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MediaPipe機器學習跨平臺框架實戰 版權信息
- ISBN：9787302651024
- 條形碼：9787302651024 ; 978-7-302-65102-4
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
MediaPipe機器學習跨平臺框架實戰 本書特色
MediaPipe是一個由谷歌研究開發并開源的多媒體機器學習模型應用框架。它是一個跨平 臺框架，適用于桌面/服務器、Android、iOS和嵌入式設備，如Raspberry Pi和Jetson Nano。
MediaPipe是用于構建機器學習管道的框架，主要用于處理視頻、音頻等時間序列數據。 此外，該框架為流媒體提供了跨平臺且可定制的機器學習解決方案。這意味著開發者可 以根據自己的需求定制適合其應用場景的機器學習模型。
MediaPipe已被廣泛應用于各種機器學習任務，如人臉識別、人臉3D重建、手勢檢測、語 音識別和對象檢測等。在谷歌的一系列重要產品中，如Google Lens、ARCore、Google Home等，都已深度整合了MediaPipe。
具體來說，MediaPipe具備處理視頻和音頻幀流的能力，通常用于構建交互式應用程序。 例如，其中的FaceMesh模型可以從圖像或視頻中重建出人臉的3D結構。此外，通過 MediaPipe Solutions，開發者可以為應用配置預構建的處理流水線，為用戶提供即時的 、有吸引力的有用輸出。
《MediaPipe機器學習跨平臺框架實戰》以實際項目為線索，帶領讀者探索MediaPipe在不同場景中的應用，使讀者既能了解 理論知識，又能通過實踐掌握技能。書中以大量案例介紹了MediaPipe在移動端應用，包 括增強現實、AR濾鏡和視頻會議軟件、MdiaPipe與游戲控制的結合應用、如何在體感游 戲中應用MediaPipe技術，以AR激光劍效果、火箭發射小游戲、空中作圖為例展示了 MediaPipe在視覺特效方面的應用，如何使用MediaPipe實現手語識別應用、如何通過 MediaPipe打造虛擬智能健身教練以及MediaPipe與Unity結合在游戲與虛擬現實領域的應 用等等，精彩粉呈地展現了MediaPipe的強大潛力。
《MediaPipe機器學習跨平臺框架實戰》不僅適合對機器學習感興趣的程序員、廣大編程愛好者，還適合在校學生、創業者 或者普通用戶學習與參考，在此推薦給讀者。
MediaPipe機器學習跨平臺框架實戰 內容簡介
《MediaPipe機器學習跨平臺框架實戰》以實際項目為線索，帶領讀者探索MediaPipe在不同場景中的應用，使讀者既能了解理論知識，又能通過實踐掌握技能。全書共9章，第1章介紹MediaPipe基礎；第2章重點探討MediaPipe的控制流、同步機制以及GPU的使用；第3章介紹MediaPipe中的Facemesh，探討其在增強現實、AR濾鏡和視頻會議軟件中的應用；第4章將MediaPipe與游戲控制相結合，介紹如何在體感游戲中應用MediaPipe技術；第5章以AR激光劍效果、火箭發射小游戲、空中作圖等為例，展示MediaPipe在視覺特效方面的應用；第6章介紹如何使用MediaPipe實現手語識別應用；第7章展示如何通過MediaPipe打造虛擬智能健身教練；第8章通過案例介紹MediaPipe與Unity在游戲與虛擬現實領域整合應用的強大潛力；第9章展望MediaPipe的未來，為讀者提供了對這一技術的更深層次的認識和思考。 《MediaPipe機器學習跨平臺框架實戰》內容新穎，案例豐富，代碼翔實，不僅適合對機器學習感興趣的程序員、廣大編程愛好者，還適合在校學生、創業者或者普通用戶學習與參考。
MediaPipe機器學習跨平臺框架實戰 目錄
第 1 章 MediaPipe基礎1
1.1 MediaPipe——站在巨人的肩膀上1
1.1.1 MediaPipe簡介1
1.1.2 MediaPipe可以做什么2
1.1.3 MediaPipe和實時流媒體數據3
1.1.4 MediaPipe和TensorFlow 5
1.1.5 MediaPipe和OpenCV6
