Fortschritte in der KI der letzten Jahre, wie sie beispielsweise Googles MediaPipe erzielt hat , ermöglichen die Schaffung unglaublicher Erlebnisse, bei denen die digitale und die physische Welt miteinander verschmelzen. MediaPipe ist ein Open-Source-Framework, das für den Aufbau von Pipelines für maschinelles Lernen entwickelt wurde. MediaPipe ist besonders nützlich für Entwickler, die mit Videos und Bildern arbeiten.
Egal, ob Sie eine App mit lustigen Filtern für Ihr Gesicht oder eine App erstellen, die verschiedene Geräusche erkennen kann, MediaPipe bietet alles, was Sie brauchen.
In diesem Artikel erfahren Sie, wie sich MediaPipe im Laufe der Jahre entwickelt hat, welche Kernfunktionen es bietet und wie es in verschiedenen Anwendungen eingesetzt werden kann. Außerdem führen wir Sie durch ein einfaches Codebeispiel, in dem MediaPipe zum Verfolgen Ihrer Hände verwendet wird. Legen wir los!
Was ist MediaPipe?
Google hat Mediapipe als Open-Source-Framework zum Erstellen und Bereitstellen von Pipelines für maschinelles Lernen entwickelt. Diese Pipelines können Multimediadaten wie Text, Video und Audio in Echtzeit verarbeiten. Sie können die vorgefertigten Komponenten, auch als „Rechner“ bezeichnet, kombinieren, um Pipelines für Computer Vision zu erstellen. Dank der modularen Architektur und des benutzerfreundlichen, graphenbasierten Designs ist dies möglich.
MediaPipe funktioniert wie ein Datenfluss-Programmierframework. Daten werden durch eine Reihe verbundener „Rechner“ bewegt, von denen jeder eine bestimmte Aufgabe an den Daten ausführt, bevor er sie an den nächsten weitergibt. Die obige Grafik zeigt diese Rechner als Knoten, die durch Datenströme verbunden sind. Jeder Strom stellt eine Reihe von Datenpaketen dar. Der Grafikaufbau erleichtert die schrittweise Datenverarbeitung und stellt sicher, dass Ihre Machine-Learning-Pipeline effizient läuft.
Mit MediaPipe erstellte Pipelines können problemlos auf Web-Apps, Smartphones (Android und iOS) und sogar kleinen eingebetteten Systemen ausgeführt werden. Dank der plattformübergreifenden Funktionen können Entwickler immersive und reaktionsfähige Anwendungen für jedes Gerät erstellen.
MediaPipe im Laufe der Jahre
Die Wurzeln von MediaPipe reichen bis in die frühen 2010er Jahre zurück, als Google an der Verbesserung der Technologien für maschinelles Lernen und Computervision arbeitete. Es wurde erstmals 2012 verwendet, um Video und Audio in Echtzeit auf YouTube zu analysieren.
Im Jahr 2018 begann MediaPipe, Probleme im Zusammenhang mit der Verwendung komplexer Computer-Vision-Modelle auf Geräten wie Smartphones und kleinen Computern zu lösen. Bis 2020 gab es einen wachsenden Bedarf an einer schnellen und effizienten Methode zur Verarbeitung von Multimedia, sodass Mediapipe entsprechend aktualisiert wurde. Heute ist Mediapipe weiterhin ein starkes Framework für Entwickler, die innovative Multimedia-Apps erstellen möchten, die wirklich gut funktionieren.
Kernfunktionen und Technologien
MediaPipe bietet viele spannende Funktionen. Eine davon ist, dass es die enorme Leistung von Grafikprozessoren (GPUs) für eine schnellere Verarbeitung nutzen kann. Durch die Verwendung von GPUs für Aufgaben, die viel Rechenleistung erfordern, kann MediaPipe selbst die anspruchsvollsten Multimedia-Aufgaben in Echtzeit bewältigen. Dank seiner Fähigkeit zur Parallelverarbeitung kann es auch mehrere Dinge gleichzeitig erledigen, z. B. viele Videostreams verarbeiten oder mehrere Computer-Vision-Modelle ausführen.
