Android 在自己的项目中接入OpenCV+YOLOv8+NCNN : 实现人像分割-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Android 在自己的项目中接入OpenCV+YOLOv8+NCNN : 实现人像分割。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1. 前言

通过前两篇文章 Android 导入ncnn-android-yolov8-seg : 实现人体识别和人像分割、Android ncnn-android-yolov8-seg源码解析 : 实现人像分割，我们已经跑起来了程序，也分析了其源码。
接下来，这篇文章我们来实战一下，抽取出Demo的核心代码，在自己的项目中，使用Java层的Camera API，在JNI层使用OpenCV+YOLOv8+NCNN，来实现人体识别和人像分割功能。

实现效果如下，整个图像的是相机的原图，左上角部分，是我们进行人像识别、人像分割后，处理得到的图像 (未做镜像处理，所以暂时和原图左右是相反的)

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>>> 本文的源码demo可以直接看这里 :
Android 基于 OpenCV+YOLOv8+NCNN 实现人像分割 Demo 源码下载

2. 新建项目

2.1 新建主项目

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2.2 新建 Native library

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2.3 在app中添加MyNcnnLib依赖

implementation(project(mapOf("path" to ":MyNcnnLib")))

2.4 配置NDK版本

记得在项目根目录下的local.properties中，配置NDK版本，这里的NDK版本需要在NDK16-NDK20之间

# 这里的路径需修改为你电脑中ndk的具体路径
ndk.dir=C\:\\Developer\\Android_SDK\\ndk\\20.0.5594570

3. 接入OpenCV+YOLOv8+NCNN

3.1 导入NCNN和OpenCV

我们将ncnn-20221128-android-vulkan和opencv-mobile-4.6.0-android复制到cpp文件夹下

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3.2 复制cpp文件

将yolo.cpp、yolo.h复制到cpp文件夹下
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3.3 配置Cmake

新版Android Studio中CMakeLists.txt的位置和Android Studio 3.6中CMakeLists.txt的路径位置不一样，所以CMakeLists.txt在设置配置的时候，设置的路径也是不一样的。

初始的CMakeLists.txt

cmake_minimum_required(VERSION 3.22.1)


project("myncnnlib")


add_library(${
   CMAKE_PROJECT_NAME} SHARED
        myncnnlib.cpp)

target_link_libraries(${
   CMAKE_PROJECT_NAME}
        android
        log)

配置后的CMakeLists.txt

cmake_minimum_required(VERSION 3.22.1)

project("myncnnlib")

set(OpenCV_DIR ${
   CMAKE_SOURCE_DIR}/opencv-mobile-4.6.0-android/sdk/native/jni)

find_package(OpenCV REQUIRED core imgproc)

set(ncnn_DIR ${
   CMAKE_SOURCE_DIR}/ncnn-20221128-android-vulkan/${
   ANDROID_ABI}/lib/cmake/ncnn)

find_package(ncnn REQUIRED)

add_library(${
   CMAKE_PROJECT_NAME} SHARED
        myncnnlib.cpp
        yolo.cpp)

target_link_libraries(${
   CMAKE_PROJECT_NAME}
        ncnn
        camera2ndk
        mediandk
        ${
   OpenCV_LIBS}
        android
        log)

4. 创建JNI接口

4.1 新建JNI接口

在NcnnNativeLib.kt中，新增两个JNI方法

/**
 * 初始化NCNN
 *
 * @return 是否成功
 */
external fun load(mgr: AssetManager, modelid: Int, cpugpu: Int): Boolean

/**
 * 人像检测
 *
 */
external fun detect(data: ByteArray?, width: Int, height: Int, cameraId: Int): ByteArray

4.2 cpp中增加对应JNIf方法

在myncnnlib.cpp中，增加对应的JIN方法

extern "C"
JNIEXPORT jboolean JNICALL
Java_com_heiko_myncnnlib_NativeLib_load(JNIEnv *env, jobject thiz, jobject assetManager,
                                        jint modelid, jint cpugpu) {
   

}
extern "C"
JNIEXPORT jbyteArray JNICALL
Java_com_heiko_myncnnlib_NativeLib_detect(JNIEnv *env, jobject thiz, jbyteArray data_,
                                          jint w, jint h, jint camera_id) {
   

}

4.3 声明include

#include <jni.h>
#include <string>
#include <platform.h>
#include <benchmark.h>
#include <android/asset_manager.h>
#include <android/asset_manager_jni.h>
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include <string>
#include <iostream>
#include "yolo.h"

static Yolo *g_yolo = 0;
static ncnn::Mutex lock;

4.4 加载模型

这里将Demo中的loadModel中的代码，全部拷贝过来文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-738988.html

extern "C"
JNIEXPORT jboolean JNICALL
Java_com_heiko_myncnnlib_NativeLib_load(JNIEnv* env, jobject thiz, jobject assetManager, jint modelid, jint cpugpu)
{
   
    if (modelid < 0 || modelid > 6 || cpugpu < 0 || cpugpu > 1)
    {
   
        return JNI_FALSE;
    }

    AAssetManager* mgr = AAssetManager_fromJava(env, assetManager);

    __android_log_print(ANDROID_LOG_DEBUG, "ncnn", "loadModel %p", mgr);

    const char* modeltypes[] =
            {
   
                    "n",
                    "s",
            };

    const int target_sizes[]