前言:

   物体检测是给定图像或视讯流，物件检测模型可以识别可能存在一组已知物件中的哪一个，并提供有关它们在图像中的位置的信息。
    

大纲 :

来看一下沙拉的物体检测codelab的实作

将 TensorFlow Lite 模型添加到assets文件夹

 salad.tflite
 

build.gradle(app)

dependencies {
   implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite-task-vision:0.2.0'}
}

android {
  ...
    aaptOptions {
        noCompress "tflite"
    }
  ...
}

在图像上设置和运行设备上的物件检测
只需 3 个简单的步骤，使用 3 个 API 即可加载和运行物件检测模型：

准备图像/流： TensorImage
创建检测器物件： ObjectDetector
连接上面的2个物件： detect(image)

创建检测器物件

private fun runObjectDetection(bitmap: Bitmap) {
    // Step 1: 创建图像物件
****    val image = TensorImage.fromBitmap(bitmap)

    // Step 2: 初始化检测器
    val options = ObjectDetector.ObjectDetectorOptions.builder()
        .setMaxResults(5)
        .setScoreThreshold(0.3f)
        .build()
    val detector = ObjectDetector.createFromFileAndOptions(
        this,
        "salad.tflite",
        options
    )

    // Step 3: 将图像馈送到检测器
    val results = detector.detect(image)

    // Step 4: 检测结果
    val resultToDisplay = results.map {
        // Get the top-1 category and craft the display text
        val category = it.categories.first()
        val text = "${category.label}, ${category.score.times(100).toInt()}%"

        // Create a data object to display the detection result
        DetectionResult(it.boundingBox, text)
    }
    // Draw the detection result on the bitmap and show it.
    val imgWithResult = drawDetectionResult(bitmap, resultToDisplay)
    runOnUiThread {
        inputImageView.setImageBitmap(imgWithResult)
    }
}

执行结果:

参考:

https://codelabs.developers.google.com/tflite-object-detection-android