Mediapipe编译

项目仓

github地址：https://github.com/google/mediapipe

环境准备

1. python环境，推荐使用anaconda，注意下载linux版本的

   • 下载地址：https://www.anaconda.com/products/distribution#Downloads

2. bazel工具：

   • 下载地址：https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/tag/5.0.0
3. Android SDK（mediapipe推荐使用30版本sdk）：
   • 下载地址：https://dl.google.com/android/repository/commandlinetools-linux-8512546_latest.zip
4. Android NDK（mediapipe推荐使用21版本ndk）：
   • 下载地址：https://dl.google.com/android/repository/android-ndk-r21e-linux-x86_64.zip

以上工具的安装强烈建议安装到一个指定的目录，这样后面构造环境变量PATH和Android SDK Home以及Android NDK Home的时候也可以统一到一起。

编译前的准备状况

• 切换到mediapipe项目的根目录
• 配置Android SDK和NDK路径：
  • export ANDROID_HOME=/home/dogee/env/android/sdk
  • export ANDROID_NDK_HOME=/home/dogee/env/android/ndk/21/
• 准备python环境，使用anaconda创建一个mediapipe专属环境，并切换到该环境下。
  • conda create -n mediapipe python=3.6
  • conda activate mediapipe

• 安装mediapipe自带的python依赖库

  • pip install -r requirments.txt

• 写入Android SDK和NDK环境到WORKSPACE

  • echo "android_sdk_repository(name = \"androidsdk\")" >> WORKSPACE
  • echo "android_ndk_repository(name = \"androidndk\", api_level=21)" >> WORKSPACE

编译命令

• 有条件的话挂一个vpn，加速bazel下载github上依赖库的速度
• 在mediapipe根目录运行：
  • bazel build -c opt --config=android_arm64 mediapipe/examples/android/src/java/com/google/mediapipe/apps/handtrackinggpu:handtrackinggpu

大约30min-60min可以完成编译，在bazel-bin/mediapipe/examples/android/src/java/com/google/mediapipe/apps/handtrackinggpu/handtrackinggpu.apk会产生对应的apk。

Solution下的项目

除了在mediapipe/examples/android/src下存在部分项目外，其实在mediapipe/examples/android/solution下存在着完整的gradle工程，针对手势识别的部分可以直接跑gradle task，生成的apk略有不同。

意义和目的

打通mediapipe的目的是在于学习这个古老（2019）的项目，从而看看有什么可以再做一下移植和需求突破的。

初步看下来可以学习地方还是很多的：