Android Studio 3.6 JNI教程：ENet语义分割与ncnn集成实战

本篇文章是关于在Android Studio 3.6环境中利用JNI（Java Native Interface）进行开发的一个教程，主要涉及的是使用NCNN（Neural Computation Neural Network）框架进行语义分割，具体应用到ENet模型。ENet是一种轻量级的卷积神经网络结构，适合于移动设备上的实时推理。 首先，开发者需要在GitHub上找到代码链接：<https://github.com/watersink/enet-as-linux>，该代码针对Android 10 API 29进行了优化，Ndk版本为r15c，NCNN的版本为20200226，而OpenCV库则采用的是3.4.1的Android SDK版本。文章作者强调了在Linux环境下对代码进行了预先测试，确保了编译和运行的正确性。 在Android Studio中，教程指导读者如何创建一个新项目，选择Native C++作为开发类型，工程命名为"enet"，并设置C++11标准。然后，作者建议在app/src/cpp目录下添加OpenCV和NCNN的头文件，以便在Java与C++之间进行交互。接下来，app/src/main目录下需要引入NCNN和OpenCV的静态库文件以及动态库文件，这是为了让Java部分能够调用这些库的函数。 在应用程序的资源管理中，模型文件需要被放置在assets目录下，以供后续加载和使用。布局文件activity_main.xml也做了相应的修改，添加了一个LinearLayout，包含一个Button，可能是用于触发模型的运行或展示结果。布局中包含了XML标签，如<RelativeLayout>、<LinearLayout>和<Button>，展示了基本的UI设计。 这个教程涵盖了如何在Android Studio 3.6环境中集成NCNN和OpenCV库，实现ENet模型的语义分割功能，并且提供了一套完整的步骤来指导用户在实际项目中操作。这对于希望在移动设备上实现图像处理和机器学习功能的开发者来说，是一份实用且详尽的指南。开发者在按照教程操作时，需要注意配置项目的依赖项，调整CMakeLists.txt文件，以及处理jni相关接口的调用，以确保项目的顺利运行。