mediapipe 简介与应用

最新推荐文章于 2025-11-09 16:33:16 发布
原创 最新推荐文章于 2025-11-09 16:33:16 发布 · 2.5w 阅读 · 33 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

MediaPipe是一个跨平台的视觉处理框架，支持嵌入式及移动设备，包括iOS和Android，具备GPU加速功能。核心框架采用C++实现，同时提供Java和Objective-C支持。本文将介绍其主要概念如图、数据包、节点、数据流等，并通过一个使用Kotlin在Android上实现手势识别的例子展示其实用性。
部署运行你感兴趣的模型镜像

mediapipe 简介与应用

mediapipe是什么

掘金作者写了一篇文章
点击进来看看
讲述了它是什么，它从哪里来，她能干什么？
在这里，我做一下简单的总结；
她是　跨平台的，支持嵌入式，移动设备(IOS和Android)
支持GPU加速
她的核心框架　由c++实现
提供java和object-c的支持。
主要概念(特点)

  1. 图
  2. 数据包
  3. 节点
  4. 数据流
  5. 图配置
  6. 计算单元(算子)
  7. 子图
  8. …

既然支持Android,那必须得可以用kotlin来实现一个功能吧.
下面带你领略；
我们首先来看　一篇关于用flutter+kotlin 实现手势识别的例子
手势识别，进来看看

怎么样获取检测到信息,比如人脸信息坐标等,(对于人脸cpu/gpu而言,其他类似)
作者　Esha Uboweja
他的地址
在　github 地址　
github地址链接
回复 momo1986 这位作者时，写到
objectdetectiongpu Android演示中显示了如何获取检测对象并以Java解析它们的示例。
在这里插入图片描述
4.那如何计算时间呢？

请看github上的mediapipe的sample

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Wan2.2-I2V-A14B

Wan2.2-I2V-A14B

图生视频
Wan2.2

Wan2.2是由通义万相开源高效文本到视频生成模型，是有​50亿参数的轻量级视频生成模型，专为快速内容创作优化。支持480P视频生成，具备优秀的时序连贯性和运动推理能力

