Android App开发教学： 利用MediaPipe实现即时脸部侦测功能

前言

在Android开发中，实现即时脸部侦测功能是一个具有挑战性且引人注目的任务。幸运的是，Google的MediaPipe库为我们提供了一个简单且高效的解决方案。MediaPipe是一个开源的跨平台机器学习框架，可以用于各种视觉计算任务，包括脸部侦测。在本篇教学中，我们将使用MediaPipe库来实现一个即时脸部侦测功能的Android应用。

我期待这个教学能够为Android开发者们带来新的灵感和挑战，开启更加创新和丰富多彩的应用开发之旅。让我们一同开始这个令人兴奋的探索之旅吧！

下载Tensorflow 范例代码

由于此次的教学需要用到Camera进行获取影像，因此需要应用Camera的相关App代码，我为大家推荐一个快速上手的范例 TFLite Model Maker 0.3.2，利用此范例的object_detection代码进行MediaPipe脸部侦测代码整合，即可快速获得结果。

使用Android Studio开启Tensorflow范例内的object_detection专案。

Android Studio安装MediaPipe的facedetection库

以下环境是在Windows 10下建置

a.       在app -> build.gradle -> dependencies区块添加文件添加。

implementation 'com.google.mediapipe:solution-core:latest.release'
implementation 'com.google.mediapipe:facedetection:latest.release'​

设定完后记得，点击Sync Now进行同步，完成之后，MediaPipe的facedetection库套件就成功加入项目内。

MediaPipe的facedete