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。 使用MediaPip...
exportANDROID_HOME=$PATH:/home/test/Android/SdkexportANDROID_NDK_HOME=$PATH:/home/test/Android/Ndk/android-ndk-r18b # 地址如下 #exportANDROID_HOME=$PATH:/home/用户名/Android/Sdk #exportANDROID_NDK_HOME=$PATH:/home/用户名/Android/Ndk/android-ndk-r18b 创建Mediapipe生成Android aar的编译文件,...
是的,MediaPipe Android可以实现实时处理。MediaPipe是一个开源的跨平台机器学习框架,专为实时计算机视觉任务设计,包括人脸检测、手势识别、姿势估计等。在Android平台上,MediaPipe支持实时处理,能够以低延迟的方式处理视频和图像数据。 MediaPipe Android实时处理能力 支持的平台:MediaPipe Android适用于移动设备,包括智能手机和...
创建MediaPipe管道: 在Android项目中创建一个新的Java或Kotlin类,例如MediaPipeExample.java或MediaPipeExample.kt。 在该类中,定义一个MediaPipe实例并配置所需的组件,例如ImageReader、Encoder和Decoder。 import com.google.mediapipe.framework.MediaPipe; import com.google.mediapipe.framework.Pipeline; import com.google...
是的,MediaPipe Android 可以用于游戏开发,特别是在手势控制和姿态识别方面。MediaPipe 提供了多种预构建的模块,用于实现如手势识别、姿态估计、面部识别等实时多媒体处理任务,非常适合用于增强游戏的互动性和沉浸感。以下是其相关介绍: MediaPipe Android在游戏中的应用场景 ...
在Android 上使用 MediaPipe LLM 在Android 上使用 MediaPipe LLM,主要包括这么几步: 环境和依赖设置 在你的 Android 项目的build.gradle文件中添加以下依赖: dependencies { // 使用最新版本的 MediaPipe LLM Inference API 库 implementation 'com.google.mediapipe:tasks-genai:0.10.14' ...
Android SDK Tools 26.1.1 Android NDK 17c 及以上(注意NDK路径) 2.4 __设置环境变量 export ANDROID_HOME=/usr/local/home/Android/Sdk export ANDROID_NDK_HOME=/usr/local/home/Android/Sdk/ndk/<版本号> 选择Configure -> Plugins 安装 Bazel 插件如果...
cp mediapipe/models/face_detection_front.tflite //home/bot/mediapipe/mediapipe/examples/android/src/java/com/google/mediapipe/apps/aar_example 复制生成的 face_detection_front_labelmap.txt 的文件到指定路径(aar_example文件夹中)cp mediapipe/models/face_detection_front_labelmap.txt //home/bot/...
是的,MediaPipe Android 可以用于手势识别。MediaPipe 是一个由谷歌开发的跨平台框架,专门用于构建多媒体数据处理的管道,包括手势识别和计算机视觉等功能。以下是关于如何使用 MediaPipe 进行手势识别的基本步骤: 环境准备 开发语言:Python 开发工具:任意支持Python的IDE(如PyCharm、VSCode等) ...
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