2025年2月26日 · MediaPipe Solutions provides a suite of libraries and tools for you to quickly apply artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) techniques in your applications. You can plug these solutions into your applications immediately, customize them to your needs, and use them across multiple development platforms.

MediaPipe Solutions provides a suite of libraries and tools for you to quickly apply artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) techniques in your applications. You can plug …

Mediapipe 是Google在2019年开发并提出的一款开源的跨平台多 媒体处理框架，用于构建基于 机器学习 的应用程序，特别是涉及到 计算机视觉、音频处理、姿势估计 等领域。 Mediapipe实际上是一个集成的机器学习视觉算法的工具库 (包含 人脸检测、人脸关键点、手势识别、头像分割和姿态识别 等各种模型)，该库提供了一系列预训练模型和工具，可以帮助开发者快速构建和部署 计算机视觉 和音频处理应用。 它提供了一套易于使用的API，可以用于实时 姿势估计、手势识别 …

2025年2月6日 · MediaPipe Solutions provides a suite of libraries and tools for you to quickly apply artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) techniques in your applications. You can plug these solutions into your applications immediately, customize them to your needs, and use them across multiple development platforms.

MediaPipe offers cross-platform, customizable ML solutions for live and streaming media. See also MediaPipe Models and Model Cards for ML models released in MediaPipe. To start using MediaPipe solutions with only a few lines code, see example code and demos in MediaPipe in Python and MediaPipe in JavaScript.

2024年5月14日 · MediaPipe Studio is a web-based application for evaluating and customizing on-device ML models and pipelines for your applications. The app lets you quickly test MediaPipe solutions in your browser with your own data, and your own customized ML models.

MediaPipe 是 Google Research 所開發的多媒體機器學習模型應用框架，支援 JavaScript、Python、C++ 等程式語言，可以運行在嵌入式平臺 ( 例如樹莓派等 )、移動設備 ( iOS 或 Android ) 或後端伺服器，目前如 YouTube、Google Lens、Google Home 和 Nest...等，都已和 MediaPipe 深度整合。 前往 Mediapipe： https://developers.google.com/mediapipe. 開啟 mediapipe 官方網站後點擊 see demos，使用 google 帳號登入，如果使用 Python 語言進行開發，MediaPipe 支 …

MediaPipe Tasks 通过低代码库简化了 Web、移动设备、IoT 和桌面设备开发者的设备端机器学习部署。 只需几行代码，您便可轻松地将设备端机器学习解决方案（如上面的示例）集成到应用中，而无需了解这些解决方案背后的所有实施细节。 这些解决方案目前包括三个类别的工具：视觉、音频和文本。 为了让您更好地了解如何使用 MediaPipe Tasks，让我们来看一个执行手势识别的 Android 应用的示例。 Sorry, your browser doesn't support playback for this video. 以下代码将 …

MediaPipe 是一款由 Google Research 开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架。 在谷歌，一系列重要产品，如 、Google Lens、ARCore、Google Home 以及 ，都已深度整合了 MediaPipe。 MediaPipe图片检测. 作为一款跨平台框架，MediaPipe 不仅可以被部署在服务器端，更可以在多个移动端 （安卓和苹果 iOS）和嵌入式平台（Google Coral 和 树莓派）中作为设备端机器学习推理 （On-device Machine Learning Inference）框架。 一款多媒体机器学习应用的成败除了依赖于 …

检测图片或视频中多类对象的存在和位置。 对图像执行分类，在训练时定义的一组类别中识别某张图片所代表的含义。 识别特定对象或 然后应用背景模糊等视觉效果。 实时识别手势，定位关 …