在android端部署yolov8计数
时间: 2025-02-11 12:27:49 浏览: 58
### 部署YOLOv8至Android平台实现物体检测与计数
#### 准备工作
在开始部署前,需确保已安装必要的开发环境工具链,如Android Studio、NDK以及Python等。此外,还需准备YOLOv8模型权重文件和配置文件。
#### 获取YOLOv8 Android SDK
根据提供的资料[^2],可获取专门针对移动设备优化过的YOLOv8 SDK包及其配套文档。该SDK已经过预编译处理,可以直接集成到现有的Android项目当中去。
#### 创建新的Android工程
打开Android Studio创建一个新的应用程序项目,在`build.gradle`中加入依赖项指向所下载的YOLOv8库路径:
```gradle
dependencies {
implementation fileTree(dir: 'libs', include: ['*.jar'])
}
```
#### 加载YOLOv8模型
利用官方给出的例子作为模板,编写加载YOLOv8模型的相关代码。通常情况下会涉及到初始化操作,比如指定使用的模型参数文件位置等信息。下面是一段简单的实例化过程示例代码(假设采用Java语言):
```java
import ai.onnxruntime.OnnxTensor;
import ai.onnxruntime.OrtEnvironment;
// 初始化ONNX Runtime环境变量
OrtEnvironment env = OrtEnvironment.getGlobal();
// 定义输入张量形状及数据类型
long[] inputShape = {1L, 3L, 640L, 640L}; // 假设图像尺寸为640x640像素
float[][][][] inputData = new float[(int)inputShape[0]][(int)inputShape[1]][(int)inputShape[2]][(int)inputShape[3]];
// 构建OnnxTensor对象用于传递给推理引擎
OnnxTensor tensorInput = OnnxTensor.createTensor(env, FloatBuffer.wrap(ArrayOps.toFloatArray(inputData)), inputShape);
```
注意这里使用的是ONNX Runtime来进行推断运算,因此需要提前转换好`.pt`格式的PyTorch模型成为兼容ONNX框架下的`.onnx`格式。
#### 实现物体检测逻辑
当成功加载完毕YOLOv8之后就可以着手构建具体的业务功能了——即完成图片上传后的实时识别任务。这部分主要围绕着如何解析预测结果展开讨论,具体来说就是提取边界框坐标、类别标签以及置信度得分等内容,并据此统计各类别数量总和。
```java
List<String> labels; // 存储所有可能的目标名称列表
Map<Integer, Integer> countMap = new HashMap<>(); // 记录每种类型的数目
for (DetectedObject obj : detectedObjects){
String label = labels.get((int)obj.classId());
int currentCount = countMap.containsKey(label)?countMap.get(label):0;
countMap.put(label,currentCount+1);
Log.d("Detection", "Found "+label+" at location ("+
obj.boundingBox().left()+","+obj.boundingBox().top()+
"), confidence="+obj.confidence());
}
Log.i("Summary","Total objects found:"+detectedObjects.size()+"\n"+
"Counts per category:\n"+countMap.toString());
```
上述片段展示了遍历每一个被标记出来的目标实体,并将其对应的种类名存入哈希表之中;最后打印出总的发现次数还有各个分类别的频次分布状况。
#### 测试验证效果
经过以上几步后应该能够顺利跑通整个流程了,此时可以通过连接真机或者模拟器的方式启动APK文件来检验实际性能表现是否满足预期需求。如果遇到任何问题都可以参照官方发布的指南进行排查解决。
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