TensorFlow人体姿态估计部署到Android应用

要将TensorFlow人体姿态估计部署到Android应用中，您需要执行以下步骤：

1. 训练模型：您需要训练一个TensorFlow模型，以便能够对人体姿态进行估计。可以使用公共数据集，例如MPII Human Pose或COCO Keypoints，来训练模型。

2. 导出模型：一旦您的模型训练完成，您需要将其导出为TensorFlow Lite格式，以便能够在移动设备上运行。可以使用TensorFlow的Python API来执行此操作。

3. 集成模型：将模型集成到您的Android应用程序中。可以使用TensorFlow Lite Android库来加载模型，并使用Camera API来获取实时视频流。

4. 运行推理：使用您的模型对每个视频帧进行推理，并将人体姿态估计结果显示在屏幕上。

需要注意的是，在将模型导出为TensorFlow Lite格式时，您需要进行一些优化，以确保它可以在移动设备上高效地运行。这可能包括量化权重、裁剪模型、使用低精度数据类型等。

总体而言，将TensorFlow人体姿态估计部署到Android应用程序中需要一定的技术和经验。但是，如果您熟悉TensorFlow和Android开发，那么这应该是可行的。