MediaPipe介绍
Xiao_Songzi的博客
11-22 5426
Mediapipe是google的一个开源项目，可以提供开源的、跨平台的常用机器学习(machine learning)方案。Mediapipe实际上是一个集成的机器学习视觉算法的工具库，包含了人脸检测、人脸关键点、手势识别、头像分割和姿态识别等各种模型。
MediaPipe的编译与测试
Linda的博客
10-12 6762
目录 一、Ubuntu16.04下配置MediaPipe 1、 环境配置 2、实例测试 （1）MediaPipe in C++ （2）MediaPipe in Python （3）MediaPipe in Android 二、MediaPipe in Windows 一、Ubuntu下配置MediaPipe 1、环境配置 Python >= 3.9.0 Bazel >= 3.7.2, (< 4.0.0 for iOS) GCC/G++ >= 8.0.0 (Linux, macOS)
MediaPipe入门指南
最新发布
噌胥苑——行思驿站
11-09 1120
这篇入门指南作为一个引导，希望能帮助您快速上手MediaPipe，并探索更强大的功能，开启计算机视觉学习应用的开发之旅！
Mediapipe简介
weixin_54841920的博客
08-12 3330
Mediapipe是google的一个开源项目，可以提供开源的、跨平台的常用机器学习(machine learning)方案。Mediapipe实际上是一个集成的机器学习视觉算法的工具库，包含了人脸检测、人脸关键点、手势识别、头像分割和姿态识别等各种模型。Netcom的感知系统、谷歌镜头的目标检测、增强现实广告、谷歌图片、谷歌Home、Gmail、云视觉API等。2.平面模型：平面模型是一种基于轮廓的模型，它使用人体周围的轮廓来表示人体形状。1.运动学模型：它是一种基于骨骼的模型，代表人体。
Mediapipe框架介绍及使用说明
热门推荐
图灵追幕者博客录
01-20 3万+
Mediapipe是Google开发的一款开源的跨平台框架，用于构建实时多媒体应用程序。它提供了一系列预训练的机器学习模型和工具，可以用于各种计算机视觉、音频处理和姿态估计等任务。
cpp-MediaPipe是一个用于构建多模式应用机器学习管道的跨平台框架
08-16
MediaPipe是一个用于构建多模式应用机器学习管道的跨平台框架
MediaPipe 开源多媒体数据处理框架详解
weixin_29069575的博客
07-28 2250
MediaPipe是由谷歌开发的一套开源的多媒体处理框架，旨在简化机器学习模型的部署和应用，特别是在移动和边缘设备上。框架提供了丰富的预置模块，能够高效地进行图像、音频和视频的实时处理。MediaPipe支持跨平台部署，包括iOS、Android、Linux、macOS和Web，让开发者可以利用统一的接口和工具集构建多功能的多媒体应用。模块化设计是一种将复杂系统分解为可独立开发、测试和维护的模块的方法。
基于Mediapipe的手势识别前端应用可执行程序+说明.zip
05-01
基于Mediapipe的手势识别前端应用可执行程序+说明.zip # 项目简介 * 基于AutoHotkey制作的摄像头手势识别软件。能让你的电脑摄像头在识别手势后，执行自定义的电脑操作命令。同时也集成了语音识别功能，可调用...
使用 Python 和 MediaPipe 进行 AI 面部、身体和手部姿势检测
04-01
#### 知识点一：MediaPipe 简介与应用场景 MediaPipe 是一个跨平台的框架，用于构建多模态应用级机器学习解决方案，旨在帮助开发者在边缘设备上构建高效的机器学习应用。它支持多种编程语言，包括 Python，在移动、...
mediapipe安装包 包含0.8.9和0.9.0.1
12-15
1. **Mediapipe简介** Mediapipe是一个由Google开发的开源项目，它的目标是简化处理多媒体数据的流程，特别是在移动设备上。该库支持多种平台，包括Android、iOS、Linux、macOS以及Windows。Mediapipe采用了管道...
ROS2+OpenCV综合应用--3. mediapipe趣味玩法
weixin_44845743的博客
12-15 1082
MediaPipe是⼀款由Google开发并开源的数据流处理机器学习应⽤开发框架。它是⼀个基于图的数据处理管线，⽤于构建使⽤了多种形式的数据源，如视频、⾳频、传感器数据以及任何时间序列数据。MediaPipe是跨平台的，可以运⾏在嵌⼊式平台(树莓派等)，移动设备(iOS和Android)，⼯作站和服务器上，并⽀持移动端GPU加速。MediaPipe为实时和流媒体提供跨平台、可定制的ML解决⽅案。MediaPipe 的核⼼框架由 C++ 实现，并提供 Java 以及 Objective C 等语⾔的⽀持。
Mediapipe 机器学习库介绍
张伟的专栏
02-03 3980
Mediapipe是google的一个开源项目，可以提供开源的、跨平台的常用机器学习(machine learning)方案。Mediapipe实际上是一个集成的机器学习视觉算法的工具库，包含了人脸检测、人脸关键点、手势识别、头像分割和姿态识别等各种模型。1）支持各种平台和语言，包括IOS，Android，C++，Python，JAVAScript，Coral等；2）速度快，各种模型基本上可以做到实时运行。1）人脸检测；
【亲测免费】 MediaPipe安装与使用指南
gitblog_01054的博客
08-07 1249
MediaPipe安装与使用指南 【免费下载链接】mediapipe Cross-platform, customizable ML solutions for live and streaming media. 项目地址: ht...
MediaPipe框架- 概述
aggs1990的专栏
03-18 400
​要开始使用MediaPipe Framework，请安装MediaPipe框架并开始在C++、Android和iOS中构建示例应用程序。注意：如果只对将设备上的机器学习解决方案集成到应用程序中的简单方法感兴趣，请使用MediaPipe solutions提供的预制解决方案。​MediaPipe Framework是一个底层组件，用于构建高效的设备上机器学习管道，类似于预制的MediaPipe解决方案。​源代码托管在MediaPipe Github存储库中，可以使用Google开源代码搜索来运行代码搜索。
