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RSS订阅原创 【基于NCNN搭建从0到1完整版】关键代码解读
本文介绍了基于NCNN框架的Android视觉推理应用架构设计。系统采用JNI桥接技术，分为应用层（Java）和本地层（C++）。欢迎界面提供模型选择（检测/分割/姿态估计）、输入尺寸设置等功能选项；本地检测界面实现实时推理，通过JniBridge模块完成数据交换，底层调用NCNN+OpenCV进行算法处理，最终将结构化数据返回到UI层渲染。文章详细分析了两个核心界面的XML布局设计，包括背景层、功能切换区和参数配置区的组件实现。整个架构实现了从模型选择到推理执行的完整流程。
2025-12-23 21:44:56
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原创 【ultralytics最新版本】Android部署算法（含yolo11）万字完结篇
本文记录了YOLOv8模型转换NCNN的详细流程。首先搭建Python 3.8环境，安装指定版本的Ultralytics、ONNX等相关依赖。针对YOLOv8检测和分割任务，需修改C2F和Detect层的算子实现以适配NCNN。通过pt2onnx.py脚本将模型转为ONNX格式，再使用onnx2ncnn工具生成param和bin文件。最后将量化模型集成到Android工程中，完成移动端部署。整个过程需注意量化环境与训练环境的隔离，并确保模型输入输出与NCNN工具导出格式一致。文中还提供了环境配置、代码修改和
2025-12-18 22:39:19
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原创 【跨平台交叉编译】Android 编译x264+FFmpeg 万字完结篇
本文介绍了在Android端使用FFmpeg进行视频解码的优化方案。针对MediaPlayer API解码效率低（约1帧/秒）的问题，作者选用FFmpeg从JNI层直接处理视频流。环境配置包括：Linux 22.04系统、NDK r26、x264 0.165和FFmpeg 5.1.6，重点讲解了x264的交叉编译流程，提供了编译脚本和注意事项。编译过程需注意版本兼容性、系统环境等问题，最终生成适配不同CPU架构（armeabi-v7a/arm64-v8a等）的动态库。附编译好的库文件下载链接及详细配置说明。
2025-12-15 23:27:03
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原创 【基于NCNN搭建从0到1完整版】自定义算法搭建Android APP工程 万字完结篇
本文介绍了基于NCNN框架在Android平台实现目标检测的完整流程。项目在ncnn-android-yolov8基础上进行了功能封装，支持检测、分割、跟踪等多种算法，适用于图片、视频、摄像头及RTSP流输入。详细讲解了环境搭建、三方库编译（NCNN、OpenCV、FFmpeg）、YOLOv8模型转换（pt→onnx→ncnn）等关键步骤，并提供了编译好的库文件和完整工程代码。项目采用Android Studio开发，兼容最新版本工具链（NDK 26.3、Gradle 7.2.0等），适合移动端AI应用开发
2025-12-13 11:42:49
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原创 【Android Studio】安装教程、界面+SDK设置
本文详细介绍了Android Studio的安装、使用和卸载全流程。主要内容包括：从官网下载安装包，分步骤完成安装并注意事项；界面功能模块解析（Project面板、Gradle面板等）；常用设置调整（主题、字体、行号等）；SDK配置方法；开发常用快捷键分类说明；以及完整的卸载步骤（包含SDK清理）。通过图文结合的方式，为开发者提供全面的Android Studio使用指南，涵盖从环境搭建到日常开发的核心操作要点。
2025-12-11 20:52:56
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空空如也
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