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我正在尝试使用在本机 swift 和 android/java 中成功推断的模型在颤振中做同样的事情，特别是它的 android 方面。

在这种情况下，我收到的值很遥远。

到目前为止我做了什么：

  1. 我采用了 tensorflowlite android 示例 github 存储库：https ://github.com/tensorflow/examples/tree/master/lite/examples/image_classification/android ，发现 FloatEfficientNet 选项准确地为我的模型提供了值。

  2. 我使用了 flutter_tflite 库，并对其进行了修改，以便 android 代码的推理部分与上面的 tensorflow 示例相匹配： https ://github.com/shaqian/flutter_tflite

  3. 我使用了本教程并包含了使用上述库通过平台通道推断 tensorflow 的 repo： https ://github.com/flutter-devs/tensorflow_lite_flutter

通过颤振教程，我使用了相机插件，它可以从相机的实时源中流式传输 CameraImage 对象。我将它传递到修改后的颤振张量流库中，该库使用平台通道将图像传递到 android 层。它是作为字节数组列表执行的。（3 个平面，YuvImage）。带有工作 floatefficientnet 代码的 tensorflow android 示例（1），示例位图。所以我使用这种方法来转换：

    public Bitmap imageToBitmap(List<byte[]> planes, float rotationDegrees, int width, int height) {

        // NV21 is a plane of 8 bit Y values followed by interleaved  Cb Cr
        ByteBuffer ib = ByteBuffer.allocate(width * height * 2);

        ByteBuffer y = ByteBuffer.wrap(planes.get(0));
        ByteBuffer cr = ByteBuffer.wrap(planes.get(1));
        ByteBuffer cb = ByteBuffer.wrap(planes.get(2));
        ib.put(y);
        ib.put(cb);
        ib.put(cr);

        YuvImage yuvImage = new YuvImage(ib.array(),
                ImageFormat.NV21, width, height, null);

        ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream();
        yuvImage.compressToJpeg(new Rect(0, 0, width, height), 50, out);
        byte[] imageBytes = out.toByteArray();
        Bitmap bm = BitmapFactory.decodeByteArray(imageBytes, 0, imageBytes.length);
        Bitmap bitmap = bm;

        // On android the camera rotation and the screen rotation
        // are off by 90 degrees, so if you are capturing an image
        // in "portrait" orientation, you'll need to rotate the image.
        if (rotationDegrees != 0) {
            Matrix matrix = new Matrix();
            matrix.postRotate(rotationDegrees);
            Bitmap scaledBitmap = Bitmap.createScaledBitmap(bm,
                    bm.getWidth(), bm.getHeight(), true);
            bitmap = Bitmap.createBitmap(scaledBitmap, 0, 0,
                    scaledBitmap.getWidth(), scaledBitmap.getHeight(), matrix, true);
        }
        return bitmap;
    }

推理成功，我能够将值返回到颤振并显示结果，但它们还差得很远。使用相同的安卓手机，结果完全不同，而且很遥远。

我怀疑该缺陷与将 CameraImage 数据格式转换为位图有关，因为它是整个链中唯一我无法独立测试的部分。如果遇到类似问题的任何人都可以提供帮助，我感到很困惑。

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我认为原因是因为matrix.postRotate()方法需要一个整数，但你给它一个浮点数，所以你有一个从浮点数到整数的隐式转换，这把它搞砸了。

于 2021-02-26T05:24:33.697 回答