MediaPipe 中使用目标检测模型可以实现实时检测图像或视频中的物体,并标记出物体的位置和类别。MediaPipe 中的目标检测模型基于机器学习算法,经过训练以识别特定的物体类别;

以下是在 Android 应用程序中集成 MediaPipe Object Detection 的详细步骤:

下载 MediaPipe:从 MediaPipe 的官方 GitHub 存储库(https://github.com/google/mediapipe )获取 MediaPipe 的源代码。

配置开发环境:根据 MediaPipe 的官方文档和说明,配置你的开发环境,确保你的 Android 开发环境满足 MediaPipe 的要求。

导入 MediaPipe 到项目:

在 Android Studio 中创建一个新的 Android 项目,或者打开现有的项目。

将下载的 MediaPipe 源代码复制到你的项目目录中。可以将 MediaPipe 的源代码作为一个模块导入,或者将其作为一个依赖库添加到你的项目中。

Android 应用程序通过MediaPipe 图片识别-LMLPHP

在你的项目的 settings.gradle 文件中,添加对 MediaPipe 模块的引用。

在你的项目的 build.gradle 文件中,添加对 MediaPipe 模块的依赖关系。

下载 Object Detection 模型:从 MediaPipe 的官方 GitHub 存储库中获取 Object Detection 模型的文件。这些文件通常是以 .pbtxt 和 .tflite 的格式提供的。

配置模型文件:

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将下载的 Object Detection 模型文件放置在你的 Android 项目的 assets 文件夹中。如果没有 assets 文件夹,则创建一个。

在 app 模块的 build.gradle 文件中,添加以下配置

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在你的项目中创建一个 mediapipe 文件夹,并在其中创建一个 .pbtxt 文件,用于定义你的 MediaPipe 图。

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在 .pbtxt 文件中,使用 MediaPipe 的图构建语言描述你的处理流程,包括输入、输出和处理步骤。你可以参考 MediaPipe 的官方文档和示例代码,了解如何编写正确的图构建语言。

集成到 Android 应用程序:

在你的 Android 应用程序的适当位置,使用 MediaPipe 的 API 加载和运行你的 MediaPipe 图。

创建一个 MediapipeGraph 对象,并使用 loadBinaryGraph() 方法加载你的 .pbtxt 文件。

为输入源(例如摄像头或图像文件)设置合适的输入格式。

创建一个 Packet 对象,用于存储输入数据。

使用 addPacketToInputStream() 方法将输入数据包传递给你的 MediaPipe 图。

调用 runGraph() 方法运行图。

处理和显示结果:

使用 OutputStreamPoller 从输出流中获取输出数据包。

根据 Object Detection 模型的输出结果,使用图形或图像处理技术,在图像或视频上标记出检测到的物体位置和类别。

将处理后的图像或视频显示给用户。

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