MediaPipe フレームワーク Android アーカイブ

MediaPipe Framework Android Archive（AAR）ライブラリを使用すると、 Android Studio と Gradle での MediaPipe フレームワークMediaPipe フレームワークはすべてのプロジェクトで使用できる一般的な AAR を公開します。それよりも、デベロッパーは独自のカスタム AAR ファイルを生成する mediapipe_aar() ターゲットを作成するできます。これは、次のような特定のリソースを含めるために必要です。各プロジェクトに必要な MediaPipe 計算ツール。

MediaPipe フレームワークの AAR を作成する手順

mediapipe_aar() ターゲットを作成します。

MediaPipe ディレクトリで、ビルドに新しい mediapipe_aar() ターゲットを作成します。表示されます。グラフで使われている計算機を把握し mediapipe_aar() に計算機の依存関係を指定する。たとえば、顔検出グラフの AAR を作成するには、次のコードを mediapipe/examples/android/src/java/com/google/mediapipe/apps/aar_example/BUILD.
```
load("//mediapipe/java/com/google/mediapipe:mediapipe_aar.bzl", "mediapipe_aar")

mediapipe_aar(
    name = "mediapipe_face_detection",
    calculators = ["//mediapipe/graphs/face_detection:mobile_calculators"],
)
```

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 ターゲットについて、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

（省略可）AAR をご希望の地域に保存します。

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

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

Android Studio を起動してプロジェクトに移動します。

AAR を app/libs 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/

スクリーンショット

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.

MediaPipe バイナリグラフを作成し、アセットを app/src/main/assets. たとえば、顔検出グラフの場合は、バイナリをコピーします。グラフ顔検出 tflite モデルを使用します。
```
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/
```

MediaPipe の依存関係と MediaPipe AAR を追加するように app/build.gradle を変更します。

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"
}

以下の Android アプリの例に沿って、Android Studio で MediaPipe を構築できます顔検出の例については、見つかりましたこちら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。