Installation

Installation unter Debian und Ubuntu

  1. Installieren Sie Bazelisk.

    Folgen Sie der offiziellen Bazel-Dokumentation, um Bazelisk zu installieren.

  2. MediaPipe-Repository auschecken

    $ cd $HOME
    $ git clone --depth 1 https://github.com/google/mediapipe.git
    
    # Change directory into MediaPipe root directory
    $ cd mediapipe
    
  3. Installieren Sie OpenCV und FFmpeg.

    Option 1 Verwenden Sie das Paketmanager-Tool, um die vorkompilierten OpenCV-Bibliotheken zu installieren. FFmpeg wird über libopencv-video-dev installiert.

    Betriebssystem OpenCV
    Debian 9 (Stretch) 2.4
    Debian 10 (Buster) 3.2
    Debian 11 (Bullseye) 4,5
    Ubuntu 16.04 LTS 2.4
    Ubuntu 18.04 LTS 3.2
    Ubuntu 20.04 LTS 4,2
    Ubuntu 20.04 LTS 4,2
    Ubuntu 21.04 4,5
    $ sudo apt-get install -y \
        libopencv-core-dev \
        libopencv-highgui-dev \
        libopencv-calib3d-dev \
        libopencv-features2d-dev \
        libopencv-imgproc-dev \
        libopencv-video-dev
    

    Hinweis: Wenn OpenCV 4.5 unter Debian 11/Ubuntu 21.04 mit libopencv-video-dev installiert ist, sollte auch libopencv-contrib-dev installiert sein.

    $ sudo apt-get install -y libopencv-contrib-dev
    

    opencv_linux.BUILD und WORKSPACE von MediaPipe sind bereits für OpenCV 2/3 konfiguriert und sollten auf jeder Architektur ordnungsgemäß funktionieren:

    # WORKSPACE
    new_local_repository(
      name = "linux_opencv",
      build_file = "@//third_party:opencv_linux.BUILD",
      path = "/usr",
    )
    
    # opencv_linux.BUILD for OpenCV 2/3 installed from Debian package
    cc_library(
      name = "opencv",
      linkopts = [
        "-l:libopencv_core.so",
        "-l:libopencv_calib3d.so",
        "-l:libopencv_features2d.so",
        "-l:libopencv_highgui.so",
        "-l:libopencv_imgcodecs.so",
        "-l:libopencv_imgproc.so",
        "-l:libopencv_video.so",
        "-l:libopencv_videoio.so",
      ],
    )
    

    Für OpenCV 4 müssen Sie opencv_linux.BUILD unter Berücksichtigung der aktuellen Architektur ändern:

    # WORKSPACE
    new_local_repository(
      name = "linux_opencv",
      build_file = "@//third_party:opencv_linux.BUILD",
      path = "/usr",
    )
    
    # opencv_linux.BUILD for OpenCV 4 installed from Debian package
    cc_library(
      name = "opencv",
      hdrs = glob([
        # Uncomment according to your multiarch value (gcc -print-multiarch):
        #  "include/aarch64-linux-gnu/opencv4/opencv2/cvconfig.h",
        #  "include/arm-linux-gnueabihf/opencv4/opencv2/cvconfig.h",
        #  "include/x86_64-linux-gnu/opencv4/opencv2/cvconfig.h",
        "include/opencv4/opencv2/**/*.h*",
      ]),
      includes = [
        # Uncomment according to your multiarch value (gcc -print-multiarch):
        #  "include/aarch64-linux-gnu/opencv4/",
        #  "include/arm-linux-gnueabihf/opencv4/",
        #  "include/x86_64-linux-gnu/opencv4/",
        "include/opencv4/",
      ],
      linkopts = [
        "-l:libopencv_core.so",
        "-l:libopencv_calib3d.so",
        "-l:libopencv_features2d.so",
        "-l:libopencv_highgui.so",
        "-l:libopencv_imgcodecs.so",
        "-l:libopencv_imgproc.so",
        "-l:libopencv_video.so",
        "-l:libopencv_videoio.so",
      ],
    )
    

    Option 2. Führen Sie setup_opencv.sh aus, um OpenCV automatisch aus der Quelle zu erstellen und die OpenCV-Konfiguration von MediaPipe zu ändern. Bei dieser Option werden alle in Option 3 beschriebenen Schritte automatisch ausgeführt.

    Option 3. Folgen Sie der Dokumentation zu OpenCV, um OpenCV manuell aus dem Quellcode zu erstellen.

