MediaPipe 是什么？

MediaPipe 是由谷歌开发的开源框架，旨在为实时和流媒体构建和部署设备端机器学习（ML）解决方案。它提供了一套跨平台、可定制的工具和库，用于处理视频和音频等时间序列数据。该框架为性能而生，使开发人员能够在从手机到边缘服务器的各种设备上创建具有实时感知和数据分析的应用程序。

主要特点

• 跨平台： 一次编写，随处部署。MediaPipe 支持 Android、iOS、Web、桌面和物联网设备。
• 即用型解决方案： 提供一系列预构建的、生产就绪的ML解决方案，用于人脸检测、姿态估计、手部关键点检测和物体检测等任务。
• 端到端加速： 提供在常见硬件（CPU、GPU）上加速的快速ML推理和处理管道。
• 高度可定制： 在提供预构建组件的同时，该框架是完全可扩展的，允许开发人员定制模型并构建新颖的解决方案。
• MediaPipe Model Maker： 一个工具，让您只需几行代码即可使用自己的数据定制高性能的设备端模型。

使用案例

• 健身与健康： 使用姿态估计创建跟踪锻炼和分析身体运动的应用程序。
• 增强现实（AR）： 通过将虚拟对象或面具实时应用于面部和手部来开发AR效果。
• 手势识别： 构建可通过手势控制的系统，实现新形式的人机交互。
• 汽车安全： 通过分析面部标志点来实现驾驶员嗜睡检测等功能。

入门指南

这是一个使用 Python 中的 MediaPipe 执行图像对象检测的简单“Hello World”风格示例。

首先，安装 MediaPipe： ```bash pip install mediapipe

然后，使用以下 Python 代码检测图像中的对象： ```python import cv2 import numpy as np import mediapipe as mp from mediapipe.tasks import python from mediapipe.tasks.python import vision

步骤 1：创建一个 ObjectDetector 对象。

base_options = python.BaseOptions(model_asset_path=’efficientdet_lite0.tflite’) options = vision.ObjectDetectorOptions(base_options=base_options, score_threshold=0.5) detector = vision.ObjectDetector.create_from_options(options)

步骤 2：加载输入图像。

image = mp.Image.create_from_file(“image.jpg”)

步骤 3：在输入图像中检测对象。

detection_result = detector.detect(image)

步骤 4：处理检测结果。在这种情况下，将其可视化。

image_copy = np.copy(image.numpy_view())

在 image_copy 上可视化检测结果的代码将放在这里。

例如，遍历 detection_result.detections 并绘制边界框。

print(detection_result)

然后，您可以使用像 OpenCV 这样的库来显示带有检测结果的图像。

cv2.imshow(‘object_detection’, image_copy)

cv2.waitKey(0)

注意：您需要下载 efficientdet_lite0.tflite 模型，并在您的目录中有一个 image.jpg 文件。

定价

MediaPipe 是完全免费和开源的，在 Apache 2.0 许可下可用。这允许商业和个人使用，无需支付许可费用。