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有没有办法简单地在android studio中使用google mediapipe框架来进行手写跟踪?

是的,你可以在Android Studio中使用Google Mediapipe框架来进行手写跟踪。Google Mediapipe是一个开源的跨平台框架,用于构建基于机器学习的应用程序,包括手势识别、姿势估计、人脸检测等。

要在Android Studio中使用Google Mediapipe框架进行手写跟踪,你可以按照以下步骤进行操作:

  1. 首先,确保你已经安装了最新版本的Android Studio,并且已经配置好了Android开发环境。
  2. 在你的Android项目中,打开build.gradle文件,并添加以下依赖项:
代码语言:txt
复制
implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite-task-vision:0.0.0-nightly'
implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite-support:0.0.0-nightly'
implementation 'com.google.mediapipe:mediapipe:0.8.0'
  1. 在你的布局文件中,添加一个SurfaceView用于显示手写跟踪的结果:
代码语言:txt
复制
<SurfaceView
    android:id="@+id/surfaceView"
    android:layout_width="match_parent"
    android:layout_height="match_parent" />
  1. 在你的Activity或Fragment中,初始化Mediapipe框架并加载手写跟踪的模型:
代码语言:txt
复制
import com.google.mediapipe.components.CameraHelper;
import com.google.mediapipe.components.FrameProcessor;
import com.google.mediapipe.formats.proto.LandmarkProto;
import com.google.mediapipe.framework.AndroidAssetUtil;
import com.google.mediapipe.framework.Packet;
import com.google.mediapipe.framework.PacketGetter;
import com.google.mediapipe.framework.TextureFrame;
import com.google.mediapipe.glutil.EglManager;

public class MainActivity extends AppCompatActivity {
    private static final String BINARY_GRAPH_NAME = "hand_tracking_mobile_gpu.binarypb";
    private static final String INPUT_VIDEO_STREAM_NAME = "input_video";
    private static final String OUTPUT_LANDMARKS_STREAM_NAME = "hand_landmarks";
    private static final CameraHelper.CameraFacing CAMERA_FACING = CameraHelper.CameraFacing.FRONT;

    private FrameProcessor frameProcessor;
    private EglManager eglManager;
    private SurfaceView surfaceView;

    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_main);

        surfaceView = findViewById(R.id.surfaceView);
        eglManager = new EglManager(null);
        frameProcessor = new FrameProcessor(
                this,
                eglManager.getNativeContext(),
                BINARY_GRAPH_NAME,
                INPUT_VIDEO_STREAM_NAME,
                OUTPUT_LANDMARKS_STREAM_NAME
        );
        frameProcessor.getVideoSurfaceOutput().setSurface(surfaceView.getHolder().getSurface());
        frameProcessor.addPacketCallback(
                OUTPUT_LANDMARKS_STREAM_NAME,
                (packet) -> {
                    // 处理手写跟踪的结果
                    List<LandmarkProto.NormalizedLandmarkList> landmarks =
                            PacketGetter.getProtoVector(packet, LandmarkProto.NormalizedLandmarkList.parser());
                    // 在这里进行你的业务逻辑处理
                }
        );
        AndroidAssetUtil.initializeNativeAssetManager(this);
    }

    @Override
    protected void onResume() {
        super.onResume();
        frameProcessor.start(CameraHelper.getCameraInfo(CAMERA_FACING), null, null);
    }

    @Override
    protected void onPause() {
        super.onPause();
        frameProcessor.close();
    }
}

在上述代码中,我们使用了Mediapipe的FrameProcessor来处理相机帧,并从中获取手写跟踪的结果。你可以在回调函数中处理这些结果,例如绘制手写轨迹或进行手势识别等。

需要注意的是,你需要将hand_tracking_mobile_gpu.binarypb模型文件放置在app/src/main/assets目录下。

这样,你就可以在Android Studio中使用Google Mediapipe框架进行手写跟踪了。

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请注意,以上答案仅供参考,具体实现方式可能因个人需求和环境而异。

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