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Important

MediaPipe レガシーソリューションのサポートは、2023年3月1日で終了しています。
従来のソリューションのサンプルは _legacyディレクトリに移動しました。
MediaPipeは後方互換を保っており、現パッケージでもレガシーソリューションのサンプルを実行出来ます。

mediapipe-python-sample

google-ai-edge/mediapipeのPythonパッケージのサンプルスクリプト集です。
2024/9/1時点でPython実装のある以下15機能について用意しています。

Requirement

  • mediapipe 0.10.14 or later
  • opencv-python 4.10.0.84 or later
  • tqdm 4.66.5 or later　※重みファイルダウンロードに使用
  • requests 2.32.3 or later　※重みファイルダウンロードに使用
  • scipy 1.14.1 or later　※音分類（Audio Classification）サンプルを実行する場合のみ
  • numpy 1.26.4　※NumPyは1.x系
pip install -r requirements.txt

Demo

デモの実行方法は以下です。

物体検出（Object Detection）

python sample_object_detection.py
コマンドライン引数オプション
  • --device
    カメラデバイス番号の指定
    デフォルト：0
  • --video
    動画パスの指定 ※指定時はカメラより優先
    デフォルト：None
  • --width
    カメラキャプチャ時の横幅
    デフォルト：960
  • --height
    カメラキャプチャ時の縦幅
    デフォルト：540
  • --model
    使用モデル[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]　※対象モデルの重みがmodelディレクトリ内に無い場合ダウンロードを実行
    COCOデータセットでトレーニングされた重みで、サポートされているラベルはlabelmap.txt
    デフォルト：0
    • 0:EfficientDet-Lite0(int8)
    • 1:EfficientDet-Lite0(float 16)
    • 2:EfficientDet-Lite0(float 32)
    • 3:EfficientDet-Lite2(int8)
    • 4:EfficientDet-Lite2(float 16)
    • 5:EfficientDet-Lite2float 32）
    • 6:SSDMobileNet-V2(int8)
    • 7:SSDMobileNet-V2(float 32)
  • --score_threshold
    スコア閾値
    デフォルト：0.5

画像分類（Image Classification）

python sample_image_classification.py
コマンドライン引数オプション
  • --device
    カメラデバイス番号の指定
    デフォルト：0
  • --video
    動画パスの指定 ※指定時はカメラより優先
    デフォルト：None
  • --width
    カメラキャプチャ時の横幅
    デフォルト：960
  • --height
    カメラキャプチャ時の縦幅
    デフォルト：540
  • --model
    使用モデル[0, 1, 2, 3]　※対象モデルの重みがmodelディレクトリ内に無い場合ダウンロードを実行
    ImageNetでトレーニングされた重みで、サポートされているラベルはlabels.txt
    デフォルト：0
    • 0:EfficientNet-Lite0(int8)
    • 1:EfficientNet-Lite0(float 32)
    • 2:EfficientNet-Lite2(int8)
    • 3:EfficientNet-Lite2(float 32)
  • --max_results
    結果出力数
    デフォルト：5

画像セグメンテーション（Image Segmentation）

python sample_image_segmentation.py
コマンドライン引数オプション
  • --device
    カメラデバイス番号の指定
    デフォルト：0
  • --video
    動画パスの指定 ※指定時はカメラより優先
    デフォルト：None
  • --width
    カメラキャプチャ時の横幅
    デフォルト：960
  • --height
    カメラキャプチャ時の縦幅
    デフォルト：540
  • --model
    使用モデル[0, 1, 2, 3, 4]　※対象モデルの重みがmodelディレクトリ内に無い場合ダウンロードを実行
    デフォルト：0
    • 0:SelfieSegmenter(square)
    • 1:SelfieSegmenter(landscape)
    • 2:HairSegmenter
    • 3:SelfieMulticlass(256x256)
    • 4:DeepLab-V3

インタラクティブ セグメンテーション（Interactive segmentation）

python sample_interactive_image_segmentation.py
コマンドライン引数オプション
  • --image
    画像パスの指定
    デフォルト：asset/hedgehog01.jpg
  • --model
    使用モデル[0]　※対象モデルの重みがmodelディレクトリ内に無い場合ダウンロードを実行
    デフォルト：0
    • 0:MagicTouch

手検出（Hand Landmark detection）

python sample_hand_landmarks_detection.py
コマンドライン引数オプション
  • --device
    カメラデバイス番号の指定
    デフォルト：0
  • --video
    動画パスの指定 ※指定時はカメラより優先
    デフォルト：None
  • --width
    カメラキャプチャ時の横幅
    デフォルト：960
  • --height
    カメラキャプチャ時の縦幅
    デフォルト：540
  • --unuse_mirror
    ミラー表示不使用
    デフォルト：指定なし
  • --model
    使用モデル[0]　※対象モデルの重みがmodelディレクトリ内に無い場合ダウンロードを実行
    デフォルト：0
    • 0:HandLandmarker (full)
  • --num_hands
    検出数
    デフォルト：2
  • --use_world_landmark
    ワールド座標表示
    デフォルト：指定なし

手のジェスチャー認識（Gesture Recognition）

python sample_hand_gesture_recognition.py
コマンドライン引数オプション
  • --device
    カメラデバイス番号の指定
    デフォルト：0
  • --video
    動画パスの指定 ※指定時はカメラより優先
    デフォルト：None
  • --width
    カメラキャプチャ時の横幅
    デフォルト：960
  • --height
    カメラキャプチャ時の縦幅
    デフォルト：540
  • --unuse_mirror
    ミラー表示不使用
    デフォルト：指定なし
  • --model
    使用モデル[0]　※対象モデルの重みがmodelディレクトリ内に無い場合ダウンロードを実行
    認識ジェスチャーは「Closed fist」「Open palm」「Pointing up」「Thumbs down」「Thumbs up」「Victory」「Love」「Unknown」
    デフォルト：0
    • 0:HandGestureClassifier

