aosp12 源码的修改和查看

本文指导如何在Android源码中修改framework代码,添加Toast示例,并通过AOSP环境进行编译和模拟器启动,观察修改后的效果。

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今天给大家带来一篇比较轻松,也简单的文章。我们对framework代码进行修改,然后查看我们修改后的效果
我们上篇文章已经把源码导入了as,我们现在as打开然后搜索Activity这个类,并且找到OnCreate这个生命周期

大家可以看到我在OnCreate中加入了一个Toast提示,大家也加一个,便于查看修改后的效果修改代码后我们需要对代码进行编译我们在aosp目录下的终端运行以下命令

. build/envsetup.sh
 lunch aosp_car_x86-userdebug
 make
 make 编译成功后,我们直接启动模拟器
 emulator

我们运行起来后就会看到所有的activity中都会显示出来我们的Toast

### 修改 AOSP 源码以实现人脸识别功能 为了自定义 Android 开源项目 (AOSP) 并增强其人脸识别能力,可以考虑以下几个方面: #### 1. 使用现有的 Face Detection API Android 提供了 `android.media.FaceDetector` `android.media.FaceDetector.Face` 这两个API来实现在位图上的面部检测[^1]。这些API已经被集成到Android官方库中,因此可以直接利用它们。 对于更高级的功能需求,比如实时视频流中的多张脸识别、年龄性别估计等,则可能需要引入第三方SDK或者机器学习模型。 #### 2. 集成 TensorFlow Lite 或 ML Kit 如果希望超越内置的人脸检测功能,可以通过集成TensorFlow Lite或Google Play Services 的ML Kit 来部署定制化的神经网络模型来进行更加复杂的人脸分析任务。这通常涉及到训练自己的数据集并将其转换为适合移动设备运行的形式。 ```java // 加载预训练好的TFLite模型文件 Interpreter tflite = new Interpreter(loadModelFile(context)); // 准备输入图像作为ByteBuffer形式的数据 Bitmap bitmap = ... ; // 获取待处理图片对象 float[] inputArray = convertBitmapToFloatBuffer(bitmap); // 执行推理操作 Object outputMap = Array.create(float.class, new int[]{1}); tflite.run(inputArray, outputMap); ``` #### 3. 调整系统级组件 当计划深入改动整个框架时,按照特定策略解耦Dalvik虚拟机其他核心模块可能是必要的步骤之一。具体措施包括但不限于分离Dalvik与Bionic C 库及硬件驱动程序之间的依赖关系;调整Dalvik使其能够兼容标准版 glibc 及 GNU/Linux环境;视同一般应用看待 Dalvik本身以便更好地管理更新它;最后还可以针对性能瓶颈处对Dalvik执行专门性的调优工作[^2]。 然而值得注意的是,在大多数情况下并不推荐这样做,除非确实有非常特殊的需求无法通过其他方式满足,并且开发者具备足够的技术实力去应对由此带来的挑战。
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