(CatHealth) 카메라 및 tflite 세팅

jhj

2026년 05월 27일

CatHealth▼

작업 목표

문제 및 해결

[App Crash] TFLite 파일 경로 및 의존성 충돌 문제 (SIGSEGV)

원인:
1. 기존에 추가된 tensorflow-lite-task-vision 과 MediaPipe의 내부 LiteRT 엔진 간에 네임스페이스(org.tensorflow.lite) 충돌 발생.
2. 앱 실행 시 네이티브 레이어(asset_manager_util.cc)에서 cat_breed_int8.tflite 모델 파일을 찾지 못해 SIGSEGV (메모리 참조 오류) 발생.
해결:
1. TFLite Task 종속성을 제거, MediaPipe API 사용( ImageClassifier )
2. 프로젝트 루트에 있던 모델 파일을 :ml-core 모듈의 src/main/assets/models/ 경로로 이동하여 패키징 시 정상적으로 로드되도록 조치.

외부 파일 위치

모듈 내 src/[main/test/...]/assets/ 위치

[Error] MediaPipe GPU 설정

mediapipe 최소 Sdk 호환 문제(minSdk =23 -> 24)

// KotlinAndroid.kt
internal fun Project.configureKotlinAndroid(  
  commonExtension: CommonExtension,  
) {  
  commonExtension.apply {  
      compileSdk = 36  
  
      defaultConfig.apply {  
          minSdk = 24  
      }
...

CPU 전환 실패 오류

GL_INVALID_VALUE 오류 발생
Build.VERSION.SDK_INT < Build.VERSION_CODES.P (API 28) : 구형 버전 CPU 사용
useGpu, recursive call을 통한 에러 대응 강화
```kotlin
// TfliteBreedClassifier.kt
@Singleton
class TfliteBreedClassifier @Inject constructor(
@ApplicationContext private val context: Context
) : BreedClassifier {

private var classifier: ImageClassifier? = null

private fun setupClassifier() {
val baseOptionsBuilder = BaseOptions.builder()
.setModelAssetPath(“models/cat_breed_int8.tflite”)
.setDelegate(Delegate.GPU)

  val optionsBuilder = ImageClassifierOptions.builder()  
      .setBaseOptions(baseOptionsBuilder.build())  
      .setMaxResults(3)  
      .setScoreThreshold(0.3f)  
  
  try {  
      classifier = ImageClassifier.createFromOptions(context, optionsBuilder.build())  
  } catch (e: Exception) {  
      e.printStackTrace()  
      // Fallback to CPU if GPU fails  
      try {  
          val cpuOptionsBuilder = ImageClassifierOptions.builder()  
              .setBaseOptions(BaseOptions.builder()  
                  .setModelAssetPath("models/cat_breed_int8.tflite")  
                  .setDelegate(Delegate.CPU)  
                  .build())  
              .setMaxResults(3)  
              .setScoreThreshold(0.3f)  
          classifier = ImageClassifier.createFromOptions(context, cpuOptionsBuilder.build())  
      } catch (fallbackException: Exception) {  
          fallbackException.printStackTrace()  
      }  
  }     } ...     ``` --- ```kotlin @Singleton   class TfliteBreedClassifier @Inject constructor(     @ApplicationContext private val context: Context   ) : BreedClassifier {  

private var classifier: ImageClassifier? = null
private var useGpu = true

private fun setupClassifier() {
// GPU compatibility check for older devices (Android 8.0 Galaxy S7 etc.)
if (Build.VERSION.SDK_INT < Build.VERSION_CODES.P) {
Log.w(“TfliteBreedClassifier”, “Device API level < 28. Forcing CPU for stability.”)
useGpu = false
}

  classifier = createClassifier(if (useGpu) Delegate.GPU else Delegate.CPU)     }

private fun createClassifier(delegate: Delegate): ImageClassifier? {
val baseOptionsBuilder = BaseOptions.builder()
.setModelAssetPath(“models/cat_breed_int8.tflite”)
.setDelegate(delegate)

  val optionsBuilder = ImageClassifierOptions.builder()  
      .setBaseOptions(baseOptionsBuilder.build())  
      .setMaxResults(3)  
      .setScoreThreshold(0.3f)  
  
  return try {  
      ImageClassifier.createFromOptions(context, optionsBuilder.build())  
  } catch (e: Exception) {  
      Log.e("TfliteBreedClassifier", "Failed to create classifier with $delegate", e)  
      if (delegate == Delegate.GPU) {  
          useGpu = false  
          createClassifier(Delegate.CPU)  
      } else {  
          null  
      }  
  }     } ```

GL_INVALID_VALUE

OpenGL ES의 에러 코드 중 하나로, 숫자 인자가 허용 범위를 벗어났을 때 발생.
OpenGL ES 스펙에서 정의된 표준 에러입니다.

TFLite GL Interop 맥락에서의 의미

TFLite GPU 델리게이트는 OpenGL ES와 OpenCL 사이에서 데이터를 공유하기 위해 GL Interop을 사용합니다.

TFLite GPU Delegate
       │
       ▼
  OpenCL Kernel  ──── gl_interop.cc ────  OpenGL ES Buffer
  (연산 수행)                              (텍스처/버퍼 공유)

이 과정에서 glMapBufferRange 를 호출할 때, 버퍼 크기나 오프셋이 기기 드라이버가 허용하는 범위와 맞지 않으면 GL_INVALID_VALUE 가 발생.
즉, TFLite가 내부적으로 계산한 버퍼 크기와 실제 드라이버가 허용하는 크기가 기기마다 다를 수 있어 구형/특정 기기에서만 재현.

OpenGL 에러는 예외(Exception)를 throw하지 않음.

// OpenGL 에러 방식 — 에러를 내부 상태로 저장
glMapBufferRange(...);          // 실패해도 예외 없음
GLenum err = glGetError();      // 별도로 polling해야 에러 확인 가능

TFLite/MediaPipe 내부에서 glGetError() 로 이 에러를 감지한 뒤 로그만 출력하고 넘어가는 경우, JVM 레이어까지 예외가 전파되지 않음.
그래서 Kotlin의 try-catch가 트리거되지 않고 폴백도 동작하지 않음.

Contents

Category66

Contact Me