    Möglicherweise müssen Sie WORKSPACE und opencv_linux.BUILD ändern, um MediaPipe auf Ihre eigenen OpenCV-Bibliotheken zu verweisen. Angenommen, OpenCV wird unter /usr/local/ installiert, was standardmäßig empfohlen wird.

    OpenCV 2/3-Einrichtung:

    # WORKSPACE
    new_local_repository(
      name = "linux_opencv",
      build_file = "@//third_party:opencv_linux.BUILD",
      path = "/usr/local",
    )
    
    # opencv_linux.BUILD for OpenCV 2/3 installed to /usr/local
    cc_library(
      name = "opencv",
      linkopts = [
        "-L/usr/local/lib",
        "-l:libopencv_core.so",
        "-l:libopencv_calib3d.so",
        "-l:libopencv_features2d.so",
        "-l:libopencv_highgui.so",
        "-l:libopencv_imgcodecs.so",
        "-l:libopencv_imgproc.so",
        "-l:libopencv_video.so",
        "-l:libopencv_videoio.so",
      ],
    )
    

    OpenCV 4-Einrichtung:

    # WORKSPACE
    new_local_repository(
      name = "linux_opencv",
      build_file = "@//third_party:opencv_linux.BUILD",
      path = "/usr/local",
    )
    
    # opencv_linux.BUILD for OpenCV 4 installed to /usr/local
    cc_library(
      name = "opencv",
      hdrs = glob([
        "include/opencv4/opencv2/**/*.h*",
      ]),
      includes = [
        "include/opencv4/",
      ],
      linkopts = [
        "-L/usr/local/lib",
        "-l:libopencv_core.so",
        "-l:libopencv_calib3d.so",
        "-l:libopencv_features2d.so",
        "-l:libopencv_highgui.so",
        "-l:libopencv_imgcodecs.so",
        "-l:libopencv_imgproc.so",
        "-l:libopencv_video.so",
        "-l:libopencv_videoio.so",
      ],
    )
    

    Die aktuelle FFmpeg-Einrichtung ist in ffmpeg_linux.BUILD definiert und sollte für jede Architektur funktionieren:

    # WORKSPACE
    new_local_repository(
      name = "linux_ffmpeg",
      build_file = "@//third_party:ffmpeg_linux.BUILD",
      path = "/usr"
    )
    
    # ffmpeg_linux.BUILD for FFmpeg installed from Debian package
    cc_library(
      name = "libffmpeg",
      linkopts = [
        "-l:libavcodec.so",
        "-l:libavformat.so",
        "-l:libavutil.so",
      ],
    )
    
  4. Zum Ausführen von Desktopbeispielen nur unter Linux (nicht unter OS X) mit GPU-Beschleunigung.

    # Requires a GPU with EGL driver support.
    # Can use mesa GPU libraries for desktop, (or Nvidia/AMD equivalent).
    sudo apt-get install mesa-common-dev libegl1-mesa-dev libgles2-mesa-dev
    
    # To compile with GPU support, replace
    --define MEDIAPIPE_DISABLE_GPU=1
    # with
    --copt -DMESA_EGL_NO_X11_HEADERS --copt -DEGL_NO_X11
    # when building GPU examples.
    
  5. Führen Sie das Beispiel „Hello World!“ in C++ aus.

    $ export GLOG_logtostderr=1
    
    # if you are running on Linux desktop with CPU only
    $ bazel run --define MEDIAPIPE_DISABLE_GPU=1 \
        mediapipe/examples/desktop/hello_world:hello_world
    
    # If you are running on Linux desktop with GPU support enabled (via mesa drivers)
    $ bazel run --copt -DMESA_EGL_NO_X11_HEADERS --copt -DEGL_NO_X11 \
        mediapipe/examples/desktop/hello_world:hello_world
    
    # Should print:
    # Hello World!
    # Hello World!
    # Hello World!
    # Hello World!
    # Hello World!
    # Hello World!
    # Hello World!
    # Hello World!
    # Hello World!
    # Hello World!
    

Wenn ein Buildfehler auftritt, lesen Sie den Hilfeartikel Fehlerbehebung. Dort finden Sie Lösungen für einige häufige Buildprobleme.

Installation unter CentOS

Haftungsausschluss: Das Ausführen von MediaPipe unter CentOS ist experimentell.

