TengineKit 开源项目使用教程

TengineKit TengineKit - Free, Fast, Easy, Real-Time Face Detection & Face Landmarks & Face Attributes & Hand Detection & Hand Landmarks & Body Detection & Body Landmarks & Iris Landmarks & Yolov5 SDK On Mobile. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/TengineKit

1. 项目介绍

TengineKit 是由 OPEN AI LAB 开发的一款易于集成的 AI 算法 SDK。它能够在各种移动设备上以极低的延迟运行，支持实时人脸检测、人脸关键点检测、人脸属性分析、手部检测、手部关键点检测、身体检测、身体关键点检测、虹膜关键点检测以及 Yolov5 等功能。TengineKit 的目标是提供最佳的移动端性能、最简单的 API 接口以及最小的包体积。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

在开始之前，请确保您的开发环境已经安装了以下工具：

Android Studio
Git

2.2 下载项目

首先，使用 Git 克隆 TengineKit 项目到本地：

git clone https://github.com/OAID/TengineKit.git

2.3 导入项目

打开 Android Studio。
选择 File -> Open，然后导航到您克隆项目的目录并选择 TengineKit 文件夹。
等待 Android Studio 完成项目的导入和构建。

2.4 运行示例应用

在 Android Studio 中，选择 Run -> Run 'app'。
选择一个模拟器或连接的设备来运行应用。

2.5 示例代码

以下是一个简单的示例代码，展示了如何在 Android 应用中使用 TengineKit 进行人脸检测：

import com.tenginekit.Face;
import com.tenginekit.Face.FaceLandmark;

public class MainActivity extends AppCompatActivity {
    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_main);

        // 初始化 TengineKit
        Face.init(this, Face.WORK_TYPE.FACE_DETECT);

        // 进行人脸检测
        Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.drawable.sample_image);
        FaceLandmark[] faces = Face.detect(bitmap);

        // 处理检测结果
        for (FaceLandmark face : faces) {
            Log.d("FaceDetection", "Face detected at: " + face.x + ", " + face.y);
        }
    }
}

3. 应用案例和最佳实践

3.1 人脸识别应用

TengineKit 可以用于开发各种人脸识别应用，如人脸解锁、人脸支付、人脸签到等。通过集成 TengineKit，开发者可以快速实现高精度的人脸检测和识别功能。

3.2 手势识别应用

TengineKit 还支持手部检测和手部关键点检测，可以用于开发手势识别应用，如手势控制、手势导航等。

3.3 身体检测应用

TengineKit 的身体检测和身体关键点检测功能可以用于开发健身应用、舞蹈教学应用等，帮助用户实时跟踪身体动作。

4. 典型生态项目

4.1 TensorFlow Lite

TengineKit 可以与 TensorFlow Lite 结合使用，进一步优化移动端的 AI 模型推理性能。

4.2 PyTorch Mobile

PyTorch Mobile 是另一个流行的移动端 AI 框架，TengineKit 可以与其集成，提供更丰富的 AI 功能。

4.3 OpenCV

OpenCV 是一个广泛使用的计算机视觉库，TengineKit 可以与 OpenCV 结合，提供更强大的图像处理能力。

通过以上模块的介绍和示例，您应该能够快速上手并使用 TengineKit 开发各种 AI 应用。