手部关键点检测4：Android实现手部关键点检测(手部姿势估计)含源码 可实时检测

news2025/11/1 6:54:39

目录

1. 前言

2.手部关键点检测(手部姿势估计)方法

(1)Top-Down(自上而下)方法

(2)Bottom-Up(自下而上)方法：

3.手部关键点检测模型训练

4.手部关键点检测模型Android部署

（1） 将Pytorch模型转换ONNX模型

（2） 将ONNX模型转换为TNN模型

（3） Android端上部署模型

（4） Android测试效果 

（5） 运行APP闪退：dlopen failed: library "libomp.so" not found

5.Android项目源码下载

6. C++实现手部关键点检测

1. 前言

本篇文章是项目《手部关键点检测(手部姿势估计)》系列文章Android开发篇，本项目将手部检测YOLOv5模型以及手部关键点检测LiteHRNet和Mobilenet-v2模型，部署到Android平台。我们将开发一个简易的、可实时运行的手部关键点检测的Android Demo。

项目将手把手教你将训练好的手部检测和手部关键点检测模型部署到Android平台中，包括如何转为ONNX，TNN模型，并移植到Android上进行部署，实现一个手部检测和手部关键点检测的Android Demo APP 。APP在普通Android手机上可以达到实时的检测识别效果，CPU(4线程)约50ms左右，GPU约30ms左右 ，基本满足业务的性能需求。

【尊重原创，转载请注明出处】https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/133931698

 Android手部关键点检测(手部姿势估计)APP Demo体验：https://download.csdn.net/download/guyuealian/88418582

  

 更多项目《手部关键点检测(手部姿势估计)》系列文章请参考：

  • 手部关键点检测1：手部关键点(手部姿势估计)数据集(含下载链接)https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/133277630
  • 手部关键点检测2：YOLOv5实现手部检测(含训练代码和数据集)https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/133279222
  • 手部关键点检测3：Pytorch实现手部关键点检测(手部姿势估计)含训练代码和数据集https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/133277726
  • 手部关键点检测4：Android实现手部关键点检测(手部姿势估计)含源码 可实时检测https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/133931698
  • 手部关键点检测5：C++实现手部关键点检测(手部姿势估计)含源码 可实时检测https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/133277748

 

2.手部关键点检测(手部姿势估计)方法

手部关键点检测(手部姿势估计)的方法，目前主流的方法主要两种：一种是Top-Down（自上而下）方法，另外一种是Bottom-Up（自下而上）方法；

(1)Top-Down(自上而下)方法

将手部检测和手部关键点估计分离，在图像上首先进行手部目标检测，定位手部位置；然后crop每一个手部图像，再估计每个手部的关键点；这类方法往往比较慢，但姿态估计准确度较高。目前主流模型主要有CPN，Hourglass，CPM，Alpha Pose，HRNet等。

(2)Bottom-Up(自下而上)方法：

先估计图像中所有手部的关键点，然后在通过Grouping的方法组合成一个一个手部实例；因此这类方法在测试推断的时候往往更快速，准确度稍低。典型就是COCO2016年人体关键点检测冠军Open Pose。

通常来说，Top-Down具有更高的精度，而Bottom-Up具有更快的速度；就目前调研而言， Top-Down的方法研究较多，精度也比Bottom-Up（自下而上）方法高。

本项目基于开源的HRNet进行改进，关于HRNet项目请参考GitHub

HRNet: https://github.com/leoxiaobin/deep-high-resolution-net.pytorch

3.手部关键点检测模型训练

本项目手部检测采用YOLOv5模型，手部关键点检测是基于开源的HRNet进行改进，构建整套手部关键点检测的训练和测试流程；为了方便后续模型工程化和Android平台部署，项目支持轻量化模型LiteHRNet和Mobilenet模型训练和测试，并提供Python/C++/Android多个版本；轻量化Mobilenet-v2模型在普通Android手机上可以达到实时的检测效果，CPU(4线程)约50ms左右，GPU约30ms左右 ，基本满足业务的性能需求

关于手部关键点检测模型训练的方法，请参考另一篇博文：Pytorch实现手部关键点检测(手部姿势估计)含训练代码和数据集手部关键点检测3：Pytorch实现手部关键点检测(手部姿势估计)含训练代码和数据集-CSDN博客

下表格给出HRNet，以及轻量化模型LiteHRNet和Mobilenet的计算量和参数量，以及其检测精度AP； 高精度检测模型HRNet-w32，AP可以达到0.8570，但其参数量和计算量比较大，不合适在移动端部署；LiteHRNet18和Mobilenet-v2参数量和计算量比较少，合适在移动端部署；虽然LiteHRNet18的理论计算量和参数量比Mobilenet-v2低，但在实际测试中，发现Mobilenet-v2运行速度更快。轻量化Mobilenet-v2模型在普通Android手机上可以达到实时的检测效果，CPU(4线程)约50ms左右，GPU约30ms左右 ，基本满足业务的性能需求

模型input-sizeparams(M)GFLOPsAP
HRNet-w32192×19228.48M5734.05M0.8570
LiteHRNet18192×1921.10M182.15M0.8023
Mobilenet-v2192×1922.63M529.25M0.7574

HRNet-w32参数量和计算量太大，不适合在Android手机部署，本项目Android版本只支持部署LiteHRNet和Mobilenet-v2模型；C++版本可支持部署HRNet-w32，LiteHRNet和Mobilenet-v2模型 

4.手部关键点检测模型Android部署

目前CNN模型有多种部署方式，可以采用TNN，MNN,NCNN，以及TensorRT等部署工具，鄙人采用TNN进行Android端上部署。部署流程可分为四步：训练模型->将模型转换ONNX模型->将ONNX模型转换为TNN模型->Android端上部署TNN模型。

（1） 将Pytorch模型转换ONNX模型

训练好Pytorch模型后，我们需要先将模型转换为ONNX模型，以便后续模型部署。

  • 原始项目提供转换脚本，你只需要修改model_file和config_file为你模型路径即可
  •  convert_torch_to_onnx.py实现将Pytorch模型转换ONNX模型的脚本
python libs/convert_tools/convert_torch_to_onnx.py
"""
This code is used to convert the pytorch model into an onnx format model.
"""
import os
import torch.onnx
from pose.inference import PoseEstimation
from basetrainer.utils.converter import pytorch2onnx


def load_model(config_file, model_file, device="cuda:0"):
    pose = PoseEstimation(config_file, model_file, device=device)
    model = pose.model
    config = pose.config
    return model, config


def convert2onnx(config_file, model_file, device="cuda:0", onnx_type="kp"):
    """
    :param model_file:
    :param input_size:
    :param device:
    :param onnx_type:
    :return:
    """
    model, config = load_model(config_file, model_file, device=device)
    model = model.to(device)
    model.eval()
    model_name = os.path.basename(model_file)[:-len(".pth")]
    onnx_file = os.path.join(os.path.dirname(model_file), model_name + ".onnx")
    # dummy_input = torch.randn(1, 3, 240, 320).to("cuda")
    input_size = tuple(config.MODEL.IMAGE_SIZE)  # w,h
    input_shape = (1, 3, input_size[1], input_size[0])
    pytorch2onnx.convert2onnx(model,
                              input_shape=input_shape,
                              input_names=['input'],
                              output_names=['output'],
                              onnx_file=onnx_file,
                              opset_version=11)


if __name__ == "__main__":
    model_file = "../../work_space/hand/mobilenet_v2_21_192_192_custom_coco_20230928_065444_0934/model/best_model_153_0.7574.pth"
    config_file = "../../work_space/hand/mobilenet_v2_21_192_192_custom_coco_20230928_065444_0934/mobilenetv2_hand_192_192.yaml"
    convert2onnx(config_file, model_file)

（2） 将ONNX模型转换为TNN模型

目前CNN模型有多种部署方式，可以采用TNN，MNN,NCNN，以及TensorRT等部署工具，鄙人采用TNN进行Android端上部署

TNN转换工具：

  • （1）将ONNX模型转换为TNN模型，请参考TNN官方说明：TNN/onnx2tnn.md at master · Tencent/TNN · GitHub
  • （2）一键转换，懒人必备：一键转换 Caffe, ONNX, TensorFlow 到 NCNN, MNN, Tengine   (可能存在版本问题，这个工具转换的TNN模型可能不兼容，建议还是自己build源码进行转换，2022年9约25日测试可用)

​​

（3） Android端上部署模型

项目实现了Android版本的手部检测和手部关键点检测Demo，部署框架采用TNN，支持多线程CPU和GPU加速推理，在普通手机上可以实时处理。项目Android源码，核心算法均采用C++实现，上层通过JNI接口调用。

如果你想在这个Android Demo部署你自己训练的分类模型，你可将训练好的Pytorch模型转换ONNX ，再转换成TNN模型，然后把TNN模型代替你模型即可。 

HRNet-w32参数量和计算量太大，不适合在Android手机部署，本项目Android版本只支持部署LiteHRNet和Mobilenet-v2模型；C++版本可支持部署HRNet-w32，LiteHRNet和Mobilenet-v2模型 

  • 这是项目Android源码JNI接口 ，Java部分
package com.cv.tnn.model;

import android.graphics.Bitmap;

public class Detector {

    static {
        System.loadLibrary("tnn_wrapper");
    }


    /***
     * 初始化检测模型
     * @param dets_model： 检测模型（不含后缀名）
     * @param pose_model： 识别模型（不含后缀名）
     * @param root：模型文件的根目录，放在assets文件夹下
     * @param model_type：模型类型
     * @param num_thread：开启线程数
     * @param useGPU：是否开启GPU进行加速
     */
    public static native void init(String dets_model, String pose_model, String root, int model_type, int num_thread, boolean useGPU);

    /***
     * 返回检测和识别结果
     * @param bitmap 图像（bitmap），ARGB_8888格式
     * @param score_thresh：置信度阈值
     * @param iou_thresh：  IOU阈值
     * @param pose_thresh：  关键点阈值
     * @return
     */
    public static native FrameInfo[] detect(Bitmap bitmap, float score_thresh, float iou_thresh, float pose_thresh);
}
  • 这是Android项目源码JNI接口 ，C++部分
#include <jni.h>
#include <string>
#include <fstream>
#include "src/yolov5.h"
#include "src/pose_detector.h"
#include "src/Types.h"
#include "debug.h"
#include "android_utils.h"
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include "file_utils.h"

using namespace dl;
using namespace vision;

static YOLOv5 *detector = nullptr;
static PoseDetector *pose = nullptr;

JNIEXPORT jint JNI_OnLoad(JavaVM *vm, void *reserved) {
    return JNI_VERSION_1_6;
}

JNIEXPORT void JNI_OnUnload(JavaVM *vm, void *reserved) {

}


extern "C"
JNIEXPORT void JNICALL
Java_com_cv_tnn_model_Detector_init(JNIEnv *env,
                                    jclass clazz,
                                    jstring dets_model,
                                    jstring pose_model,
                                    jstring root,
                                    jint model_type,
                                    jint num_thread,
                                    jboolean use_gpu) {
    if (detector != nullptr) {
        delete detector;
        detector = nullptr;
    }
    std::string parent = env->GetStringUTFChars(root, 0);
    std::string dets_model_ = env->GetStringUTFChars(dets_model, 0);
    std::string pose_model_ = env->GetStringUTFChars(pose_model, 0);
    string dets_model_file = path_joint(parent, dets_model_ + ".tnnmodel");
    string dets_proto_file = path_joint(parent, dets_model_ + ".tnnproto");
    string pose_model_file = path_joint(parent, pose_model_ + ".tnnmodel");
    string pose_proto_file = path_joint(parent, pose_model_ + ".tnnproto");
    DeviceType device = use_gpu ? GPU : CPU;
    LOGW("parent     : %s", parent.c_str());
    LOGW("useGPU     : %d", use_gpu);
    LOGW("device_type: %d", device);
    LOGW("model_type : %d", model_type);
    LOGW("num_thread : %d", num_thread);
    YOLOv5Param model_param = YOLOv5s05_320;//模型参数
    detector = new YOLOv5(dets_model_file,
                          dets_proto_file,
                          model_param,
                          num_thread,
                          device);