  1. Installieren Sie Bazelisk.

    Folgen Sie der offiziellen Bazel-Dokumentation, um Bazelisk zu installieren.

  2. MediaPipe-Repository auschecken

    $ git clone --depth 1 https://github.com/google/mediapipe.git
    
    # Change directory into MediaPipe root directory
    $ cd mediapipe
    
  3. Installieren Sie OpenCV.

    Option 1: Verwenden Sie das Paketmanager-Tool, um die vorkompilierte Version zu installieren.

    $ sudo yum install opencv-devel
    

    Option 2. OpenCV aus dem Quellcode erstellen.

    new_local_repository(
        name = "linux_opencv",
        build_file = "@//third_party:opencv_linux.BUILD",
        path = "/usr/local",
    )
    
    new_local_repository(
        name = "linux_ffmpeg",
        build_file = "@//third_party:ffmpeg_linux.BUILD",
        path = "/usr/local",
    )
    
    cc_library(
        name = "opencv",
        srcs = glob(
            [
                "lib/libopencv_core.so",
                "lib/libopencv_highgui.so",
                "lib/libopencv_imgcodecs.so",
                "lib/libopencv_imgproc.so",
                "lib/libopencv_video.so",
                "lib/libopencv_videoio.so",
            ],
        ),
        hdrs = glob([
            # For OpenCV 3.x
            "include/opencv2/**/*.h*",
            # For OpenCV 4.x
            # "include/opencv4/opencv2/**/*.h*",
        ]),
        includes = [
            # For OpenCV 3.x
            "include/",
            # For OpenCV 4.x
            # "include/opencv4/",
        ],
        linkstatic = 1,
        visibility = ["//visibility:public"],
    )
    
    cc_library(
        name = "libffmpeg",
        srcs = glob(
            [
                "lib/libav*.so",
            ],
        ),
        hdrs = glob(["include/libav*/*.h"]),
        includes = ["include"],
        linkopts = [
            "-lavcodec",
            "-lavformat",
            "-lavutil",
        ],
        linkstatic = 1,
        visibility = ["//visibility:public"],
    )
    
  4. Führen Sie das Beispiel „Hello World!“ in C++ aus.

    $ export GLOG_logtostderr=1
    # Need bazel flag 'MEDIAPIPE_DISABLE_GPU=1' if you are running on Linux desktop with CPU only
    $ bazel run --define MEDIAPIPE_DISABLE_GPU=1 \
        mediapipe/examples/desktop/hello_world:hello_world
    
    # Should print:
    # Hello World!
    # Hello World!
    # Hello World!
    # Hello World!
    # Hello World!
    # Hello World!
    # Hello World!
    # Hello World!
    # Hello World!
    # Hello World!
    

Wenn ein Buildfehler auftritt, lesen Sie den Hilfeartikel Fehlerbehebung. Dort finden Sie Lösungen für einige häufige Buildprobleme.

Installation unter macOS

  1. Vorarbeit:

    • Installieren Sie Homebrew.
    • Installieren Sie Xcode und die zugehörigen Befehlszeilentools bis zum xcode-select --install.
  2. Installieren Sie Bazelisk.

    Folgen Sie der offiziellen Bazel-Dokumentation, um Bazelisk zu installieren.

  3. MediaPipe-Repository auschecken

    $ git clone --depth 1 https://github.com/google/mediapipe.git
    
    $ cd mediapipe
    
  4. Installieren Sie OpenCV und FFmpeg.

    Option 1: Verwenden Sie das Paketmanager-Tool HomeBrew, um die vorkompilierten OpenCV 3-Bibliotheken zu installieren. FFmpeg wird über OpenCV installiert.

    $ brew install opencv@3
    
    # There is a known issue caused by the glog dependency. Uninstall glog.
    $ brew uninstall --ignore-dependencies glog
    

    Option 2. Verwenden Sie das MacPorts-Paketmanager-Tool, um die OpenCV-Bibliotheken zu installieren.

