提交 c30713d6 编写于 作者: J Jolin Zhang46

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## MindSpore Lite 端侧图像分类demo(Android)
本示例程序演示了如何在端侧利用MindSpore Lite C++ API(Android JNI)以及MindSpore Lite 图像分类模型完成端侧推理,实现对设备摄像头捕获的内容进行分类,并在App图像预览界面中显示出最可能的分类结果。
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## 示例程序详细说明
本端侧图像分类Android示例程序分为JAVA层和JNI层,其中,JAVA层主要通过Android Camera 2 API实现摄像头获取图像帧,以及相应的图像处理等功能;JNI层[Runtime](https://www.mindspore.cn/tutorial/zh-CN/master/use/lite_runtime.html)完成模型推理的过程。
本端侧图像分类Android示例程序分为JAVA层和JNI层,其中,JAVA层主要通过Android Camera 2 API实现摄像头获取图像帧,以及相应的图像处理等功能;JNI层完成模型推理的过程。
> 此处详细说明示例程序的JNI层实现,JAVA层运用Android Camera 2 API实现开启设备摄像头以及图像帧处理等功能,需读者具备一定的Android开发基础知识。
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### 配置MindSpore Lite依赖项
Android JNI层调用MindSpore C++ API时,需要相关库文件支持。可通过MindSpore Lite[源码编译](https://www.mindspore.cn/lite/docs/zh-CN/master/deploy.html)生成`libmindspore-lite.so`库文件,或直接下载MindSpore Lite提供的已编译完成的AMR64、ARM32、x86等[软件包](#TODO)
Android JNI层调用MindSpore C++ API时,需要相关库文件支持。可通过MindSpore Lite源码编译生成`libmindspore-lite.so`库文件
在Android Studio中将编译完成的`libmindspore-lite.so`库文件(可包含多个兼容架构),分别放置在APP工程的`app/libs/arm64-v8a`(ARM64)或`app/libs/armeabi-v7a`(ARM32)目录下,并在应用的`build.gradle`文件中配置CMake编译支持,以及`arm64-v8a``armeabi-v7a`的编译支持。
本示例中,build过程由download.gradle文件自动从华为服务器下载libmindspore-lite.so以及OpenCV的libopencv_java4.so库文件,并放置在`app/libs/arm64-v8a`目录下。
* 注:若自动下载失败,请手动下载相关库文件并将其放在对应位置:
* libmindspore-lite.so [下载链接](https://download.mindspore.cn/model_zoo/official/lite/lib/mindspore%20version%200.7/libmindspore-lite.so)
* libopencv_java4.so [下载链接](https://download.mindspore.cn/model_zoo/official/lite/lib/opencv%204.4.0/libopencv_java4.so)
libmindspore-lite.so [下载链接](https://download.mindspore.cn/model_zoo/official/lite/lib/mindspore%20version%200.7/libmindspore-lite.so)
libmindspore-lite include文件 [下载链接](https://download.mindspore.cn/model_zoo/official/lite/lib/mindspore%20version%200.7/include.zip)
libopencv_java4.so [下载链接](https://download.mindspore.cn/model_zoo/official/lite/lib/opencv%204.4.0/libopencv_java4.so)
libopencv include文件 [下载链接](https://download.mindspore.cn/model_zoo/official/lite/lib/opencv%204.4.0/include.zip)
```
android{
......@@ -219,8 +227,8 @@ target_link_libraries(
memcpy(inTensor->MutableData(), dataHWC,
inputDims.channel * inputDims.width * inputDims.height * sizeof(float));
delete[] (dataHWC);
```
```
3. 对输入Tensor按照模型进行推理,获取输出Tensor,并进行后处理。
- 图执行,端测推理。
......
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