MediaPipe フレームワーク Android アーカイブ

MediaPipe Framework Android Archive（AAR）ライブラリは、Android Studio と Gradle で MediaPipe Framework を使用する便利な方法です。MediaPipe Framework では、すべてのプロジェクトで使用できる一般的な AAR は公開されていません。代わりに、開発者は mediapipe_aar() ターゲットを作成して、自分のプロジェクト用のカスタム AAR ファイルを生成する必要があります。これは、各プロジェクトに必要な MediaPipe 計算ツールなどの特定のリソースを含めるために必要です。

MediaPipe フレームワークの AAR を作成する手順

1. mediapipe_aar() ターゲットを作成します。

   MediaPipe ディレクトリで、BUILD ファイルに新しい mediapipe_aar() ターゲットを作成します。グラフで使用されている計算ツールを把握し、計算ツールの依存関係を mediapipe_aar() に提供する必要があります。たとえば、顔検出グラフの AAR を作成するには、以下のコードを mediapipe/examples/android/src/java/com/google/mediapipe/apps/aar_example/BUILD に記述します。

   load("//mediapipe/java/com/google/mediapipe:mediapipe_aar.bzl", "mediapipe_aar")
   
   mediapipe_aar(
       name = "mediapipe_face_detection",
       calculators = ["//mediapipe/graphs/face_detection:mobile_calculators"],
   )
   

2. Bazel ビルドコマンドを実行して AAR を生成します。

   bazel build -c opt --strip=ALWAYS \
       --host_crosstool_top=@bazel_tools//tools/cpp:toolchain \
       --fat_apk_cpu=arm64-v8a,armeabi-v7a \
       --legacy_whole_archive=0 \
       --features=-legacy_whole_archive \
       --copt=-fvisibility=hidden \
       --copt=-ffunction-sections \
       --copt=-fdata-sections \
       --copt=-fstack-protector \
       --copt=-Oz \
       --copt=-fomit-frame-pointer \
       --copt=-DABSL_MIN_LOG_LEVEL=2 \
       --linkopt=-Wl,--gc-sections,--strip-all \
       //path/to/the/aar/build/file:aar_name.aar
   

   ステップ 1 で作成した顔検出の AAR ターゲットに対して、次のコマンドを実行します。

   bazel build -c opt --strip=ALWAYS \
       --host_crosstool_top=@bazel_tools//tools/cpp:toolchain \
       --fat_apk_cpu=arm64-v8a,armeabi-v7a \
       --legacy_whole_archive=0 \
       --features=-legacy_whole_archive \
       --copt=-fvisibility=hidden \
       --copt=-ffunction-sections \
       --copt=-fdata-sections \
       --copt=-fstack-protector \
       --copt=-Oz \
       --copt=-fomit-frame-pointer \
       --copt=-DABSL_MIN_LOG_LEVEL=2 \
       --linkopt=-Wl,--gc-sections,--strip-all \
       //mediapipe/examples/android/src/java/com/google/mediapipe/apps/aar_example:mediapipe_face_detection.aar
   
   # It should print:
   # Target //mediapipe/examples/android/src/java/com/google/mediapipe/apps/aar_example:mediapipe_face_detection.aar up-to-date:
   # bazel-bin/mediapipe/examples/android/src/java/com/google/mediapipe/apps/aar_example/mediapipe_face_detection.aar
   

3. （省略可）AAR を任意の場所に保存します。

   cp bazel-bin/mediapipe/examples/android/src/java/com/google/mediapipe/apps/aar_example/mediapipe_face_detection.aar
   /absolute/path/to/your/preferred/location
   

Android Studio で Gradle を使用して MediaPipe フレームワーク AAR を使用する手順

1. Android Studio を起動して、プロジェクトに移動します。

2. AAR を app/lib にコピーします。

   cp bazel-bin/mediapipe/examples/android/src/java/com/google/mediapipe/apps/aar_example/mediapipe_face_detection.aar
   /path/to/your/app/libs/
   

   

3. app/src/main/assets を作成し、アセット（グラフ、モデルなど）を app/src/main/assets にコピーします。

   MediaPipe バイナリグラフを作成し、アセットを app/src/main/assets にコピーします。たとえば、顔検出グラフの場合は、バイナリグラフと顔検出 tflite モデルをビルドしてコピーする必要があります。

   bazel build -c opt mediapipe/graphs/face_detection:face_detection_mobile_gpu_binary_graph
   cp bazel-bin/mediapipe/graphs/face_detection/face_detection_mobile_gpu.binarypb /path/to/your/app/src/main/assets/
   cp mediapipe/modules/face_detection/face_detection_short_range.tflite /path/to/your/app/src/main/assets/
   

   

4. app/build.gradle を変更して、MediaPipe の依存関係と MediaPipe AAR を追加します。

   dependencies {
       implementation fileTree(dir: 'libs', include: ['*.jar', '*.aar'])
       implementation 'androidx.appcompat:appcompat:1.0.2'
       implementation 'androidx.constraintlayout:constraintlayout:1.1.3'
       testImplementation 'junit:junit:4.12'
       androidTestImplementation 'androidx.test.ext:junit:1.1.0'
       androidTestImplementation 'androidx.test.espresso:espresso-core:3.1.1'
       // MediaPipe deps
       implementation 'com.google.flogger:flogger:latest.release'
       implementation 'com.google.flogger:flogger-system-backend:latest.release'
       implementation 'com.google.code.findbugs:jsr305:latest.release'
       implementation 'com.google.guava:guava:27.0.1-android'
       implementation 'com.google.protobuf:protobuf-javalite:3.19.1'
       // CameraX core library
       def camerax_version = "1.0.0-beta10"
       implementation "androidx.camera:camera-core:$camerax_version"
       implementation "androidx.camera:camera-camera2:$camerax_version"
       implementation "androidx.camera:camera-lifecycle:$camerax_version"
       // AutoValue
       def auto_value_version = "1.8.1"
       implementation "com.google.auto.value:auto-value-annotations:$auto_value_version"
       annotationProcessor "com.google.auto.value:auto-value:$auto_value_version"
   }
   

5. Android アプリのサンプルに沿って、Android Studio で MediaPipe をユースケースに使用します。サンプルをお探しの場合は、顔検出の例をこちらで、マルチハンド トラッキングの例についてはこちらをご覧ください。