Android JNI/NDK开发之基本姿势<一>

最新推荐文章于 2025-03-25 17:48:06 发布
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分类专栏： Android 文章标签： jni ndk android studio so
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本文介绍了Android JNI/NDK开发的基础知识，包括开发环境配置、创建工程、配置NDK路径、编写Java Native方法、C/C++代码实现以及NDK编译过程。通过实例展示了如何从Java调用C++代码，并解决编译过程中的常见问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

开发环境信息

列举下本篇文章编写的Demo基本信息
操作系统 Windows 10 家庭中文版
开发工具 Android Studio 2.1
SDK new
NDK new

扫盲之SDK、JDK、NDK的区别

SDK 软件开发工具包；英语全称：Software Development Kit
JDK Java语言的软件开发工具包；英语全称：Java Development Kit
NDK 原生软件开发工具包；英语全称：Native Development Kit；被Google称为NDK

由此可见，其实不管什么XDK，都可以叫SDK，可能为了有很好的区分，便有了JDK、NDK，所以我们有的时候常说的SDK并不是特指安卓开发工具包，而只是我们都是同行，交流的时候都知道指的是什么，其实你们会发现，我们常常接三方平台的时候，那些工具包也是叫SDK，但可能我们在交流的时候就会加个前缀，比如：微信分享SDK、支付宝SDK、xxSDK。

学习目标

1.配置NDK环境并学会合理利用Android Studio工具进行NDK的编译
2.点击某个按钮显示由native方法返回的一段文本信息；java > native
3.点击某个按钮调用某个native方法，在由此native方法调用java方法；java > native > java

创建工程并配置NDK路径

快速利用Android Studio创建一个简单的Hello Word工程，相信这个大家都已经熟门熟路了，如果你还不知道使用Android Studio，我只能说你太不open了。

配置工程NDK有两种方法，和配置SDK一模一样，这里就说说两个SDK 1 的配置方法吧

1.直接在local.properties文件中手动配置

ndk.dir=E:\\Android\\sdk\\ndk-bundle   //NDK路径
sdk.dir=E:\\Android
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在C++中如何集成YOLOv5模型和PyTorch进行手部关键点的实时检测，并保证应用的高效性能？
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为了在C++中集成YOLOv5模型和PyTorch进行手部关键点的实时检测，并保证应用的高效性能，首先需要对YOLOv5模型进行训练和优化，使其能够准确地识别出手部关键点。然后，将训练好的模型导入到PyTorch环境中，利用PyTorch的C++前端（LibTorch）进行模型部署和推理。在C++端，可以使用OpenCV库来处理视频流的输入，并将处理后的帧传递给PyTorch模型进行检测。 参考资源链接：[C++手部关键点检测与实时姿势估计算法实现](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/3e0qqxu4cj?spm=1055.2569.3001.10343) 具体步骤如下： 1. 准备训练数据：收集并标注手部关键点的图像数据集，确保包含各种手势和姿态。 2. 模型训练：使用YOLOv5架构进行训练，选择合适的损失函数和优化器，对模型进行调优以达到实时检测的性能要求。 3. PyTorch模型转换：将训练好的YOLOv5模型转换为PyTorch的C++前端LibTorch可以加载的格式。 4. C++环境配置：安装并配置LibTorch、OpenCV以及依赖的其他库，如CUDA（如果需要GPU加速）和CMake。 5. 实时检测实现：编写C++代码，使用OpenCV捕获视频流，并对每一帧图像进行预处理，然后通过LibTorch加载模型并进行推理。 6. 性能优化：为了实现实时检测，需要对模型进行剪枝、量化等优化操作，减少模型大小和推理时间。同时，利用多线程、异步处理等技术提升处理效率。 7. Android集成：如果需要在Android平台上运行，可以使用NDK进行C++代码的编译，并通过JNI与Android应用层进行交互。 这个项目实战不仅涉及到了深度学习和计算机视觉的最新技术，还要求开发者具备跨平台编程和系统优化的能力。通过完成这个项目，开发者将能够掌握将深度学习模型集成到实时应用中的技能。推荐的《C++手部关键点检测与实时姿势估计算法实现》一书，将为你提供详细的实现指南和源码示例，帮助你更好地完成项目并理解其背后的原理。 参考资源链接：[C++手部关键点检测与实时姿势估计算法实现](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/3e0qqxu4cj?spm=1055.2569.3001.10343)
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