任何人都可以帮助我，当将图像上传到模型时，应用程序崩溃并关闭，并给我这个错误，我使用了flutter

Question

E/AndroidRuntime(10989)：致命异常：AsyncTask #1 E/AndroidRuntime(10989)：进程：com.example.graduation_project，PID：10989 E/AndroidRuntime(10989): java.lang.RuntimeException: 执行 doInBackground() 时发生错误 E / AndroidRuntime（10989）：在android.os.AsyncTask $ 4.done（AsyncTask.java：415） E / AndroidRuntime（10989）：在java.util.concurrent.FutureTask.finishCompletion（FutureTask.java：383） E / AndroidRuntime（10989）：在java.util.concurrent.FutureTask.setException（FutureTask.java：252） E / AndroidRuntime（10989）：在java.util.concurrent.FutureTask.run（FutureTask.java：271） E / AndroidRuntime（10989）：在android.os.AsyncTask $ SerialExecutor $ 1.run（AsyncTask.java：305） E / AndroidRuntime（10989）：在java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker（ThreadPoolExecutor.java：1167） E / AndroidRuntime（10989）：在java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor $ Worker.run（ThreadPoolExecutor.java：641） E / AndroidRuntime（10989）：在java.lang.Thread.run（Thread.java：923） E/AndroidRuntime(10989)：由以下原因引起：java.lang.IllegalArgumentException：无法从 67500 字节的 Java 缓冲区复制到 90000 字节的 TensorFlowLite 张量 (serving_default_conv2d_3_input:0)。 E / AndroidRuntime（10989）：在 org.tensorflow.lite.TensorImpl.throwIfSrcShapeIsIncomplete（TensorImpl.java：426） E / AndroidRuntime（10989）：在org.tensorflow.lite.TensorImpl.setTo（TensorImpl.java：150） E / AndroidRuntime（10989）：在org.tensorflow.lite.NativeInterpreterWrapper.run（NativeInterpreterWrapper.java：260） E / AndroidRuntime（10989）：在org.tensorflow.lite.InterpreterImpl.runForMultipleInputsOutputs（InterpreterImpl.java：101） E / AndroidRuntime（10989）：在org.tensorflow.lite.Interpreter.runForMultipleInputsOutputs（Interpreter.java：95） E / AndroidRuntime（10989）：在org.tensorflow.lite.InterpreterImpl.run（InterpreterImpl.java：94） E / AndroidRuntime（10989）：在org.tensorflow.lite.Interpreter.run（Interpreter.java：95） E/AndroidRuntime(10989)：位于 sq.flutter.tflite.TflitePlugin$RunModelOnImage.runTflite(TflitePlugin.java:504) E/AndroidRuntime(10989)：位于 sq.flutter.tflite.TflitePlugin$TfliteTask.doInBackground(TflitePlugin.java:471) E/AndroidRuntime(10989)：位于 sq.flutter.tflite.TflitePlugin$TfliteTask.doInBackground(TflitePlugin.java:445) E / AndroidRuntime（10989）：在android.os.AsyncTask $ 3.call（AsyncTask.java：394） E / AndroidRuntime（10989）：在java.util.concurrent.FutureTask.run（FutureTask.java：266） E/AndroidRuntime(10989): ... 4 更多 I/Process (10989)：发送信号。 PID：10989 SIG：9 与设备的连接丢失。

将图像上传到模型时，应用程序崩溃并关闭

Answer 1

错误消息表明 TensorFlow Lite 张量和 Java Buffer 的大小不匹配。具体来说，张量期望 90000 字节，但 Java 缓冲区只有 67500 字节。

此错误可能是由于 TensorFlow Lite 模型的输入形状与传递给它的图像数据的形状不匹配造成的。

以下是一些可能的解决方案：

1. 检查模型的输入形状：确保 TensorFlow Lite 模型的输入形状与传递给它的图像数据的形状匹配。您可以通过查看模型的架构或使用 TensorFlow Lite 转换器工具来检查模型的输入形状。
2. 调整图像数据大小：调整图像数据大小以匹配模型的输入形状。您可以使用 OpenCV 或 Android 内置

   Bitmap

   类等库来调整图像大小。
3. 检查缓冲区分配：确保Java缓冲区分配有足够的容量来容纳整个图像数据。您可以使用

   ByteBuffer.allocate()

   方法分配正确大小的缓冲区。
4. 验证数据类型：验证图像数据的数据类型是否与模型期望的数据类型匹配。 TensorFlow Lite 模型通常需要 float 或 uint8 数据类型。

在代码中，您可以尝试通过添加日志语句来检查图像数据和 Java 缓冲区的形状和大小来调试问题。您还可以尝试将图像数据调整为固定大小，看看是否可以解决问题。

以下是如何使用 Android 内置

Bitmap

类调整图像大小的示例：

Bitmap bitmap =...; // load the image
int width = 224; // desired width
int height = 224; // desired height
Bitmap resizedBitmap = Bitmap.createScaledBitmap(bitmap, width, height, true);
ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(resizedBitmap.getByteCount());
resizedBitmap.copyPixelsToBuffer(buffer);

请注意，这只是一个示例，您可能需要调整调整大小逻辑以匹配您的特定用例。

-Gentd by lm3 进行测试-