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android - 非カメラ YUV ストリームを Google メディアパイプ実行パイプライン グラフへの入力として使用するには?
Android用のMediapipeリアルタイムハンドトラッキングアプリケーションに取り組んでいます。提供されたデモは、SurfaceTexture のカメラ入力を使用しています。webrtcExternalOESからのネットワーク ストリームを使用したいです。ネットワーク ストリームは YUV_I420 形式なので、RGB に変換し、このようにAndroidPacketCreatorを使用して RGB パケットを作成しています。
そしてそれをFrameProcessorクラスのメディアパイプグラフに渡します
この方法ではすべてが正常に機能しますが、パフォーマンスのみが低下します。つまり、カメラ ストリームで 4 ～ 5 FPS を処理できる場合、この YUV から RGB へのアプローチでは 2 ～ 3 FPS しか処理されません。YUV ストリームを直接使用して mediapipe グラフを送信できる別のアプローチを見つけたいと思います。いくつかの調査を行いましたが、何も見つかりませんでした。誰でもそれを行う方法を知っていますか?
mediapipe - Mediapipe: マルチハンド トラッキング モジュールにリアルタイム ジェスチャ認識を実装する方法
ジェスチャの基本セットをリアルタイムでジェスチャ認識できるようにメディアパイプ コードを変更するにはどうすればよいでしょうか。マルチハンド トラッキング apk を実行しましたが、https: //ai.googleblog.com/2019/08/on-device-real-time-hand-tracking-with.html で約束されている基本的なジェスチャーを認識できませんでした。
android - mediapipe androidで顔検出バウンディングボックスが描画されないようにする方法
私は最近 (1 週間も経たないうちに)、mediapipe ライブラリを使用して顔検出を実装し始めました。これまでのところ、Android aar をビルドし、この aar をアプリケーションで使用することができました。ただし、検出された顔の上に表示される境界ボックスは必要ありません。
- face_detection_mobile_gpu.pbtxtのDetectionsToRenderDataCalculatorOptions->thickness値を4.0 から 0.0に変更し、グラフを再構築してアプリに適用しましたが、成功しませんでした
- face_detection_mobile_gpu.pbtxtのDetectionsToRenderDataCalculatorノードからDetectionsToRenderDataCalculatorOptionsを削除しようとしましたが、グラフを再構築してアプリに適用しても成功しませんでした。
- detections_to_render_data.ccから次の行をコメントアウトし、aar を再構築し、プロジェクトに適用しても成功しませんでした。
render_annotation->mutable_color()->set_r(options.color().r());
render_annotation->mutable_color()->set_g(options.color().g());
render_annotation->mutable_color()->set_b(options.color().b());
render_annotation->set_thickness(options.thickness());
上記のすべてのケースで、境界ボックスは非常に細い黒い線で描かれていることに注意してください (「デフォルト」設定のように)。
これに関するヒントをいただければ幸いです、ありがとう
c++ - DEFINE_string を使用するとはどういう意味ですか
これは、画像認識のために Google のメディアパイプによって提供されるコードの一部です。だれか、これ (DEFINE_string) が何をするのか教えてもらえますか?