    $ port install opencv
    
    new_local_repository(
        name = "macos_opencv",
        build_file = "@//third_party:opencv_macos.BUILD",
        path = "/opt",
    )
    
    new_local_repository(
        name = "macos_ffmpeg",
        build_file = "@//third_party:ffmpeg_macos.BUILD",
        path = "/opt",
    )
    
    cc_library(
        name = "opencv",
        srcs = glob(
            [
                "local/lib/libopencv_core.dylib",
                "local/lib/libopencv_highgui.dylib",
                "local/lib/libopencv_imgcodecs.dylib",
                "local/lib/libopencv_imgproc.dylib",
                "local/lib/libopencv_video.dylib",
                "local/lib/libopencv_videoio.dylib",
            ],
        ),
        hdrs = glob(["local/include/opencv2/**/*.h*"]),
        includes = ["local/include/"],
        linkstatic = 1,
        visibility = ["//visibility:public"],
    )
    
    cc_library(
        name = "libffmpeg",
        srcs = glob(
            [
                "local/lib/libav*.dylib",
            ],
        ),
        hdrs = glob(["local/include/libav*/*.h"]),
        includes = ["local/include/"],
        linkopts = [
            "-lavcodec",
            "-lavformat",
            "-lavutil",
        ],
        linkstatic = 1,
        visibility = ["//visibility:public"],
    )
    
  5. Python 3 und die Python-Bibliothek „six“ müssen installiert sein.

    $ brew install python
    $ sudo ln -s -f /usr/local/bin/python3.7 /usr/local/bin/python
    $ python --version
    Python 3.7.4
    $ pip3 install --user six
    
  6. Führen Sie das Beispiel „Hello World!“ in C++ aus.

    $ export GLOG_logtostderr=1
    # Need bazel flag 'MEDIAPIPE_DISABLE_GPU=1' as desktop GPU is currently not supported
    $ bazel run --define MEDIAPIPE_DISABLE_GPU=1 \
        mediapipe/examples/desktop/hello_world:hello_world
    
    # Should print:
    # Hello World!
    # Hello World!
    # Hello World!
    # Hello World!
    # Hello World!
    # Hello World!
    # Hello World!
    # Hello World!
    # Hello World!
    # Hello World!
    

Wenn ein Buildfehler auftritt, lesen Sie den Hilfeartikel Fehlerbehebung. Dort finden Sie Lösungen für einige häufige Buildprobleme.

Unter Windows installieren

Haftungsausschluss: Die Ausführung von MediaPipe unter Windows ist experimentell.

  1. Installieren Sie MSYS2 und bearbeiten Sie die Umgebungsvariable %PATH%.

    Wenn MSYS2 unter C:\msys64 installiert ist, fügen Sie der Umgebungsvariablen %PATH% C:\msys64\usr\bin hinzu.

  2. Installieren Sie die erforderlichen Pakete.

    C:\> pacman -S git patch unzip
    
  3. Installieren Sie Python und erlauben Sie der ausführbaren Datei, die Umgebungsvariable %PATH% zu bearbeiten.

    Laden Sie die ausführbare Windows-Version von Python von https://www.python.org/downloads herunter und installieren Sie sie.

  4. Visual C++ Build Tools und WinSDK installieren

    Rufen Sie die Visual Studio-Website auf, laden Sie Build-Tools herunter und installieren Sie Microsoft Visual C++ 2022 Redistributable und Microsoft Build Tools 2022.

    Laden Sie das WinSDK von der offiziellen Microsoft-Website herunter und installieren Sie es.

  5. Installieren Sie Bazel oder Bazelisk und fügen Sie der Umgebungsvariablen %PATH% den Speicherort der Bazel-Ausführdatei hinzu.

    Option 1: Folgen Sie der offiziellen Bazel-Dokumentation, um Bazel 6.5.0 oder höher zu installieren.

    Option 2. Folgen Sie der offiziellen Bazel-Dokumentation, um Bazelisk zu installieren.

  6. Legen Sie Bazel-Variablen fest. Weitere Informationen zu „Build on Windows“ finden Sie in der offiziellen Bazel-Dokumentation.

    # Please find the exact paths and version numbers from your local version.
    C:\> set BAZEL_VS=C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\<version>\BuildTools
    C:\> set BAZEL_VC=C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\<version>\BuildTools\VC
    C:\> set BAZEL_VC_FULL_VERSION=<Your local VC version>
    C:\> set BAZEL_WINSDK_FULL_VERSION=<Your local WinSDK version>
    
  7. MediaPipe-Repository auschecken

    C:\Users\Username\mediapipe_repo> git clone --depth 1 https://github.com/google/mediapipe.git
    
    # Change directory into MediaPipe root directory
    C:\Users\Username\mediapipe_repo> cd mediapipe
    
  8. Installieren Sie OpenCV.

    Laden Sie die Windows-Ausführbare von https://opencv.org/releases/ herunter und installieren Sie sie. MediaPipe 0.10.x unterstützt OpenCV 3.4.10. Bearbeiten Sie die Datei WORKSPACE, wenn OpenCV nicht unter C:\opencv installiert ist.

