从零开始部署yolov8到安卓手机详细教程【Android Studio】，从零开始部署Yolov8到安卓手机的详细教程，使用Android Studio进行部署，从零开始部署Yolov8到安卓手机的详细教程，使用Android Studio进行部署，从零开始部署Yolov8到安卓手机的Android Studio教程，详细步骤指南，从零开始部署Yolov8到安卓手机的Android Studio教程，详细步骤指南（含详细步骤）

摘要：本教程详细介绍了从零开始部署Yolov8到安卓手机的流程，使用Android Studio进行部署。从初始的准备工作到最后的部署完成，本教程提供了详细的步骤指南，包括安装Android Studio、配置环境、导入Yolov8模型等。适合初学者和开发者参考，帮助实现Yolov8在安卓手机上的部署和应用。

本教程将引导您逐步完成YOLOv8在安卓手机上的部署，从安装Android Studio和配置开发环境，到实现YOLOv8模型在安卓手机上的运行，本教程提供了清晰的步骤、必要解释和图示，确保无经验开发者也能顺利部署。

前置准备：

1、配置PyTorch环境，如未配置，可参考官方文档或相关链接进行配置。

下载与配置：

1、下载Android Studio，访问官方网站下载并配置开发环境。

2、下载ncnn-android-yolov8项目，前往GitHub获取相关文件。

3、实例分割文件结构示意如下（请在此处插入实例分割的图片）。

4、下载opencv-mobile和ncnn-android-vulkan，将其解压后的文件放入ncnn-android-yolov8的特定目录下。

配置CMakeLists.txt文件：

在ncnn-android-yolov8的jni目录下找到CMakeLists.txt文件，根据下载的文件名和目录结构更改其中的代码路径。

调试手机设备：

确保手机已开启开发者模式并连接电脑，通过USB进行调试，点击运行按钮后，软件将安装到手机上，手机运行效果示例（请在此处插入手机运行效果的图片），需要注意的是，YOLOv8ncnn支持实时视频检测。

补充说明：

1、本教程主要介绍了如何使用Android Studio将YOLOv8模型部署到安卓手机上，关于如何训练YOLOv8模型，不在本教程的范围内。

2、如想使用自定义的权重文件进行检测，可将训练好的pt文件转换为onnx格式，转换工作可通过相关网站或工具完成，转换后的param和bin文件可放在assets文件夹下，关于这部分的详细操作，后续将单独出教程。

3、在部署过程中，可能会遇到一些依赖项和配置问题，建议开发者在部署前仔细阅读相关文档和教程，确保环境配置正确。

4、本教程提供的步骤和指南适用于大多数安卓手机和Android Studio版本，根据不同的设备和开发环境，可能需要进行一些调整。

感谢观看，希望本教程对您有帮助，欢迎点赞、收藏、分享！如果您有任何问题或建议，请在评论区留言，我们会尽快回复。