    PoseParam pose_param = POSE_MODEL_TYPE[model_type];//模型类型
    pose = new PoseDetector(pose_model_file,
                            pose_proto_file,
                            pose_param,
                            num_thread,
                            device);
}

extern "C"
JNIEXPORT jobjectArray JNICALL
Java_com_cv_tnn_model_Detector_detect(JNIEnv *env, jclass clazz, jobject bitmap,
                                      jfloat score_thresh, jfloat iou_thresh, jfloat pose_thresh) {
    cv::Mat bgr;
    BitmapToMatrix(env, bitmap, bgr);
    int src_h = bgr.rows;
    int src_w = bgr.cols;
    // 检测区域为整张图片的大小
    FrameInfo resultInfo;
    // 开始检测
    if (detector != nullptr) {
        detector->detect(bgr, &resultInfo, score_thresh, iou_thresh);
    } else {
        ObjectInfo objectInfo;
        objectInfo.x1 = 0;
        objectInfo.y1 = 0;
        objectInfo.x2 = (float) src_w;
        objectInfo.y2 = (float) src_h;
        objectInfo.label = 0;
        resultInfo.info.push_back(objectInfo);
    }

    int nums = resultInfo.info.size();
    LOGW("object nums: %d\n", nums);
    if (nums > 0) {
        // 开始检测
        pose->detect(bgr, &resultInfo, pose_thresh);
        // 可视化代码
        //classifier->visualizeResult(bgr, &resultInfo);
    }
    //cv::cvtColor(bgr, bgr, cv::COLOR_BGR2RGB);
    //MatrixToBitmap(env, bgr, dst_bitmap);
    auto BoxInfo = env->FindClass("com/cv/tnn/model/FrameInfo");
    auto init_id = env->GetMethodID(BoxInfo, "<init>", "()V");
    auto box_id = env->GetMethodID(BoxInfo, "addBox", "(FFFFIF)V");
    auto ky_id = env->GetMethodID(BoxInfo, "addKeyPoint", "(FFF)V");
    jobjectArray ret = env->NewObjectArray(resultInfo.info.size(), BoxInfo, nullptr);
    for (int i = 0; i < nums; ++i) {
        auto info = resultInfo.info[i];
        env->PushLocalFrame(1);
        //jobject obj = env->AllocObject(BoxInfo);
        jobject obj = env->NewObject(BoxInfo, init_id);
        // set bbox
        //LOGW("rect:[%f,%f,%f，%f] label:%d,score:%f \n", info.rect.x,info.rect.y, info.rect.w, info.rect.h, 0, 1.0f);
        env->CallVoidMethod(obj, box_id, info.x1, info.y1, info.x2 - info.x1, info.y2 - info.y1,
                            info.label, info.score);
        // set keypoint
        for (const auto &kps : info.keypoints) {
            //LOGW("point:[%f,%f] score:%f \n", lm.point.x, lm.point.y, lm.score);
            env->CallVoidMethod(obj, ky_id, (float) kps.point.x, (float) kps.point.y,
                                (float) kps.score);
        }
        obj = env->PopLocalFrame(obj);
        env->SetObjectArrayElement(ret, i, obj);
    }
    return ret;
}

（4） Android测试效果 

Android Demo在普通手机CPU/GPU上可以达到实时检测效果；CPU(4线程)约50ms左右，GPU约30ms左右 ，基本满足业务的性能需求。

Android手部关键点检测(手部姿势估计)APP Demo体验：https://download.csdn.net/download/guyuealian/88418582

      

      

（5） 运行APP闪退：dlopen failed: library "libomp.so" not found

参考解决方法：
解决dlopen failed: library “libomp.so“ not found_PKing666666的博客-CSDN博客_dlopen failed

