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前言
本文汇集了多个 Android 平台上的计算机视觉与人工智能应用的实现案例，涵盖了 YOLOv5 模型训练、Android 开发、模型合并与优化、NDK 开发、CMake 配置、模型格式转换等技术。特别感谢开源社区的大佬们，这些技术的开源使得许多复杂的任务变得可实现。
Android OCR 文字识别
简介
光学字符识别（OCR）技术利用人工智能和深度学习的进步，已经成为 Android 平台上的主流应用。OCR 能够将图像中的文字提取并转化为可编辑的文本，广泛应用于文档扫描、数字化书籍以及车牌识别等领域。本文将介绍如何在 Android 上集成 OCR 功能，具体使用 PyddleOCR 库进行图像文字识别。
PyddleOCR 实现方法
PyddleOCR 3 版本相较于其他开源 OCR 项目（如谷歌的文字识别与 TesserOCR），表现更为优秀，识别率更高，且具有更好的可扩展性。在实现过程中，我们将 PyddleOCR 模型转换为 ONNX 格式，并进一步优化为 NCNN 格式，最终实现了 Android 本地化的文字识别功能。百度在 OCR 领域的表现不容小觑，本方案的成功证明了 PyddleOCR 在移动端的强大性能。
Android 智能交通灯检测
简介
智能交通灯检测是智能驾驶和自动化出行系统中的关键应用。通过 Android 设备的摄像头，实时监测交通信号灯的状态（如红灯、绿灯、黄灯等），并基于这些信息辅助智能驾驶决策或提醒驾驶员。本文将介绍如何使用目标检测算法在 Android 上实现智能交通灯检测。
智能交通灯检测实现方法
为识别交通灯的状态（红绿黄灯），首先需要采集相关的交通灯图像数据，并使用 PyTorch 进行目标检测模型的训练。若不熟悉训练过程，建议参考这篇 YOLOv5 训练教程。训练完成后，将模型转换为 ONNX 格式，并进行量化优化，最终将模型转换为 NCNN 或 TFLite 格式以便在 Android 端进行部署。需要注意，TFLite 格式转换不依赖于 ONNX，而 NCNN 格式则需要使用 ONNX 作为中间格式。
实现的效果就不发出来了我偷个懒
Android 手势识别
简介
手势识别技术为 Android 设备提供了更直观和自然的交互方式，用户可以通过手势进行滑动、点击、捏合等操作，从而提升用户体验。本文将介绍如何在 Android 上实现手势识别，利用传感器数据和机器学习模型来识别和响应常见手势。
手势识别实现方法
使用 华为开源库 com.huawei.hms:ml，结合 Android 设备的传感器数据，能够实现各种手势的实时识别。这一技术不仅可以应用于常见的滑动、点击等操作，还能为用户提供更加丰富和灵活的交互体验。通过集成此库，我们可以实现不依赖触摸屏的手势交互，使 Android 设备更加智能化。
Android 车牌矫正识别
简介
车牌识别技术广泛应用于交通管理、停车场管理和自动收费系统等领域。然而，拍摄角度、图像质量等因素常导致车牌图像畸变，影响识别效果。车牌矫正技术通过数学算法（如透视变换）恢复车牌的正确形态，从而提高识别准确度。本文将介绍如何在 Android 平台上实现车牌矫正与识别。
车牌矫正与识别方法
当车牌图像出现畸变（如倾斜、非平行等情况）时，OCR 或大模型的识别效果通常不佳。为此，我们需要先进行车牌矫正。通过检测车牌的四个角点，利用透视变换算法对图像进行矫正，最终得到平行且无畸变的车牌图像。为了进一步提高识别准确性，可以使用 YOLOv5 训练车牌的颜色分类（如蓝牌、绿牌等），并将分类后的车牌图像进行切割后交给 OCR 模型进行识别。通过这种方式，可以实现接近完美的车牌识别系统。
Android 口罩识别
简介
口罩识别技术在疫情防控期间尤为重要，能够帮助公共场所快速识别人员是否佩戴口罩。结合深度学习和计算机视觉，Android 设备可以实时监测人员的口罩佩戴情况。本文将介绍如何在 Android 上实现口罩识别功能，使用卷积神经网络（CNN）进行实时检测与分类。
口罩识别实现方法
口罩识别技术实现较为简单，首先需要准备佩戴口罩和不佩戴口罩的数据集，并按照 8:2 的比例进行数据划分。然后，使用这些数据训练一个二分类模型，该模型能够判断一个人是否佩戴口罩。训练完成后，将优化后的模型部署到 Android 端，实现实时的口罩识别功能。
结语
本文中介绍的技术案例已经成功实现，并经过实践验证。如果您对相关技术或实现细节有任何疑问，欢迎与我联系。我提供关于 百科荣创Android竞赛 的技术指导，并对 百科智能小车（主车与从车） 进行了底层优化和修改。我将竭尽全力为您提供更多的技术支持与帮助，确保您的项目能够顺利推进。
如果您有任何问题或需要更多的帮助，请随时与我交流！
