函数：yolo.setModel 设置 yolo 模型（仅支持 Android）
函数名称：设置 yolo 模型
函数功能：设置 yolo 模型
引擎版本：仅支持 Android v3.3.1 及其以上版本
Android 支持 yolo 版本：yolov8、yolov11。
需要导入 tsYolo 函数库文件方能使用此函数，下载地址详见函数：yolo.objectDetect 调用 yolo 模型。
函数方法
ret = yolo.setModel(index,parampath,binpath,labelpath)
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| index | string | 是 | 设置的模型标识，一个模型对应一个数字。 推荐使用 0~9 |
| parampath | string | 是 | param模型文件（夹）所在路径，默认是 res 下， 例如为 best.ncnn.param |
| binpath | string | 是 | bin 模型文件所在路径，默认是 res 下，例如为 best.ncnn.bin |
| labelpath | string | 是 | 标签文件，例如为 classes.txt |
| 返回值 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| ret | number | 0：加载成功 -1：模型文件不存在 -2：不合法的模型文件 -3：编译模型文件失败 -4：加载模型失败 -5：创建模型对象失败 |
函数用例
函数用例
local yolo = require("tsYolo")
ret = yolo.setModel("0",userPath() .. "/res/best.ncnn.param",userPath() .. "/res/best.ncnn.bin",userPath() .. "/res/classes.txt");
dialog("===ret="..ret)
x81,y81,x82,y82=0,0,500,500
snapshot("screenshot2.png",x81,y81,x82,y82);
data = yolo.objectDetect("0",{["image"]="screenshot2.png"})
for k, v in pairs(data) do
if type(v) == "table" then
local info = "识别结果: "
for k, v in pairs(v) do
info = info .. k .. " : " .. v .." "
end
nLog(info)
else
nLog(k..":"..v)
end
mSleep(100)
end
-- 获取版本号
dialog(yolo.version())