# HMMTensorflowAndroid

**Repository Path**: Wanglihao_Android/HMMTensorflowAndroid

## Basic Information

- **Project Name**: HMMTensorflowAndroid
- **Description**: 一个关于深度学习模型在移动端(安卓)实现的毕业设计
- **Primary Language**: Android
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2020-05-12
- **Last Updated**: 2020-12-19

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# HMMTensorflowAndroid

[![Badge](https://img.shields.io/badge/link-996.icu-%23FF4D5B.svg?style=flat-square)](https://996.icu/#/zh_CN)
[![LICENSE](https://img.shields.io/badge/license-Anti%20996-blue.svg?style=flat-square)](https://github.com/996icu/996.ICU/blob/master/LICENSE)
## 功能简介
1. 使用`expert-graph`模型实现手写数字识别
2. 使用`mobilenet_v1`和`mobilenet_v2`模型实现相册图片的图像分类
3. 使用`tensorflow_inception_graph`模型实现实时图像分类
4. 使用`graph-tiny-yolo-voc`模型实现实时图像目标检测
5. 使用`stylize_quantized`模型实现图像风格迁移
6. 使用`conv_actions_frozen`模型实现简单单词的语音识别
## 应用效果图

### 1.APP主界面
<div align=center>
	<img src="image/APPMainActivity.png" width = "500" div align=center />
	<p align=center>图1 APP主界面效果图<p>
</div>


### 2.手写数字识别效果图
<table>
    <tr>
        <td ><center><img src="image/mnist_0.png" >图2-1 手写数字0</center></td>
        <td ><center><img src="image/mnist_1.png" >图2-2 手写数字1</center></td>
		<td ><center><img src="image/mnist_2.png" >图2-3 手写数字2</center></td>
		<td ><center><img src="image/mnist_3.png" >图2-4 手写数字3</center></td>		
    </tr>
	<tr>
        <td ><center><img src="image/mnist_4.png" >图2-5 手写数字4</center></td>
        <td ><center><img src="image/mnist_5.png" >图2-6 手写数字5</center></td>
		<td ><center><img src="image/mnist_6.png" >图2-7 手写数字6</center></td>
		<td ><center><img src="image/mnist_7.png" >图2-8 手写数字7</center></td>
    </tr>
	<tr>
        <td ><center><img src="image/mnist_8.png" >图2-9 手写数字8</center></td>
		<td ><center><img src="image/mnist_9.png" >图2-10 手写数字9</center></td>   
    </tr>
</table>

### 3.相册图片图像分类效果图
#### 3.1 `mobilenet_v1`模型识别效果图
<div align=center>
	<img src="image/mobilenet_v1.png" width = "500" div align="center" />
	<p align=center>图3-1 mobilenet_v1模型识别效果图<p>
</div>

#### 3.2 `mobilenet_v2`模型识别效果图
<div align=center>
	<img src="image/mobilenet_v2.png" width = "500" div align=center />
	<p align=center>图3-2 mobilenet_v2模型识别效果图<p>
</div>

### 4.实时图像分类效果图
<div align=center>
	<img src="image/tensorflow_classifier.png" width = "500" div align=center />
	<p align=center>图4 实时图像分类效果图<p>
</div>

### 5.实时图像目标检测效果图
<div align=center>
	<img src="image/tensorflow_detector.png" width = "500" div align=center />
	<p align=center>图5 实时图像目标检测效果图<p>
</div>

### 6.图像风格迁移效果图
<table>
    <tr>
        <td ><center><img src="image/stylized1.png" >图6-1 图像风格迁移效果图1</center></td>
        <td ><center><img src="image/stylized2.png" >图6-2 图像风格迁移效果图2</center></td>
		<td ><center><img src="image/stylized3.png" >图6-3 图像风格迁移效果图3</center></td>
		<td ><center><img src="image/stylized4.png" >图6-4 图像风格迁移效果图4</center></td>	
		<td ><center><img src="image/stylized5.png" >图6-5 图像风格迁移效果图5</center></td>		
    </tr>
	<tr>
        <td ><center><img src="image/stylized6.png" >图6-6 图像风格迁移效果图6</center></td>
        <td ><center><img src="image/stylized7.png" >图6-7 图像风格迁移效果图7</center></td>
		<td ><center><img src="image/stylized8.png" >图6-8 图像风格迁移效果图8</center></td>
		<td ><center><img src="image/stylized9.png" >图6-9 图像风格迁移效果图9</center></td>
		<td ><center><img src="image/stylized10.png" >图6-10 图像风格迁移效果图10</center></td>  
    </tr>
	<tr>
        <td ><center><img src="image/stylized11.png" >图6-11 图像风格迁移效果图11</center></td>
        <td ><center><img src="image/stylized12.png" >图6-12 图像风格迁移效果图12</center></td>
		<td ><center><img src="image/stylized13.png" >图6-13 图像风格迁移效果图13</center></td>
		<td ><center><img src="image/stylized14.png" >图6-14 图像风格迁移效果图14</center></td>
		<td ><center><img src="image/stylized15.png" >图6-15 图像风格迁移效果图15</center></td>  
    </tr>
	<tr>
        <td ><center><img src="image/stylized16.png" >图6-16 图像风格迁移效果图16</center></td>
        <td ><center><img src="image/stylized17.png" >图6-17 图像风格迁移效果图17</center></td>
		<td ><center><img src="image/stylized18.png" >图6-18 图像风格迁移效果图18</center></td>
		<td ><center><img src="image/stylized19.png" >图6-19 图像风格迁移效果图19</center></td>
		<td ><center><img src="image/stylized20.png" >图6-20 图像风格迁移效果图20</center></td>  
    </tr>
	<tr>
        <td ><center><img src="image/stylized21.png" >图6-21 图像风格迁移效果图21</center></td>
        <td ><center><img src="image/stylized22.png" >图6-22 图像风格迁移效果图22</center></td>
		<td ><center><img src="image/stylized23.png" >图6-23 图像风格迁移效果图23</center></td>
		<td ><center><img src="image/stylized24.png" >图6-24 图像风格迁移效果图24</center></td>
		<td ><center><img src="image/stylized25.png" >图6-25 图像风格迁移效果图25</center></td>  
    </tr>
</table>

### 7.单词语音识别效果图
<table>
	<tr>
        <td ><center><img src="image/tensorflow_speech.png" >图7-1 单词语音识别界面图</center></td>
		<td ><center><img src="image/tensorflow_speech_yes.png" >图7-2 单词“Yes”语音识别效果图</center></td> 
		<td ><center><img src="image/tensorflow_speech_no.png" >图7-3 单词“No”语音识别效果图</center></td> 		
    </tr>
</table>

## 参考资料

* [Tensorflow-android 官方demo源码分析](https://blog.csdn.net/u013510838/article/details/79827119)
* [Tensorflow在手机端的部署——官网Android工程源码分析之TensorFlowYoloDetector.java](https://blog.csdn.net/c20081052/article/details/84387738)
* [Tensorflow-android 官方demo源码](https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/examples/android)