Debian और Ubuntu पर इंस्टॉल करना
Bazelisk इंस्टॉल करें.
Bazelisk इंस्टॉल करने के लिए, आधिकारिक Bazel दस्तावेज़ का पालन करें.
मीडिया पाइप डेटा स्टोर करने की जगह को चेकआउट करें.
$ cd $HOME $ git clone --depth 1 https://github.com/google/mediapipe.git # Change directory into MediaPipe root directory $ cd mediapipe
OpenCV और FFmpeg इंस्टॉल करें.
पहला विकल्प. पहले से कंपाइल की गई OpenCV लाइब्रेरी इंस्टॉल करने के लिए, पैकेज मैनेजर टूल इस्तेमाल करें. FFmpeg को
libopencv-video-dev
से इंस्टॉल किया जाएगा.ओएस OpenCV Debian 9 (स्ट्रेच) 2.4 Debian 10 (बस्टर) 3.2 Debian 11 (बुल्सआई) 4.5 Ubuntu 16.04 एलटीएस 2.4 Ubuntu 18.04 एलटीएस 3.2 Ubuntu 20.04 एलटीएस 4.2 Ubuntu 20.04 एलटीएस 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
ध्यान दें. Debian 11/Ubuntu 21.04 पर जब
libopencv-video-dev
के साथ OpenCV 4.5 को इंस्टॉल किया जाता है, तोlibopencv-contrib-dev
को भी इंस्टॉल किया जाना चाहिए.$ sudo apt-get install -y libopencv-contrib-dev
MediaPipe के
opencv_linux.BUILD
औरWORKSPACE
को पहले से ही OpenCV 2/3 के लिए कॉन्फ़िगर किया गया है और इन्हें किसी भी आर्किटेक्चर पर सही तरीके से काम करना चाहिए:# 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", ], )
OpenCV 4 के लिए
opencv_linux.BUILD
को मौजूदा आर्किटेक्चर को ध्यान में रखकर बदलाव करना होगा:# 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", ], )
दूसरा विकल्प. सोर्स से OpenCV अपने-आप बनाने और MediaPipe के OpenCV कॉन्फ़िगरेशन में बदलाव करने के लिए,
setup_opencv.sh
चलाएं. इस विकल्प से, तीसरे विकल्प में बताए गए सभी चरण अपने-आप पूरे हो जाएंगे.तीसरा विकल्प. सोर्स कोड से OpenCV को मैन्युअल तौर पर बनाने के लिए, OpenCV के दस्तावेज़ देखें.
आपको MediaPipe को अपनी OpenCV लाइब्रेरी पर ले जाने के लिए,
WORKSPACE
औरopencv_linux.BUILD
में बदलाव करने पड़ सकते हैं. मान लें कि OpenCV को/usr/local/
पर इंस्टॉल किया जाएगा, जिसका सुझाव डिफ़ॉल्ट रूप से दिया जाता है.OpenCV 2/3 सेटअप:
# 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 का सेटअप:
# 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", ], )
मौजूदा FFmpeg सेटअप के बारे में
ffmpeg_linux.BUILD
में बताया गया है. यह हर तरह के आर्किटेक्चर के लिए काम करता है:# 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", ], )
जीपीयू ऐक्सेलरेशन के साथ सिर्फ़ Linux (OS X पर नहीं) पर डेस्कटॉप के उदाहरण चलाने के लिए.
# 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.
C++ के उदाहरण मेंनमस्ते World! चलाएं.
$ 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!
अगर आपको बिल्ड से जुड़ी कोई गड़बड़ी मिलती है, तो कृपया बिल्ड से जुड़ी कई सामान्य समस्याओं को हल करने के लिए समस्या का हल लेख पढ़ें.
CentOS पर इंस्टॉल किया जा रहा है
डिसक्लेमर: CentOS पर MediaPipe को टेस्ट किया जा रहा है.
Bazelisk इंस्टॉल करें.
Bazelisk इंस्टॉल करने के लिए, आधिकारिक Bazel दस्तावेज़ का पालन करें.
मीडिया पाइप डेटा स्टोर करने की जगह को चेकआउट करें.
$ git clone --depth 1 https://github.com/google/mediapipe.git # Change directory into MediaPipe root directory $ cd mediapipe
OpenCV इंस्टॉल करें.