    new_local_repository(
        name = "windows_opencv",
        build_file = "@//third_party:opencv_windows.BUILD",
        path = "C:\\<path to opencv>\\build",
    )
    
  9. Führen Sie das Beispiel „Hello World!“ in C++ aus.

    C:\Users\Username\mediapipe_repo>bazel build -c opt --define MEDIAPIPE_DISABLE_GPU=1 --action_env PYTHON_BIN_PATH="C://python_36//python.exe" mediapipe/examples/desktop/hello_world
    
    C:\Users\Username\mediapipe_repo>set GLOG_logtostderr=1
    
    C:\Users\Username\mediapipe_repo>bazel-bin\mediapipe\examples\desktop\hello_world\hello_world.exe
    
    # should print:
    # I20200514 20:43:12.277598  1200 hello_world.cc:56] Hello World!
    # I20200514 20:43:12.278597  1200 hello_world.cc:56] Hello World!
    # I20200514 20:43:12.279618  1200 hello_world.cc:56] Hello World!
    # I20200514 20:43:12.279618  1200 hello_world.cc:56] Hello World!
    # I20200514 20:43:12.279618  1200 hello_world.cc:56] Hello World!
    # I20200514 20:43:12.279618  1200 hello_world.cc:56] Hello World!
    # I20200514 20:43:12.279618  1200 hello_world.cc:56] Hello World!
    # I20200514 20:43:12.279618  1200 hello_world.cc:56] Hello World!
    # I20200514 20:43:12.279618  1200 hello_world.cc:56] Hello World!
    # I20200514 20:43:12.280613  1200 hello_world.cc:56] Hello World!
    

Wenn ein Buildfehler auftritt, lesen Sie den Hilfeartikel Fehlerbehebung. Dort finden Sie Lösungen für einige häufige Buildprobleme.

Installation unter dem Windows-Subsystem für Linux (WSL)

  1. Folgen Sie der Anleitung, um das Windows-Subsystem für Linux (Ubuntu) zu installieren.

  2. Installieren Sie Windows ADB und starten Sie den ADB-Server in Windows.

  3. Starten Sie die WSL.

  4. Installieren Sie die erforderlichen Pakete.

    username@DESKTOP-TMVLBJ1:~$ sudo apt-get update && sudo apt-get install -y build-essential git python zip adb openjdk-8-jdk
    
  5. Installieren Sie Bazelisk.

    Folgen Sie der offiziellen Bazel-Dokumentation, um Bazelisk zu installieren.

  6. MediaPipe-Repository auschecken

    username@DESKTOP-TMVLBJ1:~$ git clone --depth 1 https://github.com/google/mediapipe.git
    
    username@DESKTOP-TMVLBJ1:~$ cd mediapipe
    
  7. Installieren Sie OpenCV und FFmpeg.

    Option 1: Verwenden Sie das Paketmanager-Tool, um die vorkompilierten OpenCV-Bibliotheken zu installieren. FFmpeg wird über libopencv-video-dev installiert.

    username@DESKTOP-TMVLBJ1:~/mediapipe$ sudo apt-get install libopencv-core-dev libopencv-highgui-dev \
                           libopencv-calib3d-dev libopencv-features2d-dev \
                           libopencv-imgproc-dev libopencv-video-dev
    

    Option 2. Führen Sie setup_opencv.sh aus, um OpenCV automatisch aus dem Quellcode zu erstellen und die OpenCV-Konfiguration von MediaPipe zu ändern.

    Option 3: Folgen Sie der Dokumentation zu OpenCV, um OpenCV manuell aus dem Quellcode zu erstellen.

    new_local_repository(
        name = "linux_opencv",
        build_file = "@//third_party:opencv_linux.BUILD",
        path = "/usr/local",
    )
    
    cc_library(
        name = "opencv",
        srcs = glob(
            [
                "lib/libopencv_core.so",
                "lib/libopencv_highgui.so",
                "lib/libopencv_imgcodecs.so",
                "lib/libopencv_imgproc.so",
                "lib/libopencv_video.so",
                "lib/libopencv_videoio.so",
            ],
        ),
        hdrs = glob(["include/opencv4/**/*.h*"]),
        includes = ["include/opencv4/"],
        linkstatic = 1,
        visibility = ["//visibility:public"],
    )
    
