NCNN:Cause: executing external native build for cmake

在这里插入图片描述

错误描述:

Cause: executing external native build for cmake D:\Workfile\ModelDeploy\NCNN\ncnn-android-styletransfer-master\app\src\main\jni\CMakeLists.txt

解决方法

项目根目录下local.properties 文件增加自己的cmake 和 ndk配置;主要应该是cmake配置

cmake.dir=D\:\\Software\\Android\\SDK\\cmake\\3.10.2.4988404
ndk.dir=D\:\\Software\\Android\\SDK\\ndk\\21.4.7075529

在这里插入图片描述

wu错误发生
在这里插入图片描述

### 使用 `ncnn::Mat` 进行截图 为了使用 `ncnn::Mat` 实现截图功能,通常会结合 OpenCV 库来捕获屏幕图像并将其转换为适合神经网络输入的形式。下面是一个完整的示例代码片段展示如何利用 `ncnn::Mat` 和 OpenCV 完成这一过程。 #### 示例代码 ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include "ncnn/mat.h" #include "screenshot/screenshot.h" // 假设有一个简单的截图库接口 void capture_screen_and_prepare_for_inference() { // 获取屏幕尺寸 cv::Rect screen_region(0, 0, 1920, 1080); // 抓取屏幕区域作为BGR格式图片 cv::Mat screenshot_bgr = grab_screenshot(screen_region); // 将OpenCV Mat对象转换为ncnn::Mat,并调整大小至模型期望的输入尺寸 (例如227x227) ncnn::Mat input; input = ncnn::Mat::from_pixels_resize(screenshot_bgr.data, ncnn::Mat::PIXEL_BGR, screenshot_bgr.cols, screenshot_bgr.rows, 227, 227)[^1]; // 接下来可以根据需求进一步预处理input变量... } ``` 此段代码展示了从截屏到准备用于推理的过程。首先定义了一个矩形框表示要捕捉的屏幕部分;接着调用了假设存在的 `grab_screenshot()` 函数获得该区域内的一张 BGR 图像;最后通过 `ncnn::Mat::from_pixels_resize()` 方法创建一个新的 `ncnn::Mat` 对象,它包含了经过缩放后的像素数据,以便于后续传递给深度学习模型进行预测。 需要注意的是,在实际应用中可能还需要考虑其他因素如性能优化、多线程同步等问题。此外,具体的抓图方式取决于操作系统环境以及所使用的第三方库的支持情况。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值