MediaPipe介绍

### MediaPipe 概述

MediaPipe 是一个用于构建多模态（例如视频、音频或任何时间序列数据）、跨平台（即 Android、iOS、Web、边缘设备）应用 ML 管道的框架[^1]。该框架不仅支持多种输入源，还能够高效处理实时数据流。

### 功能特性

#### 多模态与跨平台兼容性
MediaPipe 支持多个操作系统和硬件架构，在不同平台上提供一致的功能体验。这使得开发者能够在各种环境中快速部署机器学习模型[^2]。

#### 开放性和灵活性
MediaPipe 提供了一个开放式的架构设计，允许用户自定义模块并集成第三方算法和服务。这种灵活性极大地扩展了其适用范围和应用场景的可能性。

#### 高效性能优化
为了确保流畅运行于资源受限环境下的移动终端上，MediaPipe 在后端采用了 TensorFlow Lite 技术栈进行推理计算加速；同时针对特定任务进行了专门调优以提高效率[^4]。

### 关键技术细节

对于人体姿态估计这一具体用途而言，MediaPipe 可实现对人体轮廓上的 33 个关键点位置识别，并能分别获取这些特征点在二维平面以及三维空间中的坐标信息。此外，借助开源可视化工具 Rerun ，还可以更直观地观察到整个身体动作变化过程[^3]。

import mediapipe as mp
from mediapipe.tasks.python import vision

mp_pose = mp.solutions.pose.Pose()
image = ...  # 加载图片
results = mp_pose.process(image)

if results.pose_landmarks is not None:
    for landmark in results.pose_landmarks.landmark:
        print(f'({landmark.x}, {landmark.y})')

### 应用场景实例

- **手势控制**：利用手部骨骼节点捕捉用户意图完成交互操作；
- **健身教练辅助软件**：分析运动姿势给予反馈建议帮助改善训练效果；
- **虚拟试衣镜**：基于人体形态建模实现实时服装搭配预览功能。