README.md

相关介绍

Google开源项目TensorFlow-Android Example 中实现了Android 应用中使用TF模型 进行机器学习的功能。

阅读 TensorFlow-Android REDDME 自己尝试基于TensorFlow示例中已有的模型来构建Android的应用。

获取已有的数据模型

可以在我的项目示例的 asstes 中复制，也可以去下载 Google 提供的一个数据模型 inception5h.zip；

其中 .pb 后缀的文件是已经训练好的模型，而 .txt 对应的是训练数据包含的所有标签。

这个模型可对 1008 种物品识别分类，具体有哪些类可以查看标签信息，至于每个类别到底训练了多少张图片就不得而知了。

在Android项目中引入TensorFlow

如果你使用的是AndroidStudio，那么恭喜你可以像集成其他第三方库一样，通过Jcenter就可以完成库的依赖；

allprojects {
    repositories {
        jcenter()
    }
}

dependencies {
    //使用+号 可以保持最新的版本
    implementation 'org.tensorflow:tensorflow-android:+'
}

如果有兴趣可以阅读TensorFlow的JavaAPI TensorFlow Java API

这里我们直接使用了 Google 为我们编译好的 TensorFlow 现成库了，如果你想自行对 TensorFlow 进行 NDK 交叉编译得到库文件也可以。具体交叉编译，看教程 TensorFlow-Android REDDME

图片识别功能的实现

将获取到的数据模型，复制到项目的assets 文件下；

--- asstes
	--- model
		--- imagenet_comp_graph_label_strings.txt //  对应的是训练数据包含的所有标签
		--- tensorflow_inception_graph.pb //已经训练好的模型
		--- LICENSE //开源协议

代码构建

    //权限是必须的
    <uses-permission android:name="android.permission.READ_EXTERNAL_STORAGE"/>
    <uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE"/>
    <uses-permission android:name="android.permission.CAMERA"/>

直接使用 Google demo 项目中提供的 Classifier.java 和 TensorFlowImageClassifier.java 这两个类来实现；

其中重点的注意的方法是如下两个：

TensorFlowImageClassifier的静态create方法；

/**
     * Initializes a native TensorFlow session for classifying images.
     *
     * @param assetManager The asset manager to be used to load assets.
     * @param modelFilename The filepath of the model GraphDef protocol buffer.
     * @param labelFilename The filepath of label file for classes.
     * @param inputSize The input size. A square image of inputSize x inputSize is assumed.
     * @param imageMean The assumed mean of the image values.
     * @param imageStd The assumed std of the image values.
     * @param inputName The label of the image input node.
     * @param outputName The label of the output node.
     * @throws IOException
     */
public static Classifier create(AssetManager assetManager, String modelFilename, String labelFilename,int inputSize, int imageMean, float imageStd, String inputName, String outputName)

该方法需要传入模型相关的参数进行初始化，完成后返回一个 Classifier 实例。

通过 Classifier 对象，我们可以调用其 recognizeImage 方法来识别我们传入的 bitmap 图像数据，该方法会返回图像类别后对物品类别进行推断的标签结果：

/**
 * 进行图片识别
 */
 public List<Recognition> recognizeImage(final Bitmap bitmap)

代码下载地址

效果