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https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git
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* add java examples * fix detail * fix pre-config --------- Co-authored-by: DefTruth <31974251+DefTruth@users.noreply.github.com>
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[English](README.md) | 简体中文
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# YOLOv8 Java 部署示例
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本目录下提供`java/InferDemo.java`, 使用`Java`调用`C++`API快速完成`PaddleDetection`模型`YOLOv8`在Linux上部署的示例。
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在部署前，需确认以下两个步骤
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- 1. 软硬件环境满足要求，参考[FastDeploy环境要求](../../../../../docs/cn/build_and_install/download_prebuilt_libraries.md)
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- 2. 根据开发环境，下载预编译部署库和samples代码，参考[FastDeploy预编译库](../../../../../docs/cn/build_and_install/download_prebuilt_libraries.md)
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使用`Java`调用`C++` API 可以分为两步：
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* 在`C++`端生成动态链接库。
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* 在`Java`端调用动态链接库。
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## C++端生成动态链接库
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首先，切换路径到`cpp`目录，将`jdk`目录下的`jni.h`和`jni_md.h`拷贝到当前`cpp`目录下。
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```shell
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cp /PathJdk/jdk-17.0.6/include/jni.h ./
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cp /Pathjdk/jdk-17.0.6/include/linux/jni_md.h ./
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```
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接着，在`cpp`目录下执行以下命令，进行编译，生成动态链接库。
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> 注意：编译时需要通过`FASTDEPLOY_INSTALL_DIR`选项指明`FastDeploy`预编译库位置, 当然也可以是自己编译的`FastDeploy`库位置。
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```shell
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mkdir build && cd build
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cmake .. -FASTDEPLOY_INSTALL_DIR /fast-deploy-path
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make -j
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```
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编译成功后，动态链接库会存放在`cpp/build`目录下，`Linux`下以`.so`结尾，`Windows`下以`.dll`结尾。
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## 使用JAVA调用动态链接库
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切换路径到`java`目录下，将`FastDeploy`的库路径添加到环境变量，注意替换为自己的`FastDeploy`库所在路径。
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```bash
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source /Path/to/fastdeploy-linux-x64-0.0.0/fastdeploy_init.sh
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```
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下载YOLOv8模型文件和测试图片
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```bash
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wget https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/yolov8s.onnx
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wget https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleDetection/raw/release/2.4/demo/000000014439.jpg
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```
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编译Java文件
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```shell
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javac InferDemo.java
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```
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编译完成后，执行如下命令可得到预测结果，其中第一个参数指明下载的模型路径，第二个参数指明测试图片路径。
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```shell
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java InferDemo ./yolov8s.onnx ./000000014439.jpg
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```
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可视化的检测结果图片保存在本地`vis_result.jpg`。
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