「Andriod」-- 安装步骤

安卓资源下载 -- 1

 

1. 安装Andrio Studio 

Andriod Studio 安装之前建议安装JAVA 环境  ,自行百度

接下来的Andriod studio 一路next就行,估计会因为被墙的原因,有一部分资源下不来,其中SDK TOOLS 的安装详见 2。

2. 安装 

现有的Andriod Studio 没有自带的SDK(一个工具包下载器,很好用)和AVM(安卓虚拟设备管理器)

可以到上面的链接下载, Window那个就是。

安装SDK Tools 后记得改 服务器代理设置 (谷歌的服务器被墙了,笑哭)

  步骤 1: 选择 Tools的 Options

  

  步骤 2: 进入Setting,设置如下,

代理开源网址: mirrors.neusoft.edu.cn 

端口: 80 

记得勾选三个选项。

就可以下载各种SKD,API, System Image、google extras包啦

3. 安装  HAXM 

 HAXM 是 Inter的一款X86架构的硬件辅助虚拟引擎,用于Andriod Studio 的AVM的运行,使用SDK 安装会出现失败,

资源如下 Inter 官方

 

 

### YOLO11n-Pose在Android平台上的实现与使用 #### 实现概述 YOLO11n-pose 是 YOLO11 系列中的一个变体,专门用于人体姿态估计任务。该模型继承了 YOLO11 的高效性和准确性优势,并针对姿态估计进行了特定优化[^1]。 为了在 Android 平台上部署 YOLO11n-pose 模型,通常采用 TensorFlow Lite 或 PyTorch Mobile 这样的轻量化框架来转换并运行模型。这些工具允许开发者将大型深度学习模型压缩成适合移动设备的形式,同时保留必要的精度和性能特性[^2]。 #### 准备工作 首先需要准备的是预训练好的 YOLO11n-pose 模型文件。可以从官方资源库下载适用于移动端的 TFLite 版本模型。接着安装必要的开发环境,包括但不限于: - 安装最新版 Android Studio 和 NDK 工具链; - 设置好 Java 开发环境; - 添加 TensorFlow Lite 库依赖项至项目 build.gradle 文件中; ```gradle dependencies { implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:+' } ``` #### 加载模型 通过 `Interpreter` 类加载本地存储的 .tflite 模型文件: ```java // 创建解释器选项以配置线程数和其他设置 Interpreter.Options options = new Interpreter.Options(); options.setNumThreads(4); // 使用四个CPU核心进行推理运算 try { // 初始化TensorFlow Lite解释器实例 interpreter = new Interpreter(loadModelFile(assetManager, "yolov11_pose.tflite"), options); } catch (Exception e) { Log.e(TAG, "Failed to initialize the model", e); } private MappedByteBuffer loadModelFile(AssetManager assetManager, String fileName) throws IOException { AssetFileDescriptor fileDescriptor = assetManager.openFd(fileName); FileInputStream inputStream = new FileInputStream(fileDescriptor.getFileDescriptor()); FileChannel fileChannel = inputStream.getChannel(); long startOffset = fileDescriptor.getStartOffset(); long declaredLength = fileDescriptor.getDeclaredLength(); return fileChannel.map(FileChannel.MapMode.READ_ONLY, startOffset, declaredLength); } ``` #### 推理过程 准备好输入数据后调用 `run()` 方法执行预测操作。对于图像识别类应用来说,一般会先对原始图片做缩放裁剪处理使之匹配模型预期尺寸,再将其转化为浮点数组形式作为输入张量传给模型。 ```java float[][][] inputImage = preprocess(imageBitmap); Object[] inputs = {inputImage}; Map<Integer, Object> outputs = new HashMap<>(); outputs.put(0, outputBuffer); interpreter.runForMultipleInputsOutputs(inputs, outputs); ``` 其中 `preprocess()` 负责完成图像预处理逻辑,而 `outputBuffer` 则是用来接收模型输出结果的数据结构。 #### 后处理阶段 得到模型返回的结果之后还需要经过一系列解析才能最终呈现出可视化效果。这一步骤涉及到坐标映射、置信度筛选等内容,具体取决于所选用的姿态表示方式(如关键点热图或回归向量)。 ---
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