1.2 為什么選擇MediaPipe7
1.3 主流推理框架的對比7
1.4 小結8
第 2 章 MediaPipe上手**步9
2.1 MediaPipe的安裝9
2.1.1 在CentOS下安裝10
2.1.2 在Windows下安裝11
2.1.3 使用Docker安裝12
2.2 MediaPipe的基礎架構介紹15
2.2.1 基礎架構組件的構成及
特點15
2.2.2 MediaPipe技術棧介紹16
2.3 控制流和同步加速機制介紹26
2.3.1 控制流27
2.3.2 同步機制28
2.4 GPU的使用28
2.5 小結31
第 3 章 MediaPipe Facemesh33
3.1 Facemesh簡介33
3.1.1 用于增強現實34
3.1.2 用于AR濾鏡34
3.1.3 用于視頻會議軟件35
3.1.4 基于MediaPipe的美顏應用36
3.2 實現虛擬化身（一）36
3.2.1 構建工作環境36
3.2.2 構建流程 38
3.2.3 獲取面部關鍵點39
3.3 實現虛擬化身（二）53
3.3.1 構建開發環境53
3.3.2 構建虛擬化身特效55
3.4 實現美顏特性65
3.5 虛擬背景的Python實現68
3.6 虛擬背景的Android實現 71
3.6.1 構建開發環境72
3.6.2 視頻背景特效的實現80
3.7 小結99
第 4 章 MediaPipe與游戲控制100
4.1 體感游戲簡介100
4.2 體感游戲與MediaPipe的姿態估計（Pose Estimation）102
4.3 MediaPipe姿態檢測102
4.4 游戲人物控制機制105
4.5 控制水平和豎直方向的移動105
4.5.1 控制水平方向的移動105
4.5.2 控制豎直方向的移動107
4.6 控制鍵盤或鼠標的移動109
4.7 小結 110
第 5 章 MediaPipe視覺特效實現111
5.1 識別眼睛EAR活動111
5.1.1 EAR介紹112
5.1.2 EAR判定疲勞的流程113
5.1.3 MediPipe監測EAR114
5.2 AR激光劍效果118
5.2.1 游戲策劃119
5.2.2 準備和設計圖片資源120
5.2.3 編寫腳本120
5.2.4 測試和預覽效果131
5.3 火箭發射小游戲131
5.4 空中作圖149
5.4.1 空中作圖的歷史149
5.4.2 應用流程的設計149
5.4.3 菜單的設計149
5.4.4 選擇和繪畫手勢的判斷150
5.4.5 繪畫邏輯的實現152
5.4.6 測試和預覽效果154
5.5 小結 155
第 6 章 MediaPipe手語識別實戰156
6.1 手語識別介紹156
6.1.1 手語簡介156
6.1.2 手語識別的歷史157
6.2 MediaPipe手語識別的實現步驟157
6.3 小結 183
第 7 章 MediaPipe智能健身教練實戰184
7.1 智能健身概述184
7.2 MediaPipe健康教練的實現185
7.3 小結199
第 8 章 MediaPipe和Unity200
8.1 MediaPipe Unity插件簡介200
8.2 MediaPipe Unity插件的安裝方法201
8.3 MediaPipe Unity插件的使用方法206
8.4 案例介紹214
8.5 小結230
第 9 章 MediaPipe的前景和展望231
9.1 實時識別、移動設備加速AI技術的落地，助力廉價AR/VR設備（ARCore/VRCHAT）231
9.2 MediaPipe助力元宇宙發展232
9.3 面臨的挑戰233
9.4 小結233
展開全部
MediaPipe機器學習跨平臺框架實戰 作者簡介
馬健健，畢業于上海交通大學，碩士，擁有超過十年的軟件架構經驗，先后供職于國內 外多家知名公司，目前就職于上海某知名外企，主要負責大數據處理、機器學習應用和 數據挖掘方面的研究和實施工作，長期研究AI虛擬人技術。已出版圖書《虛擬偶像AI實 現》《AI創意繪畫與視頻制作：基于Stable Diffusion和Control NET》
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