 Android SDK和NDK相关版本信息，请参考： 

 

5.Android项目源码下载

Android项目源码下载地址：Android实现手部关键点检测(手部姿势估计)含源码 可实时检测

整套Android项目源码内容包含：

  1. Android Demo源码支持YOLOv5手部检测
  2. Android Demo源码支持轻量化模型LiteHRNet和Mobilenet-v2手部关键点检测
  3. Android Demo在普通手机CPU/GPU上可以实时检测，CPU约50ms，GPU约30ms左右
  4. Android Demo支持图片，视频，摄像头测试
  5. 所有依赖库都已经配置好，可直接build运行，若运行出现闪退，请参考dlopen failed: library “libomp.so“ not found 解决。

6. C++实现手部关键点检测

  •  手部关键点检测4：Android实现手部关键点检测(手部姿势估计)含源码 可实时检测https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/133277732
  • 手部关键点检测5：C++实现手部关键点检测(手部姿势估计)含源码 可实时检测https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/133277748

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使用WPS Office打开表格&#xff0c;选择需要处理的单元格或单元格区域。 依次点击「会员专享」选项卡 —>「智能工具箱」。 再点击「格式」—>「大小写」&#xff0c;选择一种大小写转换方式即可。
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测试开发之自动化篇 —— 使用Selenium IDE录制脚本！

测试开发之自动化篇 —— 使用Selenium IDE录制脚本！

今天&#xff0c;我们开始介绍基于开源Selenium工具的Web网站自动化测试。 Selenium包含了3大组件&#xff0c;分别为&#xff1a;1. Selenium IDE 基于Chrome和Firefox扩展的集成开发环境&#xff0c;可以录制、回放和导出不同语言的测试脚本。 2. WebDriver 包括一组为不同…
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AI智能视频监控系统解锁新场景：大型音乐节活动视频监控方案

AI智能视频监控系统解锁新场景：大型音乐节活动视频监控方案

随着近日音乐节的大火&#xff0c;越来越多的人喜欢参加音乐节进行放松娱乐。音乐节通常都会聚集大量人群&#xff0c;为了确保参与者的安全&#xff0c;在音乐节期间设置智能视频监控系统可以帮助管理人员及时发现和应对任何潜在危险或紧急情况&#xff0c;可以保障参与者的生…
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重磅升级！官网全新改版上线啦~

重磅升级！官网全新改版上线啦~

新布局、新风格 新体验、新服务 棱镜七彩新版官网 正式上线啦&#xff01; 各版块功能全新升级 为广大用户提供更优质的服务体验&#xff01; 重构版块信息&#xff0c;用户需求一键直达 新官网结构大焕新&#xff0c;升级后的官网根据用户需求进行了更合理的设置与规划…
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IJCAI2023【基于双曲空间探索的非独立同分布联邦学习】

IJCAI2023【基于双曲空间探索的非独立同分布联邦学习】

1、介绍汇报的主题及汇报者 2、粗略介绍面临的挑战及出发点 3、介绍一下预备知识 4、解决方案 5、总览 6、实验设置 7、实验 8、结论
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代码检查的方式有哪几种?

代码检查的方式有哪几种?

代码检查是软件开发过程中的关键环节&#xff0c;可以帮助发现和纠正潜在的错误和问题。以下是几种常见的代码检查方式&#xff1a; 1. 人工代码检查&#xff1a; 这是最基本和常见的方式&#xff0c;由开发人员手动检查代码。这种方式依赖于开发人员的经验和专业知识&#xf…
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Linux远程管理协议

Linux远程管理协议

&#xff08;RFB、RDP、Telnet和SSH&#xff09;是Linux的远程管理协议。提到远程管理&#xff0c;通常指的是远程管理服务器&#xff0c;而非个人计算机。个人计算机可以随时拿来用&#xff0c;服务器通常放置在机房中&#xff0c;用户无法直接接触到服务器硬件&#xff0c;只…
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