विकल्प 1. पहले से कंपाइल किया गया वर्शन इंस्टॉल करने के लिए, पैकेज मैनेजर टूल का इस्तेमाल करें.
$ sudo yum install opencv-devel
विकल्प 2. सोर्स कोड से OpenCV बनाएं.
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"], )
C++ के उदाहरण मेंनमस्ते World! चलाएं.
$ 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!
अगर आपको बिल्ड से जुड़ी कोई गड़बड़ी मिलती है, तो कृपया बिल्ड से जुड़ी कई सामान्य समस्याओं को हल करने के लिए समस्या का हल लेख पढ़ें.
macOS पर इंस्टॉल किया जा रहा है
प्रीवर्क:
Bazelisk इंस्टॉल करें.
Bazelisk इंस्टॉल करने के लिए, आधिकारिक Bazel दस्तावेज़ का पालन करें.
मीडिया पाइप डेटा स्टोर करने की जगह को चेकआउट करें.
$ git clone --depth 1 https://github.com/google/mediapipe.git $ cd mediapipe
OpenCV और FFmpeg इंस्टॉल करें.
विकल्प 1. पहले से कंपाइल की गई OpenCV 3 लाइब्रेरी इंस्टॉल करने के लिए, HomeBrew पैकेज मैनेजर टूल इस्तेमाल करें. FFmpeg को OpenCV की मदद से इंस्टॉल किया जाएगा.
$ brew install opencv@3 # There is a known issue caused by the glog dependency. Uninstall glog. $ brew uninstall --ignore-dependencies glog
विकल्प 2. OpenCV लाइब्रेरी इंस्टॉल करने के लिए, MacPorts पैकेज मैनेजर टूल का इस्तेमाल करें.
$ 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"], )
पक्का करें कि Python 3 और Python "six" लाइब्रेरी इंस्टॉल की गई हों.
$ 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
C++ के उदाहरण मेंनमस्ते World! चलाएं.
$ 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!
अगर आपको बिल्ड से जुड़ी कोई गड़बड़ी मिलती है, तो कृपया बिल्ड से जुड़ी कई सामान्य समस्याओं को हल करने के लिए समस्या का हल लेख पढ़ें.
Windows पर इंस्टॉल करना
डिसक्लेमर: Windows पर MediaPipe को चलाना प्रयोग के तौर पर उपलब्ध है.
MSYS2 इंस्टॉल करें और
%PATH%
एनवायरमेंट वैरिएबल में बदलाव करें.अगर
C:\msys64
पर MSYS2 को इंस्टॉल किया गया है, तो अपने%PATH%
के एनवायरमेंट वैरिएबल मेंC:\msys64\usr\bin
जोड़ें.ज़रूरी पैकेज इंस्टॉल करें.
C:\> pacman -S git patch unzip
Python इंस्टॉल करके, एक्ज़ीक्यूटेबल को
%PATH%
एनवायरमेंट वैरिएबल में बदलाव करने की अनुमति दें.https://www.python.org/downloads से इंस्टॉल करके Python Windows डाउनलोड करें.
विज़ुअल C++ बिल्ड टूल 2019 और WinSDK इंस्टॉल करें
VisualStudio की वेबसाइट पर जाकर, बिल्ड टूल डाउनलोड करें. इसके बाद, Microsoft Visual C++ 2019 और Microsoft बिल्ड टूल 2019 को इंस्टॉल करें.
Microsoft की आधिकारिक वेबसाइट से WinSDK टूल को डाउनलोड करें और इंस्टॉल करें.
Bazel या Bazelisk को इंस्टॉल करें और
%PATH%
के एनवायरमेंट वैरिएबल में, Bazel की एक्ज़ीक्यूटेबल की जगह जोड़ें.विकल्प 1. Bazel 6.1.1 या इसके बाद के वर्शन को इंस्टॉल करने के लिए, Bzel के आधिकारिक दस्तावेज़ को फ़ॉलो करें.
विकल्प 2. Bazelisk इंस्टॉल करने के लिए, आधिकारिक Bazel दस्तावेज़ का पालन करें.
Bazel वैरिएबल सेट करें. Bazel के आधिकारिक दस्तावेज़ में, "Windows पर बनाएं" के बारे में ज़्यादा जानकारी पाएं.
