Android 人像分割终极指南：带你玩转 OpenCV、YOLOv8、NCNN

2022-12-25 02:37:38

在移动应用中实施人像分割是一项有趣且具有挑战性的任务。本指南将带你一步步了解如何使用 OpenCV、YOLOv8 和 NCNN 在 Android 设备上实现高效的人像分割功能。这些工具结合在一起，可以为开发者提供一个强大的解决方案，适用于从简单到复杂的应用场景。

人像分割概述

人像分割，即从图像或视频中分离出人物的部分，是计算机视觉领域的一个关键任务。在 Android 应用开发中，这种技术被广泛应用于AR（增强现实）、美颜、背景替换等多种功能上。本文将介绍三种主要工具：OpenCV 用于基础的图像处理和机器学习模型管理，YOLOv8 提供了先进的目标检测能力，而 NCNN 则负责优化这些模型在移动设备上的执行效率。

环境搭建

OpenCV 安装

首先，在你的 Android Studio 工程中添加 OpenCV。打开 build.gradle 文件（模块级别），加入以下依赖：

dependencies {
    implementation 'org.opencv:opencv-android:4.5.1'
}

同步项目后，即可在代码中使用 OpenCV 的功能。

YOLOv8 模型准备

下载 YOLOv8 模型文件（通常是 .pt 格式），并将其转换为 NCNN 支持的格式。可以使用官方工具进行模型转换：

./yolov8_to_ncnn yolov8s.pt yolov8s.param yolov8s.bin

NCNN 集成

在 Android 项目中添加 NCNN，同样需要修改 build.gradle 文件：

dependencies {
    implementation files('libs/ncnn.aar')
}

确保将下载的 .aar 包放在指定目录下。

实现人像分割

图像处理基础

使用 OpenCV 进行图像加载和初步预处理：

Mat src = Imgcodecs.imread("/path/to/image.jpg");
Mat dst = new Mat();
Imgproc.cvtColor(src, dst, Imgproc.COLOR_BGR2RGB);

模型推理

通过 NCNN 加载 YOLOv8 模型并进行前向传播，以获取分割结果：

Net net = new Net();
net.loadParam("/path/to/yolov8s.param");
net.loadModelBinary("/path/to/yolov8s.bin");

Mat inputBlob = new Mat(1, 1, CvType.CV_32F);
// 填充 inputBlob 数据，通常需要预处理图像
inputBlob.put(...);

Mat outputBlob = new Mat();
net.forward(outputBlob, inputBlob);