# demo_app_edu

**Repository Path**: lovelyapp/demo_app_edu

## Basic Information

- **Project Name**: demo_app_edu
- **Description**: 存放OH教育版的tutorial应用程序
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 3
- **Created**: 2026-04-21
- **Last Updated**: 2026-04-21

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# demo_app_edu

@SSRVodka

## 介绍

存放 OH 教育版的 tutorial 应用程序。包含 AI Chat、视觉识别、语言转文字等样例。



## 样例介绍

### AI Chat

样例代码位于 `ai_chat/` 子目录。

该项目展示了使用 OH QEMU Edu Dist (Docker) 搭建一个利用局域网通信的 AI 聊天 demo。

使用的系统版本：OH Edu Dist v5.0.2-Beta （API 14）；

使用到的系统权限：

- `ohos.permission.INTERNET`；

效果视频：

[![AI Chat Demo](./doc_media/ai_chat_demo.gif)](./doc_media/ai_chat_demo.mp4)


您有两种方式运行这个聊天 Demo：

- 在局域网中的另一台 OH QEMU 上本地运行 server（本地部署，确保隐私）；

- 或者使用 Wifi + 任意支持 OpenAI API 的大模型服务器作为 server（API 调用，方便快捷）；


模型本地部署的方法：

- 准备一个 server 端和 client 端两个 OH QEMU 机器，二者网桥（局域网）连接。您可以使用 [OH QEMU Docker](https://gitee.com/open-harmony-edu-dist/vendor_edu/tree/OpenHarmony-5.0.2-Release/docker) 来快速搭建；

- 直接上传本地模型（GGUF 格式）到 server 端的 `/data/service/el2/100/hmdfs/account/files/Docs/Downloads/`（对用户来说，就相当于放在了 “本地存储/下载” 目录中）；

- server 端启动本应用，选中 server mode、填写 bind port（监听端口），点击 start 启动本地服务器；

- client 端启动本应用，选中 client mode、填写 server 端的 IP 地址、server 监听的端口，确保 server 端显示 connected 后点击连接按钮；

然后您可以直接在 client 端使用聊天功能；


模型 API 调用方法：

- 首先确保您的 OH QEMU 设备已经连接 Wifi，或者有其他能够连接互联网的方法；

- 直接在 client 端启动本应用，选中 client mode，填写 server 端的域名（如果是域名，port 留空），或者 IP + Port，点击连接；

如果网络正常，那么您直接会切换到聊天界面，使用聊天功能；


备注：

`ai_chat/entry/libs/x86_64` 使用到的二进制库是由 llama.cpp 移植而来。如果您希望自行编译，请参考 [llama.oh - github](https://github.com/SSRVodka/llama.oh) 的补丁文件（patch-<version>）；

### YOLO ONNX Runtime + OpenCV Demo

样例代码位于 `yolo_demo/` 子目录。请阅读本节的 “备注” 后再使用程序。

在 OpenHarmony QEMU Edu 上运行 YOLO 图像识别模型（基于 onnxruntime + opencv）。

使用的系统版本：OH Edu Dist v5.0.2-Beta （API 14）；

使用的系统权限：

- `ohos.permission.CAMERA`；
- `ohos.permission.MICROPHONE`；
- `ohos.permission.WRITE_MEDIA`；
- `ohos.permission.READ_MEDIA`；
- `ohos.permission.WRITE_IMAGEVIDEO`；
- `ohos.permission.READ_IMAGEVIDEO`；

效果视频：

![YOLO DEMO](./doc_yolo/yolo-demo.gif)

备注：由于依赖的动态链接库较多、较大，没有放在仓库中，这里需要您自行下载 [`yolo-demo-libs-x86_64.zip`](https://github.com/SSRVodka/oh-edu-python/releases/download/v0.0.1/yolo-demo-libs-x86_64.zip)，并将压缩包内的 `x86_64` 目录解压到项目目录 `yolo_demo/entry/libs` 中，再编译和烧录程序。

这些动态链接库的编译方法请参见 [OH EDU Python - Github](https://github.com/SSRVodka/oh-edu-python)；


### STT 音频转文字 Demo

样例代码位于 `stt_demo` 子目录。

在 OpenHarmony EDU 上运行语音识别程序（基于 SenseVoice.cpp & GGML）。

使用系统版本：OH EDU v5.0.2 Release（API 14）；

使用的系统权限：

- `ohos.permission.MICROPHONE`;
- `ohos.permission.WRITE_AUDIO`;
- `ohos.permission.WRITE_MEDIA`;
- `ohos.permission.READ_AUDIO`;
- `ohos.permission.READ_MEDIA`;
- `ohos.permission.READ_WRITE_DOWNLOAD_DIRECTORY`;
- `ohos.permission.READ_WRITE_DOCUMENTS_DIRECTORY`;

效果视频（下面是 GIF 展示。有声视频请自行前往 [doc_audio/stt_demo.mp4](doc_audio/stt_demo.mp4) 下载）：

![STT Demo](doc_audio/stt_demo.gif)

案例中的模型文件您可以在 [SenseVoice GGUF - Huggingface](https://huggingface.co/lovemefan/sense-voice-gguf) 任选一个下载；


### Godot Game Demo

样例代码位于 `godot_demo/` 子目录。

在 OpenHarmony QEMU Edu Dist 上运行简单的 Godot 游戏应用。

使用的系统版本：OH Edu Dist v5.0.2-Beta （API 14）；

使用到的系统权限：

- `ohos.permission.MICROPHONE`；

- `ohos.permission.SYSTEM_FLOAT_WINDOW`；


想要定制您的游戏，您需要使用适用于 OpenHarmony 平台的 Godot 源码，以及 OpenHarmony LLVM SDK 编译，得到 engine template（也就是仓库中的 `entry/libs/x86_64/libgodot.so`）；

然后在您的 Godot 编辑器上选择 export 导出（使用编译得到的 engine template），导出为 `.zip/.pck` 格式，放置在 `entry/src/main/resources/rawfile/` 下，命名为 `godot_resource.pck`，它就是您的游戏资源。


已知问题：在模拟器上运行性能卡顿。