Android Studio 3.6 JNI 教程：使用 ncnn 进行人脸检测 MTCNN 实现

"这篇教程是关于如何在Android Studio 3.6环境下，结合JNI和ncnn库实现基于mtcnn的人脸检测。提供了完整的代码仓库链接，并详细介绍了配置环境、Linux下预测试、Android工程搭建以及Java和C++代码的交互步骤。" 这篇教程面向的是Android开发者，尤其是那些想要在移动平台上进行计算机视觉应用开发，特别是人脸检测的人员。教程首先列出了必要的开发环境，包括Windows 10操作系统、Android Studio 3.6集成开发环境、Android SDK对应API 29以及NDK r15c版本，同时提到了ncnn库的特定版本（20200226）。 在开始Android开发前，教程建议先在Linux环境下测试mtcnn的C++代码，以确保代码的正确性。通过在终端执行`cd mtcnn_linux/build`、`cmake ..`、`make`及`./mtcnn`等命令，编译并运行代码，如果得到正确的输出，即可确认mtcnn代码无误。 进入Android Studio的项目构建部分，教程指导创建一个新的Native C++工程，命名为mtcnn，C++标准选用C++11。为了实现功能，需要对资源文件进行调整，包括添加人脸图像到drawables目录，创建新的布局文件main.xml。 关键步骤之一是引入ncnn库。开发者需要在工程的jniLibs目录下添加对应平台的静态库文件libncnn.a。此外，模型文件应放在assets文件夹内，以便在运行时可以被加载。 在Java代码层面，需要修改`MainActivity`，在`onCreate`函数中初始化mtcnn类，并设置按钮事件来触发人脸检测。同时，教程提供了创建一个名为`MTCNN`的Java类，其中包含了一个原生方法`FaceDetectionModelInit`，用于加载人脸检测模型的参数和二进制文件。 这个教程详细介绍了如何将ncnn库集成到Android项目中，利用JNI技术实现C++代码与Java的交互，进行实时的人脸检测。开发者可以通过遵循这些步骤，学习如何在Android设备上高效地运行计算机视觉算法。