深入解析MediaPipe：强大的实时计算机视觉框架
萧鼎的博客
02-18 7437
MediaPipe是一个跨平台的机器学习框架，专注于实时流式数据处理，特别适用于计算机视觉任务。高效实时处理：基于图计算（Graph-Based Processing）设计，支持低延迟处理。跨平台支持：可运行于等多种环境。预训练模型：提供了手势检测、姿势估计、面部检测等预训练模型，方便开发者直接集成。模块化设计：基于图计算的方式，可以轻松扩展不同任务。如果需要自定义手势识别、物体分类，可以结合训练自己的模型，并使用MediaPipe 进行推理。
使用 MediaPipe 轻松实现设备端机器学习
特立独行的博客
09-06 1868
了解新一代 MediaPipe 解决方案，开发者可利用该产品套件轻松地将设备端机器学习解决方案集成到不同平台（Android、Web、桌面等）的应用中。您还可以使用自己的训练数据集轻松自定义部分解决方案，只需几行代码即可。
mediapip
TyearLin的专栏
09-29 1102
（4）使用了类似于FPN（特征金字塔网络）编解码特征提取器：因为这样可以在更大的场景下对上下文进行感知，这样大物体和小物体都能在不同尺度的特征下被感受到（Tips：YOLOV3也是使用了FPN的思想提高了小目标的检测能力，因为大特征图里面的一个元素的值的感受野比较小，适合检测小物体。在MediaPipe中，我们的手部追踪流水线是由被称为算子的模块化组件构成的有向图。提供给手部坐标模型的是精确裁剪的手掌图片，极大的降低数据增强（例如旋转，平移和缩放）操作，可以使模型的性能都用来提高坐标定位的精度。
使用 MediaPipe 库进行计算机视觉任务
萧鼎的博客
12-17 4729
MediaPipe 是 Google 提供的一个开源框架，旨在帮助开发者高效地构建跨平台的多模态（包括视频、音频和传感器数据）的流式处理应用程序。它尤其擅长处理与计算机视觉相关的任务，如人脸检测、姿势估计、手势识别、物体检测等。MediaPipe 提供了许多经过优化的预训练模型，使得开发者能够快速实现这些复杂的计算机视觉任务。MediaPipe 是一个强大的计算机视觉框架，广泛应用于各种实时视频处理任务。
mediapipe安装与使用
04-13
### 如何安装和使用 MediaPipe 库 #### 安装方法 MediaPipe 的安装可以通过多种方式进行，具体取决于用户的环境需求和技术背景。 对于大多数用户来说，最简单的安装方式是通过 `pip` 工具直接安装官方发布的稳定版本： ```bash pip install mediapipe ``` 此命令会自动下载并安装适合当前操作系统的 MediaPipe 版本[^2]。 如果需要最新的开发版功能，则可以克隆 MediaPipe 的 GitHub 仓库，并按照以下步骤手动构建： ```bash git clone https://github.com/google/mediapipe.git cd mediapipe bazel build -c opt //:all ``` 上述命令假设已经正确配置了 Bazel 构建工具链。如果没有安装 Bazel，请先完成其安装后再执行以上指令。 针对特定硬件平台（如树莓派、Jetson Nano 等），推荐使用预编译好的 Python Wheel 文件。这些文件可以从专门的存储库中获取，例如 `mediapipe-bin` 项目地址：https://gitcode.com/gh_mirrors/me/mediapipe-bin。该存储库提供了适配不同架构的操作系统轮子文件，存放在对应的子目录下[^3]。 #### 基础使用示例 一旦成功安装好 MediaPipe 后，就可以利用它内置的各种解决方案来解决实际问题。下面展示了一个基本的手势识别例子： ```python import cv2 import mediapipe as mp mp_hands = mp.solutions.hands.Hands(static_image_mode=False, max_num_hands=2, min_detection_confidence=0.5) cap = cv2.VideoCapture(0) while cap.isOpened(): success, image = cap.read() if not success: break results = mp_hands.process(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)) if results.multi_hand_landmarks is not None: for hand_landmarks in results.multi_hand_landmarks: print('hand_landmarks:', hand_landmarks) cv2.destroyAllWindows() cap.release() ``` 这段代码展示了如何初始化手部跟踪模型 (`Hands`) 并实时捕获摄像头输入数据进行分析[^4]。 #### 目录结构概述 MediaPipe 提供了一套完整的源码结构用于扩展自定义功能或者深入理解内部机制。以下是主要组成部分及其作用简介： - **examples**: 包括多个跨平台的应用实例演示。 - **graphs**: 存储各类处理流图表定义。 - **modules**: 实现某些独立的功能单元或复杂算法集合。 - **solutions**: 封装了一些常见的计算机视觉任务方案，比如人体姿态估计、脸部特征提取等。 - **framework**: 核心框架层，负责计算器管理和图调度等功能[^4]。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Teleger

你的支持是我前进的方向

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值