benjamin wan

看了，这里有误，需要把这几行去掉。

cuda和cudnn版本很多，跟onnxruntime的版本配合，需要根据官方提供的表格去搭配。 https://onnxruntime.ai/docs/execution-providers/CUDA-ExecutionProvider.html#cuda-12x 另外cuda不开源，同一个版本比如cuda12.8，在不同架构(3种架构)，不同的linux系统(12种linux)下的库文件也不一样。 linux系统：x86_64平台有12个，arm64-sbsa平台2个，aarch64-jetson平台2种，一共16个 windows系统：一共4个 也就是说onnxruntime1.20+cuda12.8这个组合就需要编译20个包。  cuda版本跟显卡驱动也是需要配合的，比如部署的系统的显卡驱动已经以root权限装好了，开发者只有user权限不能更改驱动，但驱动又要求配合cuda12.1或者12.2或者12.3，那么这样又得重新编译，算下去就没完没了。

安卓平台没有cuda。 NVIDIA没有推出支持安卓平台的GPU。

车牌字体属于特殊字体，字体是在模型训练时决定的，跟调用代码无关。 模型由百度paddle训练，这个模型是通用模型(意思是没有针对车牌字体进行训练)。 你可以找paddle反馈，或者找专门识别车牌的模型项目。

libonnxruntime.so缺失。 因为你没提供你的操作步骤、运行环境、开发环境等相关信息，所以这问题还是得靠你自己解决。 建议参照编译说明，下载Release中的Project压缩包与你现在clone的源码对比一下，用Release中的apk解压后跟你自己生成的apk对比一下，跑一下Release提供的apk看看log有什么不一样，再试一试。

> 我下载的就是Release中的Project压缩包 最新版的 然后解压 然后直接导入到 as中，然后运行 接着无论是安卓手机还是虚拟机 都会闪退 如果下载Release中的apk来跑也闪退，那就只能请你自己解决(最新版android 15 ，google对原生代码改成了16K Page Size，或许有影响？ )，这个项目发布于5年前，现已不再活跃开发，如果你有任何改进的代码，也欢迎贡献pr。

我这里能正常运行的环境是windows 10 22H2， x86_64架构。 Android虚拟机是As自带的，Android 10 x86_64。 AS版本如下：Android Studio Koala Feature Drop | 2024.1.2 Patch 1  

最后，这个项目含有C++代码，C++代码由cmake管理，正常来说Android Studio会自己下载NDK和Cmake。因为墙的存在(或许某些情况下AS无法下载对应的工具链)，能访问这里的人应该不会缺少相关的知识，就默认不再多说明了。 以下是我的配置，仅供参考： 

cuda不是通用的库(比如AMD、Intel、高通、MTK、三星等都不能使用)。 它不开源，即使有高手能移植到其它GPU，甚至可能被NVIDIA起诉。 当前cuda需要配合NVIDIA的GPU(显卡)，而安卓平台没有NVIDIA的产品，所以不支持安卓。

onnxruntime支持的移动平台GPU或NPU也有： https://onnxruntime.ai/docs/execution-providers/#summary-of-supported-execution-providers 种类比较多，但这些都依赖于特定的硬件或特定的库，难以直接通过pc交叉编译。 比如高通的QNN，瑞芯微的RKNPU ，苹果IOS的CoreML，华为的CANN。 每种设备都得在自己的开发环境下进行编译，通俗一点说就是很零碎，没有一个统一的加速库。 而ncnn是用了vulkan这个通用图形库来做加速，大部分手机都支持vulkan，所以能做到通用，但缺点是性能不如专用的加速库。