安卓实例分割边缘检测

### 关于 Android 平台上实例分割和边缘检测

对于在 Android 平台上的实例分割，存在一些先进的解决方案。例如 PolarMask 和 SOLO 系列算法采用了先进行像素级别语义分割再通过聚类等方式区分不同实例的技术路线[^1]。

#### 使用 MediaPipe 进行实例分割与边缘检测

MediaPipe 是一个强大的框架，适用于创建多模态、跨平台的应用程序机器学习管道，并针对端到端设备推理进行了优化。该工具包不仅限于图像处理，还可以处理视频流和其他时间序列数据，在移动平台上表现尤为出色[^4]。

为了实现高效的实例分割以及边缘检测功能，可以通过如下方式利用 MediaPipe：

- **安装依赖库**
需要确保项目环境中已经包含了必要的组件来支持 MediaPipe 的操作。这通常涉及到设置特定版本的 TensorFlow Lite 或其他相关依赖项。

- **配置模型文件**
将预训练好的模型下载并放置于应用程序资源目录下以便加载使用。这些模型可能来自官方发布的checkpoint或者是经过自定义调整后的版本。

- **编写代码逻辑**

// 导入所需模块
import org.tensorflow.lite.support.image.TensorImage;
import com.google.mediapipe.framework.PacketGetter;
import com.google.mediapipe.solutioncore.SolutionBase;

public class InstanceSegmentation {
    private SolutionBase solution;

    public void initialize() throws Exception {
        // 初始化 MediaPipe 解决方案对象
        this.solution = new SolutionBase();
        
        // 加载预先准备好的计算图
        String graphPath = "file:///android_asset/mediapipe/graphs/objectron_cpu.binarypb";
        Map<String, Object> sidePackets = ...; // 设置侧边输入参数
        
        this.solution.runGraph(graphPath, sidePackets);
    }

    public List<DetectedObject> processFrame(Bitmap bitmap) {
        TensorImage tensorImage = TensorImage.fromBitmap(bitmap);

        // 执行推断过程
        Packet outputPacket = this.solution.addInput(tensorImage.getImageBuffer());

        // 获取结果
        List<DetectedObject> detectedObjects = (List<DetectedObject>) PacketGetter.getProtoVector(outputPacket, DetectedObject.parser());
        
        return detectedObjects;
    }
}

此段 Java 代码展示了如何初始化 MediaPipe 实例分割流程并将一帧图片送入模型中获取识别出来的目标列表。`DetectedObject` 类型表示每一个被检测到的对象及其边界框信息等属性。