摘要：Box Tracking概述 MediaPipe Box Tracking几年来一直利用经典的计算机视觉方法，支持YouTube的privacy blur和谷歌眼镜的实时跟踪。 框跟踪解决方案使用来自视频或摄像机流的图像帧，并使用带有时间戳的起始框位置，并为每一帧计算被跟踪的框位置。在这个特定的用例 阅读全文

摘要：1. MediaPipe加速流程 1.1 OpenGL ES准备 (1) OpenGL上下文（Context） 在调用任何OpenGL指令之前，需要创建一个OpenGL上下文，该上下文是一个非常庞大的状态机，保存了OpenGL的各种状态。由于OpenGL上下文是一个巨大的状态机，因此切换上下文需要较 阅读全文

摘要：1. 建立一个MediaPipe AAR的步骤 MediaPipe是用于构建跨平台多模态应用ML管道的框架，其包括快速ML推理，经典计算机视觉和媒体内容处理（如视频解码）。下面是用于对象检测与追踪的MediaPipe示例图，它由4个计算节点组成：PacketResampler计算单元；先前发布的Ob 阅读全文

摘要：1.MediaPipe为何提出 MediaPipe为移动、桌面/云、web和物联网设备构建世界级ML解决方案和应用程序。整个MediaPipe有以下四个特点： 端到端加速:内置的快速ML推理和处理框架甚至可以在普通硬件上加速 构建一次，部署在任何地方:统一的解决方案工作在Android, iOS，桌 阅读全文

摘要：1.介绍 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通过将各个感知模型抽象为模块并将其连接到可维护的图中来解决这些问题。 优点： 有效 阅读全文