基于Native接口的MindSpore Lite应用开发

介绍

本文基于MindSpore Lite提供的Native API，实现“图像分类”示例程序，来演示端侧部署的流程。

1. 选择图像分类模型。
2. 将模型转换成MindSpore Lite模型格式。
3. 使用MindSpore Lite推理模型，显示出可能的分类结果。

效果预览

主页

使用说明

1. 在主界面，可以点击photo按钮，进入相册选择图片界面；
2. 在相册界面，选择图片，点击确定按钮；
3. 自动进行选择图片的图像分类模型推理，部分推理结果显示在主界面。

工程目录

entry
├── src/main
│   ├── etc
|   |   └── pages 
|   |       └── Index.ets // 首页，获取图片及预处理
│   ├── cpp
|   |   └── mslite_napi.cpp // 推理函数 
|   |   └── CMakeLists.txt // 编译脚本
|   |   └── types 
|   |       └── libentry 
|   |           └── Index.t.ts // 将C++动态库封装成JS模块
│   ├── resources // 资源文件
|   |   └── rawfile 
|   |       └── mobilenetv2.ms // 存放的模型文件

具体实现

• 本示例程序中使用的终端图像分类模型文件为mobilenetv2.ms，放置在entry\src\main\resources\rawfile工程目录下。

  注：开发者可按需手工下载MindSpore Model Zoo中图像分类模型。

• 调用@ohos.file.picker （图片文件选择）、@ohos.multimedia.image （图片处理效果）、@ohos.file.fs （基础文件操作） 等API实现相册图片获取及图片处理。完整代码请参见Index.ets。

• 调用MindSpore Lite Native API实现推理。完整代码请参见mslite_napi.cpp。

• 编写CMake脚本。链接MindSpore Lite动态库，完整代码请参见CMakeLists.txt。

• 使用N-API将C++动态库封装成JS模块。在 entry/src/main/cpp/types/libentry/index.d.ts，定义JS接口runDemo() 。

• 调用推理函数并处理结果。完整代码请参见Index.ets

相关权限

ohos.permission.READ_IMAGEVIDEO

依赖

无。

约束与限制

1.本示例仅支持标准系统上运行，测试设备：RK3568;

2.本示例为Stage模型，已适配API version 11版本SDK;

3.本示例已支持使用DevEco Studio 6.0.0.848（构建版本：6.0.0.848，构建2025年10月17日）编译运行。

下载

如需单独下载本工程，执行如下命令：

git init
git config core.sparsecheckout true
echo code/DocsSample/MindSporeLiteKit/MindSporeLiteCDemo/ > .git/info/sparse-checkout
git remote add origin https://gitcode.com/openharmony/applications_app_samples.git
git pull origin master