# MyAppication2

**Repository Path**: max-beam/my-appication2

## Basic Information

- **Project Name**: MyAppication2
- **Description**: 无。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
- **Primary Language**: TypeScript
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-07-24
- **Last Updated**: 2025-09-02

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README



# my-appication2

## 项目简介
my-appication2 是一个集成了图像处理、视频流处理和模型推理功能的多功能应用程序。该项目利用了先进的计算机视觉技术和神经网络推理框架，以提供强大的图像识别和处理能力。

## 主要功能
- **图像处理**：支持多种图像处理操作，如图像捕获、数据获取及处理。
- **视频流处理**：能够处理实时视频流，进行图像识别和处理。
- **模型推理**：使用 ncnn 框架进行模型推理，支持加载和运行如 YOLOv8
- **高效的内存管理**：通过引用计数和内存释放机制，确保资源的有效管理。

## 项目结构
- **entry**：包含应用程序的主要源代码和资源文件。
  - **src/main/cpp**：包含 C++ 源代码，如图像处理、模型推理、OpenGL 渲染等。
  - **resources/base/media**：存放基础媒体文件，如图标和图片。
- **AppScope**：包含应用程序范围内的资源文件。
- **hvigor**：包含构建配置文件。
- **ohosTest**：包含测试模块的代码和资源。

## 安装指南

### 依赖项
- ncnn 库（用于神经网络推理）
- OpenCV 库（用于图像处理）
- Vulkan 开发库（用于 GPU 加速）

### 安装步骤
1. 确保已安装所需的构建工具和依赖项。
2. 使用构建工具（如 Hvigor）构建项目。
3. 部署应用程序到目标设备。

## 使用说明

### 图像处理
- 使用 `GetImageData` 或 `GetImageDate` 获取图像数据。
- 使用 `NcNN_ImageDeal` 对图像进行处理，输出处理后的图像。

### 视频流处理
- 使用 `Rtsp_displayvideo` 处理 RTSP 视频流。
- 使用 `NcNN_ImageDeal_Rtsp` 对视频流进行模型推理和图像处理。

### 模型推理
- 使用 `NCNN_ModelCreate` 加载模型文件。
- 使用 `AI_ModelDelete` 删除模型并释放资源。

## API 文档

### 核心类和方法
- **Mat 类**：用于表示和操作图像数据。
  - `fill`：填充图像数据。
  - `create`：创建 Mat 对象。
  - `reshape`：重塑 Mat 对象的维度。
- **ncnn 类**：用于模型推理。
  - `Net`：用于加载和运行神经网络模型。
- **EGLCore 类**：用于 OpenGL 渲染。
  - `EglContextInit`：初始化 EGL 上下文。

## 贡献指南
欢迎对项目进行贡献。请遵循以下步骤：
1. Fork 项目。
2. 创建新分支。
3. 提交更改。
4. 创建 Pull Request。

## 许可证
该项目采用 Apache-2.0 许可证。详情请参阅 LICENSE 文件。