rknn yolov8 安卓

### 部署YOLOv8模型至Android平台

#### 使用RKNN实现在安卓平台上部署和推理YOLOv8模型的过程涉及多个方面，包括但不限于环境配置、工具链搭建以及具体的应用开发。

#### 准备工作

为了能够在安卓设备上成功部署YOLOv8模型并利用RKNN进行高效推理，前期准备工作至关重要。这不仅涉及到必要的软件环境设置，还包括硬件兼容性的确认[^1]。确保所使用的安卓设备支持瑞芯微(Rockchip)的处理器系列，并已安装适用于该架构的操作系统版本。

#### 工具与库的选择

针对YOLOv8模型向RKNN格式转换的需求，推荐采用官方提供的`rknntoolkit`作为主要工具来完成这一过程[^3]。此工具集内含一系列命令行接口(CLI)，能够简化从原始训练成果到适配特定硬件加速器之间的复杂流程。对于希望进一步提升性能或定制化的开发者而言，则可能需要深入研究API文档及相关开源社区资源获取更多帮助。

#### 转换ONNX模型为RKNN格式

一旦完成了上述预备事项，下一步便是将预训练好的YOLOv8 ONNX文件转化为适合于Rockchip SoCs执行的形式——即RKNN模型。通过调用`rknn_builder`组件可以轻松达成目的；值得注意的是，在某些情况下或许还需要调整输入/输出张量规格以匹配目标应用场景的要求[^4]。

# 假设已经准备好了一个名为 yolov8.onnx 的模型文件
$ rknn_builder build --model=yolov8.onnx --output=yolov8.rknn

#### 编写Android应用集成RKNN-YOLOv8

最后一步是在移动应用程序内部实现对新创建出来的`.rknn`文件的支持。考虑到跨平台特性的重要性，建议优先考虑使用NDK (Native Development Kit)编写核心算法部分，而UI层则继续沿用Java/Kotlin语言构建。下面给出了一段简单的JNI桥接代码片段用于加载指定路径下的RKNN模型实例化对象：

#include <jni.h>
#include "rknn_api.h"

extern "C"
JNIEXPORT void JNICALL
Java_com_example_myapp_MainActivity_loadModel(JNIEnv *env, jobject /* this */, jstring modelPath_) {
    const char *modelPath = env->GetStringUTFChars(modelPath_, nullptr);

    // 初始化RKNN上下文句柄
    rknn_context ctx;
    int ret = rknn_init(&ctx, modelPath, 0);
    
    if(ret >= 0){
        LOGD("Load Model Success!");
    }else{
        LOGE("Failed to load model");
    }

    env->ReleaseStringUTFChars(modelPath_, modelPath);
}

此外，还需注意处理好图像数据前处理逻辑（如缩放、归一化等操作），以便它们能被正确送入网络结构中参与计算；同时也要设计合理的后处理机制解析预测结果并将其可视化展示出来给最终用户查看[^2]。