安卓端实现实时物体识别完整代码

实时物体识别需要用到计算机视觉领域中的深度学习算法，比较复杂，需要很长时间的学习和实践，不过现在已经有一些成熟的开源库可以使用，比如 TensorFlow Lite 和 OpenCV。

这里给出一个使用 TensorFlow Lite 进行实时物体识别的简单示例代码，供参考：

1. 下载模型文件

首先需要下载一个预训练好的模型文件，可以从 TensorFlow 官网下载，也可以使用已经训练好的模型文件，比如 MobileNet。

2. 导入 TensorFlow Lite 库

在项目的 build.gradle 文件中加入以下依赖：

dependencies {
  implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:2.3.0'
}

3. 加载模型文件

val modelFile = File(modelFilePath)
val model = Interpreter(modelFile)

4. 处理图片数据

将摄像头捕获到的图像数据转换成模型所需的格式，一般是将图片缩放到指定大小，并且将像素值转换成浮点数。

val bitmap = // 从摄像头捕获到的图像数据转换成 Bitmap 格式
val inputShape = model.getInputTensor(0).shape() // 获取输入张量的形状
val inputBuffer = ByteBuffer.allocateDirect(inputShape[1] * inputShape[2] * inputShape[3] * 4) // 创建输入缓冲区
inputBuffer.order(ByteOrder.nativeOrder()) // 设置字节序为本地字节序
val intValues = IntArray(bitmap.width * bitmap.height) // 创建整型数组
bitmap.getPixels(intValues, 0, bitmap.width, 0, 0, bitmap.width, bitmap.height) // 将 Bitmap 转换成整型数组
var pixel = 0
for (i in 0 until inputShape[1]) {
  for (j in 0 until inputShape[2]) {
    val `val` = intValues[pixel++]
    inputBuffer.putFloat(((`val` shr 16) and 0xFF) / 255.0f) // R通道，归一化到 [0, 1] 范围内
    inputBuffer.putFloat(((`val` shr 8) and 0xFF) / 255.0f) // G通道，归一化到 [0, 1] 范围内
    inputBuffer.putFloat((`val` and 0xFF) / 255.0f) // B通道，归一化到 [0, 1] 范围内
  }
}

5. 运行模型

val outputShape = model.getOutputTensor(0).shape() // 获取输出张量的形状
val outputBuffer = ByteBuffer.allocateDirect(outputShape[1] * 4) // 创建输出缓冲区
model.run(inputBuffer, outputBuffer) // 运行模型

6. 解析输出结果

将输出缓冲区中的数据解析成模型预测的物体类别和置信度。

val outputFloats = FloatArray(outputShape[1])
outputBuffer.rewind()
outputBuffer.asFloatBuffer().get(outputFloats) // 将输出缓冲区中的数据转换成浮点型数组
val results = mutableListOf<Result>()
for (i in outputFloats.indices) {
  if (outputFloats[i] > confidenceThreshold) { // 如果置信度大于指定阈值，则表示预测到了一个物体
    val label = labels[i] // 获取物体类别标签
    results.add(Result(label, outputFloats[i])) // 将物体类别和置信度保存到结果列表中
  }
}

7. 显示结果

将结果显示在屏幕上，比如用 TextView 来显示。

val resultTextView: TextView = findViewById(R.id.resultTextView)
val sb = StringBuilder()
for (result in results) {
  sb.append(result.label).append(": ").append(result.confidence).append("\n")
}
resultTextView.text = sb.toString()

这只是一个简单的示例代码，实际的物体识别应用还需要考虑很多问题，比如如何提高模型的准确率、如何优化算法的速度等等。