yolov8目标检测安卓部署

YOLOv8是一种非常先进的实时目标检测算法，在Android设备上部署它可以使移动应用具备强大的图像识别能力。下面简要介绍如何将训练好的YOLOv8模型部署到Android平台上。 ### 准备工作 1. **获取YOLOv8模型** 首先需要有一个已经训练好并且满足需求的目标检测模型文件(.pt)。如果还没有这个模型，则可以参考官方文档进行数据集准备、配置修改以及模型训练等步骤。 2. **安装必要的依赖库** 确保你的开发环境中有Python 3.x，并且安装了PyTorch框架及其对应的ONNX转换工具包`torch.onnx`,还有OpenCV用于读取视频流或图片输入。 3. **转换模型格式** 因为原生的.pt模型不方便直接加载进移动端应用程序中，所以我们通常会利用ONNX(开放式神经网络交换)作为中间媒介来进行跨平台传输。通过命令行运行类似如下的代码完成转化过程： ```python import torch model = torch.load('yolov8_best.pt')['model'].float() # 加载预训练权重 model.eval() input_names=["image"] output_names=['output'] dynamic_axes={'image':{0:'batch_size'}, 'output':{0:'batch_size'}} x=torch.randn(1,3,640,640) torch.onnx.export(model,x,'./weights/yolov8.onnx',input_names=input_names,output_names=output_names,dynamic_axes=dynamic_axes,opset_version=12) ``` ### Android集成步骤 1. **添加NDK支持** - 在项目的build.gradle(Module:app级别下),加入CMake或者ndk-build的支持插件，以便后续能够编写C++代码来处理onnxruntime推理任务； 示例: ``` externalNativeBuild { cmake { path "src/main/cpp/CMakeLists.txt" version "3.10.2" // 版本号需根据实际情况调整 } } defaultConfig { ... externalNativeBuild { cmake { arguments "-DANDROID_STL=c++_shared" abiFilters 'armeabi-v7a','arm64-v8a' } } } ``` 2. **引入OnnxRuntime for Mobile SDK** 使用JitPack仓库下载最新版本的[OnnxRuntime](https://github.com/microsoft/onnxruntime#android)，并将其添加至项目dependencies列表里: Gradle script snippet : ```groovy allprojects{ repositories { google () jcenter() maven { url 'https://jitpack.io' } // 添加此句以访问第三方库资源服务器 } } dependencies { implementation 'com.github microsoft:onnxruntime-mobile:[release-version]' } ``` 3. **构建JNI桥接层(C++)** 编辑位于cpp目录下的源码文件，比如main.cpp，实现从Java端传递过来的数据解析、前向传播计算结果封装等功能模块： ```c++ #include <jni.h> #include <string> extern "C" JNIEXPORT jobject JNICALL Java_com_example_yoloapplication_MainActivity_runInference(JNIEnv *env,jobject /* this */,jbyteArray imgData){ // TODO: Implement runInference() } ``` 在这个函数内部，你需要做几件事：解码传入的字节数组(`imgData`)成OpenCV Mat类型的矩阵；创建SessionOptions实例设置硬件加速选项（GPU/NNAPI）;初始化InferenceSession对象开始预测流程... 4. **设计用户界面(UI)** 最后一步就是按照需求搭建友好易用的操作面板啦～可以在XML布局文件内安排几个控件按钮方便选择照片来源方式(相册选取or相机拍摄),同时预留一处ImageView区域展示最终标注框图示~ 5. **权限声明与申请** 别忘了在manifest.xml清单文件顶部注册相应的摄像头、存储卡读写等敏感操作许可哦！ 以上就是在Android手机APP上面实施YOLOv8物体侦测功能的大致思路概述，实际编码过程中难免遇到各种细节难题，建议多查阅一些开源案例学习经验技巧～