HighPassSkinSmoothing-Android 项目教程
2024-08-25 05:01:08作者:俞予舒Fleming
1. 项目的目录结构及介绍
HighPassSkinSmoothing-Android 项目的目录结构如下:
HighPassSkinSmoothing-Android/
├── highpassskinsmoothness/
│ ├── src/
│ │ └── main/
│ │ ├── java/
│ │ │ └── com/
│ │ │ └── amnix/
│ │ │ └── skinsmoothness/
│ │ │ └── AmniXSkinSmooth.java
│ │ └── res/
│ │ └── ...
│ └── build.gradle
├── app/
│ ├── src/
│ │ └── main/
│ │ ├── java/
│ │ │ └── ...
│ │ └── res/
│ │ └── ...
│ └── build.gradle
├── gradle/
│ └── ...
├── build.gradle
├── settings.gradle
└── README.md
目录结构介绍
highpassskinsmoothness/: 包含项目的主要代码和资源文件。src/main/java/com/amnix/skinsmoothness/AmniXSkinSmooth.java: 项目的核心处理类。src/main/res/: 包含项目的资源文件,如布局、图片等。build.gradle: 模块的构建脚本。
app/: 包含应用的主要代码和资源文件。src/main/java/: 包含应用的Java代码。src/main/res/: 包含应用的资源文件。build.gradle: 应用模块的构建脚本。
gradle/: 包含Gradle的配置文件。build.gradle: 项目的根构建脚本。settings.gradle: 项目的设置文件,用于包含各个模块。README.md: 项目的说明文档。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件是 AmniXSkinSmooth.java,位于 highpassskinsmoothness/src/main/java/com/amnix/skinsmoothness/ 目录下。
AmniXSkinSmooth.java 文件介绍
package com.amnix.skinsmoothness;
import android.graphics.Bitmap;
import android.util.Log;
import java.nio.ByteBuffer;
public class AmniXSkinSmooth {
private static ByteBuffer mByteBuffer = null;
static {
System.loadLibrary("AmniXSkinSmooth");
}
private static AmniXSkinSmooth mAmniXSkinSmooth = null;
private AmniXSkinSmooth() { }
public static AmniXSkinSmooth getInstance() {
if (mAmniXSkinSmooth == null) {
synchronized (AmniXSkinSmooth.class) {
if (mAmniXSkinSmooth == null) {
mAmniXSkinSmooth = new AmniXSkinSmooth();
}
}
}
return mAmniXSkinSmooth;
}
public native void process(Bitmap bitmap, int radius);
}
主要功能
AmniXSkinSmooth类是一个单例类,用于处理图像的高通皮肤平滑。process方法是一个本地方法,用于处理图像并应用高通过滤器。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件主要包括 build.gradle 和 settings.gradle。
build.gradle 文件介绍
根目录下的 build.gradle 文件:
// 根目录下的 build.gradle 文件
buildscript {
repositories {
google()
mavenCentral()
}
dependencies {
classpath 'com.android.tools.build:gradle:7.0.0'
}
}
allprojects {
repositories {
google()
mavenCentral()
}
}
task clean(type: Delete) {
delete rootProject.buildDir
}
settings.gradle 文件介绍
settings.gradle 文件:
include ':app', ':highpassskinsmoothness'
主要功能
build.gradle文件配置了项目的构建脚
登录后查看全文
热门项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0191
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0117
Step-3.7-FlashStep-3.7-Flash是一个拥有 1980 亿参数的稀疏混合专家(MoE)视觉语言模型,由 1960 亿参数的语言主干网络和 18 亿参数的视觉编码器组合而成,具备原生图像理解能力。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
omega-aiOmega-AI:基于java打造的深度学习框架,帮助你快速搭建神经网络,实现模型推理与训练,引擎支持自动求导,多线程与GPU运算,GPU支持CUDA,CUDNN。Java04
llm-universe本项目是一个面向小白开发者的大模型应用开发教程,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/llm-universe/Jupyter Notebook08
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
764
4.97 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
857
1.92 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
678
1.33 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
719
876
deepin linux kernel
C
32
16
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
455
437
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
1.08 K
1.09 K
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
150
252
CANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。
Jupyter Notebook
302
117
昇腾LLM分布式训练框架
Python
178
220