Aber das ist nur die Spitze des Eisbergs. MediaPipe verwendet auch OpenCV , eine leistungsstarke Open-Source-Bibliothek für Computer Vision. OpenCV bietet zahlreiche Tools und Algorithmen für die Arbeit mit Bildern und Videos. Durch die Verwendung von OpenCV kann MediaPipe seinen Pipelines problemlos Funktionen wie Videoaufnahme, -verarbeitung und -rendering hinzufügen. MediaPipe arbeitet auch mit TensorFlow zusammen, dem maschinellen Lerntool von Google, um das Hinzufügen vorab trainierter oder benutzerdefinierter Modelle zu vereinfachen. Dies erleichtert Aufgaben wie das Erkennen von Gesichtern oder das Verstehen von Sprache. MediaPipe kann auch gängige Sprachen wie C++, Java und Python unterstützen, sodass es einfach zu Ihren Projekten hinzugefügt werden kann.
Hier sind einige der anderen Kernfunktionen von MediaPipe:
- Vorab trainierte Modelle : Bietet betriebsbereite Modelle, um eine schnelle Integration in Anwendungen zu ermöglichen.
- Anpassung mit MediaPipe Model Maker : Ermöglicht das Anpassen von Modellen für Lösungen mit spezifischen Daten
- Evaluierung und Benchmarking : Hilft bei der Visualisierung, Evaluierung und dem Benchmarking von Lösungen direkt im Browser
- Effiziente Verarbeitung auf dem Gerät : MediaPipe ist für maschinelles Lernen auf dem Gerät optimiert und gewährleistet Echtzeitleistung ohne Abhängigkeit von der Cloud-Verarbeitung.
MediaPipe-Anwendungsfälle
Die Funktionen von MediaPipe bieten viele spannende Möglichkeiten in verschiedenen Bereichen. Sehen wir uns einige Beispiele an, die zeigen, wofür MediaPipe verwendet werden kann.
Einschätzung der menschlichen Körperhaltung
MediaPipe sorgt mit seiner präzisen Einschätzung der menschlichen Körperhaltung in Bereichen wie Fitness, Sport und Gesundheitswesen für Furore. Die Einschätzung der Körperhaltung kann Körpergelenke und -bewegungen in Echtzeit erkennen und verfolgen. Sie wird in Apps für Trainingsfeedback, zur Analyse der sportlichen Leistung und als Unterstützung bei der Physiotherapie verwendet.
Die Fähigkeiten von MediaPipe zur Haltungsschätzung können zum Erstellen virtueller Fitness-Apps für personalisiertes Coaching und Formkorrektur verwendet werden. Diese Apps können das Fitnesserlebnis verbessern und die allgemeine Gesundheit und das Wohlbefinden steigern.
Verbesserungen bei Videoanrufen
Eine positive Entwicklung der COVID-19-Pandemie ist die zunehmende Nutzung von Fernkommunikations- und Videokonferenzanwendungen. MediaPipe spielte eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung dieser Technologien, indem es Funktionen wie dynamische Rahmenanpassungen und Gestensteuerung hinzufügte.
Dynamische Rahmenanpassungen ermöglichen es, eine Person zentriert und sichtbar auf dem Bildschirm zu halten, während sie sich bewegt. Mit der Gestensteuerung können Benutzer Einstellungen ändern oder sich mithilfe von Handgesten durch Präsentationen bewegen, was sich natürlicher anfühlt. Diese Upgrades machen Remote-Interaktionen spannender als je zuvor.
Entwerfen von Augmented Reality-Filtern
Hatten Sie schon einmal Spaß daran, mit Snapchat- oder Instagram-Filtern herumzuspielen? Mit MediaPipe können Sie Ihre eigenen, ähnlichen Gesichtsfilter auf Augmented Reality-Basis (AR) erstellen. Der gesamte Prozess umfasst mehr Schritte, als Sie erwarten würden. Er beginnt mit der Gesichtserkennung, um die Gesichtszüge einer Person genau zu identifizieren.
Entwickler verwenden diese Daten, um AR-Effekte wie virtuelle Masken, Make-up oder animierte Overlays hinzuzufügen, die auf Gesichtsbewegungen und -ausdrücke reagieren. Gesichtsfilter haben kreative Ideen geweckt und es Künstlern und Marken ermöglicht, auf unterhaltsame und innovative Weise mit ihrem Publikum in Kontakt zu treten.
So verwenden Sie MediaPipe mit Python
Schauen wir uns ein einfaches MediaPipe-Codebeispiel zur Implementierung einer Handverfolgungsanwendung an. Wir verwenden Ihre Webcam, um Ihre Finger zu erkennen, während Sie sie hin und her bewegen!
Sie können dies in wenigen Minuten selbst ausprobieren. Installieren Sie zunächst die OpenCV- und MediaPipe-Pakete mit pip (wie unten gezeigt).
Überprüfen Sie noch einmal, ob Ihre Webcam funktioniert, und führen Sie dann den folgenden Code aus.
Wenn Sie den obigen Code ausführen, wird ein neues Fenster geöffnet, in dem der Video-Feed Ihrer Kamera angezeigt wird. Wenn Hände erkannt werden, werden im Video Orientierungspunkte darauf gezeichnet. Ein Beispiel für die erwartete Ausgabe wird unten angezeigt.
Großartig! Kann ich meine MediaPipe-Anwendung anpassen und optimieren? Ja, Sie können die an die Variable „Hände“ übergebenen Einstellungen ändern. Sie können beispielsweise optimieren, max_num_handsum mehr oder weniger Hände zu verfolgen. Sie können auch Anpassungen vornehmen, min_detection_confidenceum die Handerkennung empfindlicher oder weniger empfindlich zu machen. Es ist auch möglich, den Code durch den Einsatz von Techniken wie Multithreading oder GPU-Beschleunigung für eine deutlich bessere Leistung zu optimieren.
Zukunft von MediaPipe und Computer Vision
Die Zukunft von MediaPipes und Computer Vision birgt so viel Potenzial. Neue KI-Fortschritte und leistungsstarke Hardware bringen immer mehr Innovationen auf den Tisch. Da beispielsweise die Posenschätzung immer fortschrittlicher wird und die KI-Community mehr Forschung zu diesem Thema betreibt, sehen wir, dass diese Funktionen in MediaPipe integriert werden. Die 3D-Posenschätzung wurde 2021 hinzugefügt, nachdem das BlazePose-Modell herauskam. Daher ist es sehr wahrscheinlich, dass wir in den kommenden Jahren immer mehr Ergänzungen sehen werden.
Abschluss
Im Laufe der Jahre hat sich MediaPipes erheblich weiterentwickelt. Es bietet jetzt viele neue Möglichkeiten für die Multimediaverarbeitung. Egal, ob Sie an Gestensteuerung, Gesichtserkennung, Posenschätzung oder Objektverfolgung arbeiten, MediaPipes kann Ihnen helfen, diese Ideen in die Tat umzusetzen. Mit dem technologischen Fortschritt wird MediaPipes Entwicklern weiterhin die Möglichkeit geben, neue KI-Anwendungen zu entdecken. Die Zukunft sieht rosig aus!
Lernen Sie weiter
Hier sind einige Ressourcen, die Ihnen den Einstieg in MediaPipes erleichtern:
- Ein Artikel mit einfach umzusetzenden MediaPipes-Tutorials mit Erklärungen.
- Schauen Sie sich dieses MediaPipes-Tutorial für Dummies an , das die Verwendung der Python-APIs von MediaPipes zeigt.
- Erfahren Sie, wie Sie MediaPipes auf Google Colab verwenden
- Sehen Sie sich dieses Repository an , um mehr über die Schritte zum Erstellen von Apps mit der MediaPipes-Plattform zu erfahren.
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Mitwirkender Autor . (10. April 2024). Was ist MediaPipe? Ein Leitfaden für Anfänger. Roboflow-Blog: https://blog.roboflow.com/what-is-mediapipe/
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