Компьютерное зрение на C++: пишем приложение для поиска объектов под Android
Привет, Хабр! Меня зовут Кирилл Колодяжный, я пишу код на С++ для систем хранения данных в YADRO. Помимо основной работы, интересуюсь машинным обучением и его возможностями, в том числе на «плюсах». Недавно мне стало интересно разобраться, как развернуть модель компьютерного зрения на мобильном устройстве с операционной системой Android.
Я изучил доступные инструменты, чтобы понять, какие части приложения можно реализовать на С++, и написать само приложение для телефона. Ни в одном из материалов на подобную тему не описывают реализацию такого приложения от начала до конца, поэтому я собрал свой опыт в серию статей.
Расскажу, как реализовать обнаружение объектов в реальном времени с помощью камеры на мобильной платформе Android с использованием библиотек PyTorch и NCNN и моделей компьютерного зрения YOLOv5 и YOLOv4. Шаблон моего приложения пригодится тем, кто хочет проверить прототип функциональности для компьютерного зрения на С++, использующий OpenCV на Android, но не хочет глубоко погружаться в программирование под Android.
В первой части цикла мы:
• создадим проект в IDE Android Studio,
• реализуем сессию непрерывного захвата изображений камеры,
• преобразуем изображения в матрицу OpenCV, чтобы сделать дальнейшую работу удобной.
Читать далее
#ml #cpp #computer_vision #android #pytorch #opencv #ncnn #yolov5 #yolov4 #torchscript | @habr_ai
Привет, Хабр! Меня зовут Кирилл Колодяжный, я пишу код на С++ для систем хранения данных в YADRO. Помимо основной работы, интересуюсь машинным обучением и его возможностями, в том числе на «плюсах». Недавно мне стало интересно разобраться, как развернуть модель компьютерного зрения на мобильном устройстве с операционной системой Android.
Я изучил доступные инструменты, чтобы понять, какие части приложения можно реализовать на С++, и написать само приложение для телефона. Ни в одном из материалов на подобную тему не описывают реализацию такого приложения от начала до конца, поэтому я собрал свой опыт в серию статей.
Расскажу, как реализовать обнаружение объектов в реальном времени с помощью камеры на мобильной платформе Android с использованием библиотек PyTorch и NCNN и моделей компьютерного зрения YOLOv5 и YOLOv4. Шаблон моего приложения пригодится тем, кто хочет проверить прототип функциональности для компьютерного зрения на С++, использующий OpenCV на Android, но не хочет глубоко погружаться в программирование под Android.
В первой части цикла мы:
• создадим проект в IDE Android Studio,
• реализуем сессию непрерывного захвата изображений камеры,
• преобразуем изображения в матрицу OpenCV, чтобы сделать дальнейшую работу удобной.
Читать далее
#ml #cpp #computer_vision #android #pytorch #opencv #ncnn #yolov5 #yolov4 #torchscript | @habr_ai
Хабр
Компьютерное зрение на C++: пишем приложение для поиска объектов под Android
Привет, Хабр! Меня зовут Кирилл Колодяжный, я пишу код на С++ для систем хранения данных в YADRO . Помимо основной работы, интересуюсь машинным обучением и его возможностями, в том числе на «плюсах»....