MediaPipe机器学习跨平台框架实战

"MediaPipe是一个由谷歌研究开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架。它是一个跨平 台框架，适用于桌面/服务器、Android、iOS和嵌入式设备，如Raspberry Pi和Jetson Nano。 MediaPipe是用于构建机器学习管道的框架，主要用于处理视频、音频等时间序列数据。 此外，该框架为流媒体提供了跨平台且可定制的机器学习解决方案。这意味着开发者可 以根据自己的需求定制适合其应用场景的机器学习模型。 MediaPipe已被广泛应用于各种机器学习任务，如人脸识别、人脸3D重建、手势检测、语 音识别和对象检测等。在谷歌的一系列重要产品中，如Google Lens、ARCore、Google Home等，都已深度整合了MediaPipe。 具体来说，MediaPipe具备处理视频和音频帧流的能力，通常用于构建交互式应用程序。 例如，其中的FaceMesh模型可以从图像或视频中重建出人脸的3D结构。此外，通过 MediaPipe Solutions，开发者可以为应用配置预构建的处理流水线，为用户提供即时的 、有吸引力的有用输出。 《MediaPipe机器学习跨平台框架实战》以实际项目为线索，带领读者探索MediaPipe在不同场景中的应用，使读者既能了解 理论知识，又能通过实践掌握技能。书中以大量案例介绍了MediaPipe在移动端应用，包 括增强现实、AR滤镜和视频会议软件、MdiaPipe与游戏控制的结合应用、如何在体感游 戏中应用MediaPipe技术，以AR激光剑效果、火箭发射小游戏、空中作图为例展示了 MediaPipe在视觉特效方面的应用，如何使用MediaPipe实现手语识别应用、如何通过 MediaPipe打造虚拟智能健身教练以及MediaPipe与Unity结合在游戏与虚拟现实领域的应 用等等，精彩粉呈地展现了MediaPipe的强大潜力。 《MediaPipe机器学习跨平台框架实战》不仅适合对机器学习感兴趣的程序员、广大编程爱好者，还适合在校学生、创业者 或者普通用户学习与参考，在此推荐给读者。 "

本书以实际项目为线索，带领读者探索MediaPipe在不同场景中的应用，使读者既能了解理论知识，又能通过实践掌握技能。全书共9章，第1章介绍MediaPipe基础；第2章重点探讨MediaPipe的控制流、同步机制以及GPU的使用；第3章介绍MedaPipe中的Facemesh，探讨其在增强现实、AR滤镜和视频会议软件中的应用；第4章将MediaPipe与游戏控制相结合，介绍如何在体感游戏中应用MedaPripe技术；第5章以AR激光剑效果、火箭发射小游戏、空中作图等为例，展示Mediapipe在视觉特效方面的应用；第6章介绍如何使用MediaPripe实现手语识别应用；第7章展示如何通过Medapipe打造虚拟智能健身教练；第8章通过案例介绍MediaPipe与Unity在游戏与虚拟现实领域整合应用的强大潜力；第9章展望 MediaPpipe的未来，为读者提供了对这一技术的更深层次的认识和思考。
本书内容新颖，案例丰富，代码翔实，不仅适合对机器学习感兴趣的程序员、广大编程爱好者，还适合在校学生、创业者或者普通用户学习与参考。

马健健，毕业于上海交通大学，硕士，拥有超过十年的软件架构经验，先后供职于国内 外多家知名公司，目前就职于上海某知名外企，主要负责大数据处理、机器学习应用和 数据挖掘方面的研究和实施工作，长期研究AI虚拟人技术。已出版图书《虚拟偶像AI实 现》《AI创意绘画与视频制作：基于Stable Diffusion和Control NET》

第1章 MediaPipe基础1
1.1 MediaPipe——站在巨人的肩膀上1
1.1.1 MediaPipe简介1
1.1.2 MediaPipe可以做什么2
1.1.3 MediaPipe和实时流媒体数据3
1.1.4 MediaPipe和TensorFlow 5
1.1.5 MediaPipe和OpenCV6
1.2 为什么选择MediaPipe7
1.3 主流推理框架的对比7
1.4 小结8
第2章 MediaPipe上手第一步9
2.1 MediaPipe的安装9
2.1.1 在CentOS下安装10
2.1.2 在Windows下安装11
2.1.3 使用Docker安装12
2.2 MediaPipe的基础架构介绍15
2.2.1 基础架构组件的构成及
特点15
2.2.2 MediaPipe技术栈介绍16
2.3 控制流和同步加速机制介绍26
2.3.1 控制流27
2.3.2 同步机制28
2.4 GPU的使用28
2.5 小结31
第3章 MediaPipe Facemesh33
3.1 Facemesh简介33
3.1.1 用于增强现实34
3.1.2 用于AR滤镜34
3.1.3 用于视频会议软件35
3.1.4 基于MediaPipe的美颜应用36
3.2 实现虚拟化身（一）36
3.2.1 构建工作环境36
3.2.2 构建流程 38
3.2.3 获取面部关键点39
3.3 实现虚拟化身（二）53
3.3.1 构建开发环境53
3.3.2 构建虚拟化身特效55
3.4 实现美颜特性65
3.5 虚拟背景的Python实现68
3.6 虚拟背景的Android实现 71
3.6.1 构建开发环境72
3.6.2 视频背景特效的实现80
3.7 小结99
第4章 MediaPipe与游戏控制100
4.1 体感游戏简介100
4.2 体感游戏与MediaPipe的姿态估计（Pose Estimation）102
4.3 MediaPipe姿态检测102
4.4 游戏人物控制机制105
4.5 控制水平和竖直方向的移动105
4.5.1 控制水平方向的移动105
4.5.2 控制竖直方向的移动107
4.6 控制键盘或鼠标的移动109
4.7 小结 110
第5章 MediaPipe视觉特效实现111
5.1 识别眼睛EAR活动111
5.1.1 EAR介绍112
5.1.2 EAR判定疲劳的流程113
5.1.3 MediPipe监测EAR114
5.2 AR激光剑效果118
5.2.1 游戏策划119
5.2.2 准备和设计图片资源120
5.2.3 编写脚本120
5.2.4 测试和预览效果131
5.3 火箭发射小游戏131
5.4 空中作图149
5.4.1 空中作图的历史149
5.4.2 应用流程的设计149
5.4.3 菜单的设计149
5.4.4 选择和绘画手势的判断150
5.4.5 绘画逻辑的实现152
5.4.6 测试和预览效果154
5.5 小结 155
第6章 MediaPipe手语识别实战156
6.1 手语识别介绍156
6.1.1 手语简介156
6.1.2 手语识别的历史157
6.2 MediaPipe手语识别的实现步骤157
6.3 小结 183
第7章 MediaPipe智能健身教练实战184
7.1 智能健身概述184
7.2 MediaPipe健康教练的实现185
7.3 小结199
第8章 MediaPipe和Unity200
8.1 MediaPipe Unity插件简介200
8.2 MediaPipe Unity插件的安装方法201
8.3 MediaPipe Unity插件的使用方法206
8.4 案例介绍214
8.5 小结230
第9章 MediaPipe的前景和展望231
9.1 实时识别、移动设备加速AI技术的落地，助力廉价AR/VR设备（ARCore/VRCHAT）231
9.2 MediaPipe助力元宇宙发展232
9.3 面临的挑战233
9.4 小结233