android mediapipe 怎么使用

MediaPipe是谷歌推出的一套构建计算机视觉和机器学习管道的框架，可以在移动设备上实时处理视频流。以下是使用MediaPipe的基本步骤：

1. 安装依赖库

首先，需要在项目的build.gradle文件中添加MediaPipe的依赖项：

dependencies {
    implementation 'com.google.mediapipe:mediapipe:<version>'
}

其中，是MediaPipe的版本号，可以在MediaPipe的官方文档中找到。

2. 导入MediaPipe包

在代码中导入MediaPipe相关的包：

import com.google.mediapipe.framework.MediaPipe;
import com.google.mediapipe.framework.Pipeline;
import com.google.mediapipe.pipeline.Graph;
import com.google.mediapipe.pipeline.InputStream;
import com.google.mediapipe.pipeline.OutputStream;
import com.google.mediapipe.solution.FaceMesh;
import com.google.mediapipe.solution.PoseLandmark;

3. 创建Graph对象

创建一个Graph对象，用于定义处理流程：

Graph graph = new Graph();

4. 添加解耦模块

根据需要添加解耦模块，例如FaceMesh和PoseLandmark等：

// 添加FaceMesh模块
InputStream faceMeshInputStream = graph.addInputStream("input_video", InputStream.BufferFormat.RGB_24);
FaceMesh faceMesh = new FaceMesh(graph);
faceMesh.setOrientation(true);
faceMesh.setLandmarkMode(FaceMesh.LandmarkMode.ALL);
faceMesh.initialize();

// 添加PoseLandmark模块
InputStream poseLandmarkInputStream = graph.addInputStream("input_video", InputStream.BufferFormat.RGB_24);
PoseLandmark poseLandmark = new PoseLandmark(graph);
poseLandmark.setTrackingMode(PoseLandmark.TrackingMode.TRACKING);
poseLandmark.initialize();

5. 运行Graph

将输入流与解耦模块连接，并运行Graph：

// 连接输入流和解耦模块
faceMesh.setInput(faceMeshInputStream);
poseLandmark.setInput(poseLandmarkInputStream);

// 运行Graph
graph.run();

6. 获取输出数据

通过解耦模块的输出端口获取处理后的数据：

// 获取FaceMesh的输出数据
List<float[]> faceMeshVertices = faceMesh.getVertices();

// 获取PoseLandmark的输出数据
List<float[]> poseLandmarks = poseLandmark.getLandmarks();

以上是使用MediaPipe的基本步骤，具体使用时需要根据实际需求进行调整。