一、MediaPipe概述MediaPipe提供跨平台，为实时流媒体提供自定义的机器学习解决方案的应用框架。MediaPipe的主要特点：（1）端对端的加速：内置快速机器学习推理和处理，使得在普通硬件中也能加速使用。（2）构建一次，部署任何地方。统一解决方案，可以在Android、iOS、桌面、云端、Web和IoT上部署运行。（3）即用型解决方案。即用型解决方案：展示框架全部功能的尖端ML解决方案（4）免费和开源。框架和解决方案满足Apache2.0，可以扩展和自行定制。MediaPipe提供机器学习的方案包括（1）脸部识别FaceDetection（2）脸部网格FaceMesh（3）虹膜识别
一、MediaPipe概述MediaPipe提供跨平台，为实时流媒体提供自定义的机器学习解决方案的应用框架。MediaPipe的主要特点：（1）端对端的加速：内置快速机器学习推理和处理，使得在普通硬件中也能加速使用。（2）构建一次，部署任何地方。统一解决方案，可以在Android、iOS、桌面、云端、Web和IoT上部署运行。（3）即用型解决方案。即用型解决方案：展示框架全部功能的尖端ML解决方案（4）免费和开源。框架和解决方案满足Apache2.0，可以扩展和自行定制。MediaPipe提供机器学习的方案包括（1）脸部识别FaceDetection（2）脸部网格FaceMesh（3）虹膜识别
使用MediaPipe工具包进行开发什么是MediaPipe?MediaPipe是一款由GoogleResearch开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架，用于处理视频、音频等时间序列数据。这个跨平台架构使用于桌面/服务器、Android、iOS和嵌入式设备等。我们使用MeidaPipe下的Solutions（方案特定的模型），共有16个Solutions:人脸检测FaseMesh(人脸上打了特别多网格)虹膜（人眼）手姿态（！这章博客需要用到的）人体人物分割头发分割目标检测BoxTracking实例动态跟踪3D目标检测特征匹配AutoFlipMediaSequenceYouTube-8M人体姿
使用MediaPipe工具包进行开发什么是MediaPipe?MediaPipe是一款由GoogleResearch开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架，用于处理视频、音频等时间序列数据。这个跨平台架构使用于桌面/服务器、Android、iOS和嵌入式设备等。我们使用MeidaPipe下的Solutions（方案特定的模型），共有16个Solutions:人脸检测FaseMesh(人脸上打了特别多网格)虹膜（人眼）手姿态（！这章博客需要用到的）人体人物分割头发分割目标检测BoxTracking实例动态跟踪3D目标检测特征匹配AutoFlipMediaSequenceYouTube-8M人体姿
文章目录学习目标1、可以识别到人体姿态关键点2、可以通过角度识别的方法识别到人体的动作（自定义）一、mediapipe的安装二、使用mediapipe检测关键点1、mediapipe的介绍2、使用mediapipe检测人体（0）检测前的准备工作（1）检测图片（2）检测视频三、使用mediapipe-BlazePose检测自定义简单行为1、原理介绍2、实现过程学习目标1、可以识别到人体姿态关键点2、可以通过角度识别的方法识别到人体的动作（自定义）源码地址：🚀🚀🚀🚀一、mediapipe的安装其实这部分很简单，直接在windows命令行的环境下pipinstallmediepipe就可以啦二、使用
文章目录学习目标1、可以识别到人体姿态关键点2、可以通过角度识别的方法识别到人体的动作（自定义）一、mediapipe的安装二、使用mediapipe检测关键点1、mediapipe的介绍2、使用mediapipe检测人体（0）检测前的准备工作（1）检测图片（2）检测视频三、使用mediapipe-BlazePose检测自定义简单行为1、原理介绍2、实现过程学习目标1、可以识别到人体姿态关键点2、可以通过角度识别的方法识别到人体的动作（自定义）源码地址：🚀🚀🚀🚀一、mediapipe的安装其实这部分很简单，直接在windows命令行的环境下pipinstallmediepipe就可以啦二、使用
Python+OpenCV手势识别Mediapipe（新手入门）前言项目效果图认识Mediapipe项目环境代码核心代码视频帧率计算完整代码项目输出结语前言本篇文章适合刚入门OpenCV的同学们。文章将介绍如何使用Python利用OpenCV图像捕捉，配合强大的Mediapipe库来实现手势检测与识别；本系列后续还会继续更新Mediapipe手势的各种衍生项目，还请多多关注！项目效果图视频捕捉帧数稳定在（25-30）认识Mediapipe项目的实现，核心是强大的Mediapipe，它是google的一个开源项目：功能详细人脸检测FaceMesh从图像/视频中重建出人脸的3DMesh人像分离从图
Python+OpenCV手势识别Mediapipe（新手入门）前言项目效果图认识Mediapipe项目环境代码核心代码视频帧率计算完整代码项目输出结语前言本篇文章适合刚入门OpenCV的同学们。文章将介绍如何使用Python利用OpenCV图像捕捉，配合强大的Mediapipe库来实现手势检测与识别；本系列后续还会继续更新Mediapipe手势的各种衍生项目，还请多多关注！项目效果图视频捕捉帧数稳定在（25-30）认识Mediapipe项目的实现，核心是强大的Mediapipe，它是google的一个开源项目：功能详细人脸检测FaceMesh从图像/视频中重建出人脸的3DMesh人像分离从图
文章目录前言一、准备工作二、CPU版本三、GPU版本四、编译好的.whl文件（CPU和GPU）以及bazel压缩包总结前言MediaPipe是一款由GoogleResearch开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架，可以直接调用其API完成目标检测、人脸检测以及关键点检测等。本文将详细介绍MediaPipe在嵌入式平台JestonNano上的安装与使用。由于GPU版需要更改许多文件，打开文件，“CTRL+F"可以搜索文件。一、准备工作1、下载MediaPipegitclone-bv0.8.5https://github.com/google/mediapipe2、安装官方编译器bazel4.0
文章目录前言一、准备工作二、CPU版本三、GPU版本四、编译好的.whl文件（CPU和GPU）以及bazel压缩包总结前言MediaPipe是一款由GoogleResearch开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架，可以直接调用其API完成目标检测、人脸检测以及关键点检测等。本文将详细介绍MediaPipe在嵌入式平台JestonNano上的安装与使用。由于GPU版需要更改许多文件，打开文件，“CTRL+F"可以搜索文件。一、准备工作1、下载MediaPipegitclone-bv0.8.5https://github.com/google/mediapipe2、安装官方编译器bazel4.0