# Please find the exact paths and version numbers from your local version. C:\> set BAZEL_VS=C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\BuildTools C:\> set BAZEL_VC=C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\BuildTools\VC C:\> set BAZEL_VC_FULL_VERSION=<Your local VC version> C:\> set BAZEL_WINSDK_FULL_VERSION=<Your local WinSDK version>
मीडिया पाइप डेटा स्टोर करने की जगह को चेकआउट करें.
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
OpenCV इंस्टॉल करें.
Windows के एक्ज़ीक्यूटेबल को https://opencv.org/releases/ से डाउनलोड करें और इंस्टॉल करें. MediaPipe 0.10.x, OpenCV 3.4.10 के साथ काम करता है. अगर
C:\opencv
पर OpenCV इंस्टॉल नहीं है, तोWORKSPACE
फ़ाइल में बदलाव करना न भूलें.new_local_repository( name = "windows_opencv", build_file = "@//third_party:opencv_windows.BUILD", path = "C:\\<path to opencv>\\build", )
C++ के उदाहरण मेंनमस्ते World! चलाएं.
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!
अगर आपको बिल्ड से जुड़ी कोई गड़बड़ी मिलती है, तो कृपया बिल्ड से जुड़ी कई सामान्य समस्याओं को हल करने के लिए समस्या का हल लेख पढ़ें.
Linux के लिए Windows सबसिस्टम (डब्ल्यूएसएल) पर इंस्टॉल करना
Linux (Ubuntu) के लिए Windows सबसिस्टम इंस्टॉल करने के लिए, निर्देश का पालन करें.
Windows ADB इंस्टॉल करें और Windows में ADB सर्वर शुरू करें.
WSL लॉन्च करें.
में मौजूद होती हैज़रूरी पैकेज इंस्टॉल करें.
username@DESKTOP-TMVLBJ1:~$ sudo apt-get update && sudo apt-get install -y build-essential git python zip adb openjdk-8-jdk
Bazelisk इंस्टॉल करें.
Bazelisk इंस्टॉल करने के लिए, आधिकारिक Bazel दस्तावेज़ का पालन करें.
मीडिया पाइप डेटा स्टोर करने की जगह को चेकआउट करें.
username@DESKTOP-TMVLBJ1:~$ git clone --depth 1 https://github.com/google/mediapipe.git username@DESKTOP-TMVLBJ1:~$ cd mediapipe
OpenCV और FFmpeg इंस्टॉल करें.
विकल्प 1. पहले से कंपाइल की गई OpenCV लाइब्रेरी इंस्टॉल करने के लिए, पैकेज मैनेजर टूल इस्तेमाल करें. FFmpeg को libopencv-video-dev की मदद से इंस्टॉल किया जाएगा.
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
विकल्प 2. सोर्स से OpenCV अपने-आप बनाने और MediaPipe के OpenCV कॉन्फ़िगरेशन में बदलाव करने के लिए,
setup_opencv.sh
चलाएं.तीसरा विकल्प. सोर्स कोड से OpenCV को मैन्युअल तौर पर बनाने के लिए, OpenCV के दस्तावेज़ देखें.
WORKSPACE
WORKSPACE
में "openc1/openc1} "openc1} नियम का "{/1_opencv" new_local_repositoryमें अपडेट करना होगाopencv_linux.BUILD
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"], )
C++ के उदाहरण मेंनमस्ते World! चलाएं.
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!
अगर बिल्ड में गड़बड़ी आ जाती है, तो कृपया समस्या का हल लेख पढ़ें. इससे आपको बिल्ड से जुड़ी कई सामान्य समस्याओं को हल करने में मदद मिलेगी.
Docker से इंस्टॉल करना
इसमें एक Docker इमेज का इस्तेमाल किया जाएगा, जो MediaPipe की इंस्टॉलेशन को बाकी सिस्टम से अलग करेगी.
अपने होस्ट सिस्टम पर Docker इंस्टॉल करें.
"mediaPipe" टैग वाली डॉकर इमेज बनाएं.
$ 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
C++ के उदाहरण मेंनमस्ते World! चलाएं.
$ 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!
अगर बिल्ड में गड़बड़ी आ जाती है, तो कृपया समस्या का हल लेख पढ़ें. इससे आपको बिल्ड से जुड़ी कई सामान्य समस्याओं को हल करने में मदद मिलेगी.
MediaPipe Android का एक उदाहरण बनाएं.
$ 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