手把手教你移动端AI应用开发（二）——将AI模型集成到安卓应用中

可以导入对应的项目，对比项目代码，进行参考设置，导入方法：“File->New-> Import Project ..”。

链接：

https://pan.baidu.com/s/1Rz84s2hi2KU5mzrVHQLu2g

提取码：10by

1、JNI调用C++自定义类集成方式，适合需要修改C++代码的情况。

2、so库集成方式，适合项目中没有C++代码的，并且不需要修改demo的C++代码的情况。

两种方式，集成OCR模型前后对比如下图所示。绿色代表两种方式相同，红色代表so方式独有，粉色代表调用C++自定义类方式独有。

集成操作涉及以下目录和文件：

• app # 程序module的主目录
• assets # 模型文件、测试所需图片
• cpp # (C++源代码方式)C++ 程序代码目录
• jniLibs # (so方式）与cpp 目录的操作二选一
• java # java程序代码目录
• res # layout定义用户界面
• OpenCV # OpenCV库
• PaddleLite # PaddleLite库，用于调用模型进行推理预测

下面给大家介绍具体的操作步骤。

新建一个空项目

新建Android Studio自带的测试项目，菜单File->New Project.. , 弹框中最后一个项目模板 “Native C++”，点“Next”, 之后用默认配置, 点“Finish”。这样就能得到一个完整可运行，且没有任何功能的工程。比如，给这个项目起名为myorcapp。

生成Project之后，调整左侧项目结构的布局（Android改为Project）。

点击“运行”，即可在手机上看见新建项目的运行app。

接下来，我们在此项目基础上，通过添加和修改文件，集成OCR模型以及必要的功能。

与下一节的so方式二选一即可。

对新建的项目进行以下操作：

步骤1：删除cpp文件夹下的所有文件。

步骤2：拷贝：对压缩包app.zip和src.zip进行解压，并将文件放到对应目录，最终确保目录结构如左图所示。

步骤3：修改：右图四个文件。

1）如果MiniActivity出现飘红的“R”，则MiniActivity右侧同时按Alt+Enter，选择“Import class”，导入R的类。

2）打开MainActiviy文件，删除以下代码

static {
System.loadLibrary("native-lib");
}

3）在AndroidManitest.xml中，添加权限。

<uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE"/>

然后修改启动Activity为MiniActivity

<activity android:name="com.baidu.paddle.lite.demo.ocr.MiniActivity"> <！-- 这里改成MiniActivity-->
<intent-filter>
<action android:name="android.intent.action.MAIN"/>
<category android:name="android.intent.category.LAUNCHER"/>
</intent-filter>
</activity>

两步完成后修改的截图如下：

4）将build.gradle中的minSdkVersion改为23，并添加以下代码。

ndk {
abiFilters   "arm64-v8a", "armeabi-v7a"
}

步骤4：编译和运行

点击“编译”进行编译。编译成功后，数据线将电脑与手机连接好，然后点击“运行”。

使用此方式，自己的项目不需要依赖NDK，但是修改原始的C++代码较为复杂。

需要对官方demo编译生成apk文件，然后再解压提取lib目录下的so目录，并放到自己项目的app/src/main/jniLibs目录下。

具体步骤如下：

步骤一：生成release版本的apk

小tips：如果调试的版本的so话，可以点菜单Build->Build Bundle(s) Apk->Build Apk

以release版本为例，在官方demo项目中，点击菜单Build->Generate Signed Bundle /Apk…

弹框后选择apk，进入jks证书设置页面， 密码比如都填“123456”：

之后进入下一步：

等待片刻后，等Android studio界面下方的build进度完成，点击“locate”链接：

或者build结束后，直接在app/release目录下查找，app-release.apk文件

步骤二：提取so文件的目录

将apk文件改为zip文件，打开app-release.zip，提取lib目录下的arm64-v8a和armeabi-v7a这两个目录，复制到自己的demo中libs目录下。

效果如左图所示：

步骤三：对压缩包src.zip进行解压，并将文件放到对应目录，确保目录结构如中图所示

步骤四：修改下图中的3个文件

1）如果MiniActivity出现飘红的“R”，则MiniActivity右侧同时按Alt+Enter，选择“Import class”，导入R的类。

2）AndroidManitest.xml 是app的组件声明和权限声明，在此文件添加权限，并修改启动Activity为MiniActivity。

<uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE"/>

<activity android:name="com.baidu.paddle.lite.demo.ocr.MiniActivity"> <！-- 这里改成MiniActivity-->
<intent-filter>
<action android:name="android.intent.action.MAIN"/>
<category android:name="android.intent.category.LAUNCHER"/>
</intent-filter>
</activity>

两步完成后修改的截图如下：

3）build.gradle 是app的编译脚本，设置minSdkVersion为23，并添加以下代码。

ndk {
abiFilters   "arm64-v8a", "armeabi-v7a"
}

步骤五：编译和运行

点击“编译”进行编译。编译成功后，数据线将电脑与手机连接好，然后点击“运行”。

此时集成完毕，项目可以正常运行。

1. NDK版本要与Setting一致

注意app/build.gradle中NDK的版本要与File > Settings > Appearance & Behavior一致。

2. 修改官方java demo文件的包名

注意OCRPredictorNative的这个java文件的包名必须和native.cpp里函数的名字对应。

即下面二者一致，否则会有libNative.so里找不到implemented method的报错。

OCRPredictorNative.java:
package com.baidu.paddle.lite.demo.ocr;

native.cpp: com_baidu_paddle_lite_demo_ocr
Java_com_baidu_paddle_lite_demo_ocr_OCRPredictorNative_init

3. 强制同步和清空缓存

如果修改app/build.gradle中的SdkVersion、NDK版本，建议先使用“Invalidate Caches/Restart”清空缓存，然后再执行“Sync Project with Gradle Files”。

4. 查看Logcat

在Android Studio中用真机测试的时候由于log太多，很难找到我们需要的log，我们需要对log的数量进行设置，并对log的filter进行设置，方便找到我们需要的log。

设置方法：在MainActivity文件中添加Log.i("MainActivity", "SHOW in Logcat");

@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout.activity_main);
// 加上下面这行
Log.i("MainActivity", "SHOW in Logcat"); // 表示记录info级别的日志
// Example of a call to a native method
TextView tv = findViewById(R.id.sample_text);
tv.setText(stringFromJNI());
}

此时代码会标红，此时鼠标在红色的“Log”上点一下，会提示Alt+Enter，按下Alt+Enter，文件的第6行左右会自动添加

java
import android.util.Log;

再次运行项目，可以在界面的“Run”和Logcat里看见我们之前打印的日志 “SHOW in Logcat”

下周我们为大家带来该系列第三篇文章，将为大家讲解集成OCR模型核心代码，并对Java、C++两种集成方式进行解读。

如在使用过程中有问题，可加入飞桨官方QQ群进行交流：1108045677。