1.ncnn概概念：

ncnn 是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架，也是腾讯优图实验室成立以来的第一个开源项目。ncnn 从设计之初深刻考虑手机端的部署和使用，无第三方依赖，跨平台，手机端 CPU 的速度快于目前所有已知的开源框架。基于 ncnn，开发者能够将深度学习算法轻松移植到手机端高效执行，开发出人工智能 App。

可扩展的模型设计，支持 8bit 量化和半精度浮点存储，可导入 caffe/pytorch/mxnet/onnx/darknet/keras/tensorflow(mlir) 模型

2.ncnn打包

在GitHub上下载ncnn程序：https://github.com/Tencent/ncnn

在下载的ncnn的X64/bin中打开cmd，运行onnx2ncnn查看运行格式；

运行后获得.onnx和.param文件

3.android环境

更具部署情况倒推模型

3.1android安装包下载，不要最新的

SDK下载

1.安装android studio

Android Studio 下载文件归档 | Android Developers

用的是2022.3.1.19版本，安装android studio

选择自定义

选择SDK

3.2oracle下载 jdk--java

下载java8

3.3项目配置

选择yolox进行测试，这个根据自己的项目选择测试验证。在GitHub上下载

由于担心yolox项目版本太老，将ncnn和opencv-mobile改为新版本的。

ncnn下载，选择的20240820

FeiGeChuanShu/ncnn-android-yolox: Real time yolox Android demo by ncnn (github.com)

opencv-mobile配置，选择Android2.4.13.7版本

3.4环境搭建

1.Gradle设置，Gradle插件版本我设置的是4.0.1，Gradle版本设置的是6.1.1

2.配置jdk版本，在setting中

3.在线下载太慢了，进行本地配置，在build中选择rebuild Project，点Try Again

如果无法点击rebuild Project，重启软件后会自动加载本地配置

4.配置完成，配置完成后problems没有报错

模型在assets里

3.5连接手机

手机开发者模式设置，以小米为例

1.先在我的设备-->全部参数-->OS版本 连续点击5下进入开发者模式

2.在更多设置-->开发者选项-->以下三个usb相关开关开启

3.用usb连接手机和电脑，连接成功。

4.点击运行，就会把app安装到手机里

如果出现以下错误，是NDK版本过低，需要更新NDK版本。更新到25，26，点击apply即可