Mediapipe — это библиотека с открытым исходным кодом для компьютерного зрения, разработанная Google, которая позволяет разработчикам создавать модели машинного обучения для широкого спектра приложений, от обработка изображений и видео для обнаружения и отслеживания объектов. В этом посте мы рассмотрим процесс использования Mediapipe для создания простой модели обнаружения объектов для веб-камеры.
Прежде чем приступить к работе, на вашем компьютере должны быть установлены:
- Bazel (инструмент сборки, разработанный Google)
- Компилятор С++
- Гит
- Python (если вы планируете использовать оболочку Python)
Шаг 1. Клонируйте репозиторий Mediapipe
Во-первых, вам нужно будет клонировать репозиторий Mediapipe на свой локальный компьютер. Это можно сделать, выполнив следующую команду в терминале:
git clone https://github.com/google/mediapipe.git
Шаг 2. Создайте библиотеку Mediapipe
Далее вам нужно будет создать библиотеку Mediapipe с помощью Bazel. Это можно сделать, перейдя в каталог Mediapipe и выполнив следующую команду:
bazel build --config=cuda --jobs 8 mediapipe/examples/desktop/...
Шаг 3. Запустите пример обнаружения объектов
После создания библиотеки вы можете запустить пример обнаружения объектов для веб-камеры, перейдя в каталог mediapipe/examples/desktop/webcam_object_detection и выполнив следующую команду:
bazel-bin/mediapipe/examples/desktop/webcam_object_detection/webcam_object_detection
Шаг 4. Настройте модель
После того, как у вас заработает пример базового обнаружения объектов, вы можете настроить модель в соответствии со своими потребностями. Это можно сделать, отредактировав график калькулятора в файле webcam_object_detection_main.pbtxt. Например, вы можете изменить модель обнаружения объектов на другую или добавить дополнительные калькуляторы, чтобы по-разному обрабатывать видео с веб-камеры.
Mediapipe — это мощный инструмент для компьютерного зрения, который позволяет разработчикам легко создавать и настраивать модели машинного обучения для широкого спектра приложений. С небольшой настройкой и некоторыми базовыми знаниями о том, как работает библиотека, вы можете быстро создать свою собственную модель обнаружения объектов для веб-камеры.
В этом посте мы рассмотрели процесс использования Mediapipe для создания простой модели обнаружения объектов для веб-камеры. Мы рассмотрели этапы установки необходимых зависимостей, клонирования репозитория Mediapipe, создания библиотеки, запуска примера обнаружения объектов и настройки модели в соответствии с вашими потребностями. С помощью этого руководства вы можете начать использовать Mediapipe для своих собственных проектов компьютерного зрения.
Если вы хотите узнать больше об использовании Mediapipe, ознакомьтесь с этими ресурсами: