qq_37546267的博客

本文使用JNI技术在Android平台部署深度学习模型，并使用MNN框架进行模型推理。模型及C++程序准备mnist-mnnAndroid环境配置打开Android studio， 创建一个Native C++工程，并配置OpenCV。在Android中使用OpenCV在PC上编译MNN-Android的动态链接库MNN安装和编译CMakeLists.txt编写在jni中编译C/C++程序有两种方法：一是使用ndk-build(需要配置.mk文件)，二是使用CMake，本文使用

MNN是一个轻量级的深度神经网络推理引擎，在端侧加载深度神经网络模型进行推理预测。目前，MNN已经在阿里巴巴的手机淘宝、手机天猫、优酷等20多个App中使用，覆盖直播、短视频、搜索推荐、商品图像搜索、互动营销、权益发放、安全风控等场景。此外，IoT等场景下也有若干应用。整体特点轻量性• 针对端侧设备特点深度定制和裁剪，无任何依赖，可以方便地部署到移动设备和各种嵌入式设备中。• iOS平台：armv7+arm64静态库大小5MB左右，链接生成可执行文件增加大小620KB左右，metallib文件600

MNN是阿里开源的针对模型在移动端部署的框架，在模型移植的前期，我们往往需要经历代码调试的过程，而这个过程在PC端进行会比较方便。本文记录在ubuntu上MNN的运行环境配置，以及使用MNN进行推理的主要步骤。本文所用模型为一个mnist模型，模型由TensorFlow训练，并转化为.mnn模型，推理程序主要依赖OpenCV和MNN两个库。环境配置如果你习惯于使用QT，可以参考以下内容编写.pro文件进行qmake：CONFIG += c++11TARGET = mnistCONFIG +

本文记录在Android studio中配置OpenCV，并利用其进行简单的图像处理，将结果图像显示出来，主要用到JNI技术。环境安装安装Android相关环境各个系统下安装都是大同小异，安装jdk,sdk,ndk,AS,可以参考以下博客：安装Android StudioUbuntu: Ubuntu18.04安装Android StudioWindows:Windows安装Android StudioMac:Mac 安装Android Studio下载opencv的安卓包到open

JNI是Java Native Interface的缩写，通过使用 Java本地接口书写程序，可以确保代码在不同的平台上方便移植。 [1] 从Java1.1开始，JNI标准成为java平台的一部分，它允许Java代码和其他语言写的代码进行交互。JNI一开始是为了本地已编译语言，尤其是C和C++而设计的，但是它并不妨碍你使用其他编程语言，只要调用约定受支持就可以了。使用java与本地已编译的代码交互，通常会丧失平台可移植性。但是，有些情况下这样做是可以接受的，甚至是必须的。例如，使用一些旧的库，与硬件、操作