直播场景的MNN实时图像处理实现方案
直播场景对延迟敏感(需≤50ms)，MNN的解决方案包含以下关键技术：
- pipeline优化：1) 使用‘MNN::CVProcess’模块直接处理摄像头YUV数据 2) 配置‘ImageProcess::Config’实现硬件加速 3) 建立双缓冲机制避免卡顿
- 特效模型选择：推荐使用MNN转换后的StyleGAN-V或GFPGAN，通过‘–image_process’参数启用快速风格迁移
- 分辨率适配：1) 输入层配置‘Interpreter::resizeTensor’到540p 2) 输出层使用‘MNN::Express::CV::resize’上采样
- 功耗控制：1) 设置‘BackendConfig::PowerMode’为Balanced 2) 动态调整推理频率匹配FPS
代码示例：
MNN::CV::Matrix trans;
trans.postScale(1.0f/input_w, 1.0f/input_h);
config.filterType = MNN::CV::BILINEAR;
config.sourceFormat = MNN::CV::RGBA;
config.destFormat = MNN::CV::RGB;
本答案来源于文章《MNN-LLM-Android：MNN 多模态语言模型的安卓应用》
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