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移动端TNN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

iOS:

• 如果缺少模型请从 "android_TNN_Demo\app\src\main\assets" 复制 .tnnproto 和 .tnnmodel 文件到 "iOS_TNN_Demo\TNNDemo\res" 下。
• iOS如果opencv2.framework有用到也需要重新下载并替换到工程。
• iOS默认使用的库为scripts/build_ios.sh编译生成。

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TNN框架的使用，具体模型的转换可以去TNN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。

由于TNN官方还处于开发阶段，不同时间版本可能会出现功能异常或速度差距比较大都是正常的(当前版本功能正常，但速度变慢了)。

懒人本地转换(不会上传模型): xxxx -> tnn

轻量级OpenCV:opencv-mobile

:art: 截图<br/>

Android

iOS

感谢:<br/>

• https://github.com/Tencent/TNN