基于Android平台的图像识别设计方法与实现

本文设计和实现了一个简单的应用程序,使用TensorFlow神经网络框架训练出的CNN模型,并转换导出为TFLITE文件。利用Android系统的OpenCVC++库对Android手机的摄像头进行开发,使用户可以在移动端本地对图像进行识别。各项结果显示,本系统进行图像识别时,逻辑完善,各组件无错误,功能运行良好。载入训练好的CNN模型静态图文件,进行检测后,图像识别准确率保持在90%以上,基本达到了本论文的预期要求。