Android MediaPipe 是一個用于構建實時計算機視覺和機器學習管道的框架

1. 導入 MediaPipe 庫： 在 Android 項目中，首先需要在 build.gradle 文件中添加 MediaPipe 的依賴項。

   dependencies {
       implementation 'com.google.mediapipe:mediapipe:1.x.x'
   }
   

   其中，1.x.x 是 MediaPipe 的最新版本。

2. 創建 MediaPipe 管道： 使用 MediaPipe API 創建一個實時數據處理管道。以下是一個簡單的示例，展示了如何創建一個用于檢測面部特征的管道。

   import com.google.mediapipe.framework.MediaPipe;
   import com.google.mediapipe.framework.Pipeline;
   import com.google.mediapipe.modules.face_detection.FaceDetectionGraph;
   
   public class MainActivity extends AppCompatActivity {
       private Pipeline pipeline;
   
       @Override
       protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
           super.onCreate(savedInstanceState);
           setContentView(R.layout.activity_main);
   
           // 創建 MediaPipe 管道
           pipeline = new Pipeline.Builder()
                   .setGraph(new FaceDetectionGraph())
                   .build();
       }
   }
   

3. 處理實時數據： 要處理實時數據，需要將攝像頭幀輸入到 MediaPipe 管道中。可以使用 CameraX 庫獲取攝像頭幀，并將其傳遞給 MediaPipe。以下是一個簡單的示例，展示了如何使用 CameraX 和 MediaPipe 處理實時面部特征數據。

   import android.Manifest;
   import android.content.pm.PackageManager;
   import android.graphics.ImageFormat;
   import android.os.Bundle;
   import android.util.Size;
   import androidx.annotation.NonNull;
   import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity;
   import androidx.camera.core.CameraSelector;
   import androidx.camera.core.ImageAnalysis;
   import androidx.camera.core.ImageProxy;
   import androidx.camera.core.CameraX;
   import androidx.camera.core.ImageAnalysis.Analyzer;
   import androidx.camera.core.ImageProxy.PlaneProxy;
   import androidx.camera.core.VideoCapture;
   import androidx.camera.core.VideoCaptureConfig;
   import com.google.mediapipe.framework.MediaPipe;
   import com.google.mediapipe.framework.Pipeline;
   import com.google.mediapipe.modules.face_detection.FaceDetectionGraph;
   import java.util.concurrent.ExecutorService;
   import java.util.concurrent.Executors;
   
   public class MainActivity extends AppCompatActivity {
       private Pipeline pipeline;
       private ImageAnalyzer imageAnalyzer;
       private ExecutorService executorService;
   
       @Override
       protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
           super.onCreate(savedInstanceState);
           setContentView(R.layout.activity_main);
   
           // 創建 MediaPipe 管道
           pipeline = new Pipeline.Builder()
                   .setGraph(new FaceDetectionGraph())
                   .build();
   
           // 創建圖像分析器
           imageAnalyzer = new ImageAnalyzer();
   
           // 創建一個單線程的線程池
           executorService = Executors.newSingleThreadExecutor();
   
           // 初始化 CameraX
           initCameraX();
       }
   
       private void initCameraX() {
           // 檢查攝像頭權限
           if (ContextCompat.checkSelfPermission(this, Manifest.permission.CAMERA) != PackageManager.PERMISSION_GRANTED) {
               ActivityCompat.requestPermissions(this, new String[]{Manifest.permission.CAMERA}, 1);
               return;
           }
   
           // 創建攝像頭選擇器
           CameraSelector cameraSelector = new CameraSelector.Builder().requireLensFacing(CameraSelector.LENS_FACING_BACK).build();
   
           // 創建視頻捕獲配置
           VideoCaptureConfig videoCaptureConfig = new VideoCaptureConfig.Builder()
                   .set幀率(30)
                   .setVideoFormat(ImageFormat.JPEG)
                   .setSize(new Size(1280, 720))
                   .build();
   
           // 創建視頻捕獲對象
           VideoCapture videoCapture = new VideoCapture(cameraSelector, videoCaptureConfig);
   
           // 將視頻捕獲對象與圖像分析器關聯
           ImageAnalysis imageAnalysis = new ImageAnalysis.Builder()
                   .setBackpressureStrategy(ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST)
                   .build();
           imageAnalysis.setAnalyzer(executorService, imageAnalyzer);
   
           // 啟動視頻捕獲
           videoCapture.start();
       }
   
       private class ImageAnalyzer implements Analyzer<ImageProxy> {
           @Override
           public void analyze(@NonNull ImageProxy imageProxy) {
               if (imageProxy == null || imageProxy.getImage() == null) {
                   return;
               }
   
               // 將 ImageProxy 轉換為字節數組
               byte[] imageBytes = imageProxy.getPlanes()[0].getBuffer().array();
   
               // 將字節數組傳遞給 MediaPipe 管道
               pipeline.process(imageBytes);
   
               // 處理管道輸出的數據（例如，繪制面部特征）
               // ...
   
               // 釋放 ImageProxy
               imageProxy.close();
           }
       }
   
       @Override
       protected void onDestroy() {
           super.onDestroy();
   
           // 釋放 MediaPipe 管道
           if (pipeline != null) {
               pipeline.close();
           }
   
           // 停止視頻捕獲
           if (videoCapture != null) {
               videoCapture.stop();
           }
   
           // 關閉線程池
           if (executorService != null) {
               executorService.shutdown();
           }
       }
   }
   

在這個示例中，我們使用 CameraX 獲取攝像頭幀，并將其傳遞給 MediaPipe 管道進行處理。管道輸出的數據可以用于實時繪制面部特征等操作。注意，這個示例僅起點，您可以根據自己的需求對其進行修改和擴展。