【人工智能模型实践】基于NCNN进行YOLOV8安卓端部署

网上有很多的实现指导教程，但是实现过程中还是有很多坑需要大家避免。

一、下载安装Android Studio

下载Android Studio，配置安卓开发环境，这个过程比较漫长。需要大家查找相关教程进行配置，在此不在展开。

实验使用以下版本：

需要配置上CMake(CMake 是一个跨平台的安装（编译）工具，能够使用简单的声明性语句描述所有平台的安装（编译过程）。CMake 通过编写一个名为 CMakeLists.txt 的配置文件来管理构建过程，它可以生成适用于各种平台的 Makefile 或者其他构建系统文件。)

二、克隆安卓项目

使用ncnn框架， ncnn框架是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架，由腾讯高级研究院开发并开源。ncnn 旨在提供一个轻量级、跨平台的神经网络推理引擎，特别适用于移动端和嵌入式设备。

克隆大佬写好的yolov8的安卓项目

https://github.com/FeiGeChuanShu/ncnn-android-yolov8

下载解压ncnn-20231027-android-vulkan。

把ncnn-20231027-android-vulkan里面的文件放到ncnn-android-yolov8的\app\src\main\jni目录下。

下载opencv：Releases - OpenCV（https://opencv.org/releases/）

然后解压，把文件夹放到ncnn-android-yolov8的\app\src\main\jni目录下。

修改ncnn-android-yolov8\app\src\main\jni里面的CMakeLists.txt文件，就是我们刚刚下载的两个文件的路径

修改依赖的gradle插件版本为7.0.4。

注意：修改为国内aliyun镜像。否则很容易编译超时不成功。

然后是修改使用的gradle版本为7.4-all版本。

重新sync项目，生成APP

在手机上进行安装APP。

运行即可。

最终项目地址：