TensorFlow Lite 是 Google 推出的轻量级机器学习框架，专为移动端设计。在 Android 开发中，它常用于实时图像处理、目标检测等场景，以下是关键要点：

核心功能

  • 模型优化：通过量化、剪枝等技术减少模型体积，适合嵌入式设备
  • 跨平台部署：支持 Java/Kotlin 和 C++ API，可直接集成到 Android 项目
  • 硬件加速：利用 GPU/NNAPI 提升推理速度（如 TensorFlow Lite GPU 加速指南）
  • 摄像头输入：支持从设备摄像头实时获取帧数据进行处理

使用场景

  • AR 交互：结合摄像头识别物体并叠加虚拟元素
  • 智能拍照：实现场景分类、物体检测等增强功能
  • 视频分析：对视频流进行实时内容理解（如人脸识别、动作识别）

学习资源

TensorFlow_Android_Camera

开发建议

  1. 使用 ImageProcessor 类处理摄像头帧数据
  2. 集成 ML Kit 与 TensorFlow Lite 互补
  3. 测试时优先选择 NPU 硬件加速
Model_Optimization

如需深入了解 Android 相机与机器学习的结合，可参考 TensorFlow 官方教程 中的实战案例。