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#码力全开·技术π对# 如何在 Android 应用中使用 CameraX ImageAnalysis 与 TensorFlow Lite 实现低延迟？
如何在 Android 应用中使用 CameraX ImageAnalysis 与 TensorFlow Lite 实现低延迟的实时物体检测？
一款增强现实（AR）购物应用需在相机预览流中实时识别商品包装（如饮料瓶、零食袋），并叠加虚拟信息。当前使用 CameraX 的 ImageAnalysis 分析器获取 ImageProxy，但将 YUV 图像转换为 RGB 并传入 TFLite 模型的过程导致帧率下降至 15fps 以下。技术挑战包括：如何通过 ImageAnalysis.setBackpressureStrategy(BACKPRESSURE_STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST) 减少处理积压；使用 YuvToRgbConverter 或 GPU 加速转换提升图像预处理速度；在 TensorFlow Lite Task Library 的 ObjectDetector 中配置 maxResults、scoreThreshold 优化性能；以及通过 HandlerThread 将模型推理移出主线程并同步渲染到 PreviewView 上层 Overlay。应如何实现 30fps+ 的端侧实时检测流水线？
CameraX ImageAna
TensorFlow Lite
周周的奇妙编程
8天前
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