Awesome
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移动端MNN部署，摄像头实时捕获视频流进行检测。
iOS:
- Xcode 12.4
- macOS 11.2.3
- iPhone 6sp 13.5.1
Android:
- Android Studio 4.1.1
- Win10 20H2
- CPU:Qualcomm 710 GPU:Adreno 616
安卓已经增加权限申请，但如果还是闪退请手动确认下相关权限是否允许。
Android
从界面中选择需要测试的模型。
iOS
从界面中选择需要测试的模型。
模型
| model | android | iOS | from | other |
|---|---|---|---|---|
| NanoDet | yes | yes | Github | NCNN TNN |
Android：
- 由于手机性能、图像尺寸等因素导致FPS在不同手机上相差比较大。该项目主要测试MNN框架的使用，具体模型的转换可以去MNN官方查看转换教程。<br/>
- 由于opencv库太大只保留 arm64-v8a/armeabi-v7a 有需要其它版本的自己去官方下载。
- AS版本不一样可能编译会有各种问题，如果编译错误无法解决、建议使用AS4.0以上版本尝试一下。
iOS:
- 如果缺少模型请从 "android_MNN_Demo\app\src\main\assets" 复制 .mnn 文件到 "iOS_MNN_Demo\MNNDemo\res" 下。
- iOS如果opencv2.framework有用到也需要重新下载并替换到工程。
由于MNN不同版本可能会出现功能异常请注意版本，当前使用的是1.0版本。
懒人本地转换(不会上传模型): xxxx -> mnn
轻量级OpenCV:opencv-mobile
:art: 截图<br/>
| Android | iOS |
|---|---|
| <img width="324" height="145" src="./Screenshots/Android_CPU_or_GPU.jpg"/> | <img width="320" height="166" src="./Screenshots/iOS_CPU_or_GPU.jpg"/> |
Android
| nanodet |
|---|
| <img width="270" height="500" src="./Screenshots/Android_Meizu16x_nanodet.jpg"/> |
iOS
| NanoDet |
|---|
| <img width="270" height="480" src="./Screenshots/iOS_iPhone6sp_nanodet.jpg"/> |
感谢:<br/>