  8. Führen Sie das Beispiel „Hello World!“ in C++ aus.

    username@DESKTOP-TMVLBJ1:~/mediapipe$ export GLOG_logtostderr=1
    
    # Need bazel flag 'MEDIAPIPE_DISABLE_GPU=1' as desktop GPU is currently not supported
    username@DESKTOP-TMVLBJ1:~/mediapipe$ bazel run --define MEDIAPIPE_DISABLE_GPU=1 \
        mediapipe/examples/desktop/hello_world:hello_world
    
    # Should print:
    # Hello World!
    # Hello World!
    # Hello World!
    # Hello World!
    # Hello World!
    # Hello World!
    # Hello World!
    # Hello World!
    # Hello World!
    # Hello World!
    

Wenn ein Build-Fehler auftritt, lesen Sie den Hilfeartikel Fehlerbehebung. Dort finden Sie Lösungen für einige häufige Build-Probleme.

Installation mit Docker

Dazu wird ein Docker-Image verwendet, mit dem die Installation von MediaPipe vom Rest des Systems isoliert wird.

  1. Installieren Sie Docker auf Ihrem Hostsystem.

  2. Erstellen Sie ein Docker-Image mit dem Tag „mediapipe“.

    $ git clone --depth 1 https://github.com/google/mediapipe.git
    $ cd mediapipe
    $ docker build --tag=mediapipe .
    
    # Should print:
    # Sending build context to Docker daemon  147.8MB
    # Step 1/9 : FROM ubuntu:latest
    # latest: Pulling from library/ubuntu
    # 6abc03819f3e: Pull complete
    # 05731e63f211: Pull complete
    # ........
    # See http://bazel.build/docs/getting-started.html to start a new project!
    # Removing intermediate container 82901b5e79fa
    # ---> f5d5f402071b
    # Step 9/9 : COPY . /edge/mediapipe/
    # ---> a95c212089c5
    # Successfully built a95c212089c5
    # Successfully tagged mediapipe:latest
    
  3. Führen Sie das Beispiel „Hello World!“ in C++ aus.

    $ docker run -it --name mediapipe mediapipe:latest
    
    root@bca08b91ff63:/mediapipe# GLOG_logtostderr=1 bazel run --define MEDIAPIPE_DISABLE_GPU=1 mediapipe/examples/desktop/hello_world
    
    # Should print:
    # Hello World!
    # Hello World!
    # Hello World!
    # Hello World!
    # Hello World!
    # Hello World!
    # Hello World!
    # Hello World!
    # Hello World!
    # Hello World!
    

Wenn ein Build-Fehler auftritt, lesen Sie den Hilfeartikel Fehlerbehebung. Dort finden Sie Lösungen für einige häufige Build-Probleme.

  1. MediaPipe-Android-Beispiel erstellen

    $ docker run -it --name mediapipe mediapipe:latest
    
    root@bca08b91ff63:/mediapipe# bash ./setup_android_sdk_and_ndk.sh
    
    # Should print:
    # Android NDK is now installed. Consider setting $ANDROID_NDK_HOME environment variable to be /root/Android/Sdk/ndk-bundle/android-ndk-r19c
    # Set android_ndk_repository and android_sdk_repository in WORKSPACE
    # Done
    
    root@bca08b91ff63:/mediapipe# bazel build -c opt --config=android_arm64 mediapipe/examples/android/src/java/com/google/mediapipe/apps/objectdetectiongpu:objectdetectiongpu
    
    # Should print:
    # Target //mediapipe/examples/android/src/java/com/google/mediapipe/apps/objectdetectiongpu:objectdetectiongpu up-to-date:
    # bazel-bin/mediapipe/examples/android/src/java/com/google/mediapipe/apps/objectdetectiongpu/objectdetectiongpu_deploy.jar
    # bazel-bin/mediapipe/examples/android/src/java/com/google/mediapipe/apps/objectdetectiongpu/objectdetectiongpu_unsigned.apk
    # bazel-bin/mediapipe/examples/android/src/java/com/google/mediapipe/apps/objectdetectiongpu/objectdetectiongpu.apk
    # INFO: Elapsed time: 144.462s, Critical Path: 79.47s
    # INFO: 1958 processes: 1 local, 1863 processwrapper-sandbox, 94 worker.
    # INFO: Build completed successfully, 2028 total actions