使用TensorFlow在Android上進行物體檢測

使用TensorFlow Android Inference Interface在Android上進行圖像物體檢測

不支持Camera2 API的手機也可以物體檢測：https://github.com/lijiancheng0614/android-TFDetect

從TensorFlow源代碼編譯TensorFlow Android Camera Demo

參考 https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/examples/android/

使用Bazel編譯

1. 下載TensorFlow源代碼

   git clone --recurse-submodules https://github.com/tensorflow/tensorflow.git

2. 準備環境

   • 安裝Bazel

   • 安裝Android NDK，版本應與Bazel配合，見官網對應的版本

   • 安裝Android SDK

   • 編輯tensorflow/WORKSPACE中NDK和SDK的路徑

3. 編譯

   
   # From tensorflow
   
   bazel build -c opt //tensorflow/examples/android:tensorflow_demo

4. 安裝

   adb install -r bazel-bin/tensorflow/examples/android/tensorflow_demo.apk

使用Android Studio和Bazel編譯

修改tensorflow/examples/android/build.gradle中Bazel的路徑，直接用Android Studio導入tensorflow/examples/android/目錄作爲新的Android Studio項目。

不支持Camera2 API的手機

由於部分手機不支持Camera2 API，故需要把調用Camera2 API的代碼去掉。

具體來說，把tracking部分的代碼刪掉，只做object detection，並更新相應畫bounding box的代碼，這樣速度也有所加快。

詳細代碼見：https://github.com/lijiancheng0614/android-TFDetect