

    // 获取类别
    int classId = (int) detections[i + 5];

    // 绘制检测框
    Rect rect = new Rect(left, top, right - left, bottom - top);
    Imgproc.rectangle(image, rect, new Scalar(0, 255, 0), 2);

    // 绘制类别标签
    String label = classLabels[classId];
    Imgproc.putText(image, label, new Point(left, top), Core.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, new Scalar(0, 255, 0), 2);
}