画像の埋め込み表現（Image Embedding）

python sample_image_embedding.py
コマンドライン引数オプション
  • --image01
    画像パス1の指定
    デフォルト：asset/hedgehog01.jpg
  • --image02
    画像パス2の指定
    デフォルト：asset/hedgehog02.jpg
  • --model
    使用モデル[0, 1]　※対象モデルの重みがmodelディレクトリ内に無い場合ダウンロードを実行
    デフォルト：0
    • 0:MobileNet-V3 (small)
    • 1:MobileNet-V3 (large)
  • --unuse_l2_normalize
    特徴ベクトルを L2 ノルムで正規化しない
    デフォルト：指定なし
  • --unuse_quantize
    特徴ベクトルを スカラー量子化によってバイトに量子化しない
    デフォルト：指定なし




顔検出（Face Detection）

python sample_face_landmark_detection.py
コマンドライン引数オプション
  • --device
    カメラデバイス番号の指定
    デフォルト：0
  • --video
    動画パスの指定 ※指定時はカメラより優先
    デフォルト：None
  • --width
    カメラキャプチャ時の横幅
    デフォルト：960
  • --height
    カメラキャプチャ時の縦幅
    デフォルト：540
  • --model
    使用モデル[0]　※対象モデルの重みがmodelディレクトリ内に無い場合ダウンロードを実行
    デフォルト：0
    • 0:BlazeFace (short-range)

顔のランドマーク検出（Face Landmark Detection）

python sample_face_landmark_detection.py
コマンドライン引数オプション
  • --device
    カメラデバイス番号の指定
    デフォルト：0
  • --video
    動画パスの指定 ※指定時はカメラより優先
    デフォルト：None
  • --width
    カメラキャプチャ時の横幅
    デフォルト：960
  • --height
    カメラキャプチャ時の縦幅
    デフォルト：540
  • --model
    使用モデル[0]　※対象モデルの重みがmodelディレクトリ内に無い場合ダウンロードを実行
    デフォルト：0
    • 0:FaceLandscapeer
  • --num_faces
    検出数
    デフォルト：1
  • --unuse_output_face_blendshapes
    顔のブレンドシェイプを出力しない
    デフォルト：指定なし
  • --unuse_output_facial_transformation_matrixes
    顔変換行列を出力しない
    デフォルト：指定なし

顔のスタイル変換（Face Stylization）

python sample_face_stylization.py
コマンドライン引数オプション
  • --device
    カメラデバイス番号の指定
    デフォルト：0
  • --video
    動画パスの指定 ※指定時はカメラより優先
    デフォルト：None
  • --width
    カメラキャプチャ時の横幅
    デフォルト：960
  • --height
    カメラキャプチャ時の縦幅
    デフォルト：540
  • --model
    使用モデル[0, 1, 2]　※対象モデルの重みがmodelディレクトリ内に無い場合ダウンロードを実行
    デフォルト：0
    • 0:Color sketch
    • 1:Color ink
    • 2:Oil painting

姿勢推定（Pose Landmark Detection）

python sample_pose_landmark_detection.py
コマンドライン引数オプション
  • --device
    カメラデバイス番号の指定
    デフォルト：0
  • --video
    動画パスの指定 ※指定時はカメラより優先
    デフォルト：None
  • --width
    カメラキャプチャ時の横幅
    デフォルト：960
  • --height
    カメラキャプチャ時の縦幅
    デフォルト：540
  • --unuse_mirror
    ミラー表示不使用
    デフォルト：指定なし
  • --model
    使用モデル[0, 1, 2]　※対象モデルの重みがmodelディレクトリ内に無い場合ダウンロードを実行
    デフォルト：0
    • 0:Pose landmarker(lite)
    • 1:Pose landmarker(Full)
    • 2:Pose landmarker(Heavy)
  • --use_output_segmentation_masks
    セグメンテーションを実施
    デフォルト：指定なし
  • --use_world_landmark
    ワールド座標表示を実施
    デフォルト：指定なし

テキスト分類（Text Classification）

python sample_text_classification.py
コマンドライン引数オプション
  • --input_text
    入力テキスト
    デフォルト：I'm looking forward to what will come next.
  • --model
    使用モデル[0, 1]　※対象モデルの重みがmodelディレクトリ内に無い場合ダウンロードを実行
    デフォルト：0
    • 0:BERT-classifier
    • 1:Average word embedding

テキストの埋め込み表現（Text Embedding）

python sample_text_embedding.py
コマンドライン引数オプション
  • --input_text01
    入力テキスト1
    デフォルト：I'm feeling so good
  • --input_text02
    入力テキスト2
    デフォルト：I'm okay I guess
  • --model
    使用モデル[0]　※対象モデルの重みがmodelディレクトリ内に無い場合ダウンロードを実行
    デフォルト：0
    • 0:Universal Sentence Encoder
  • --unuse_l2_normalize
    特徴ベクトルを L2 ノルムで正規化しない
    デフォルト：指定なし
  • --use_quantize
    特徴ベクトルを スカラー量子化によってバイトに量子化する
    デフォルト：指定なし

テキスト言語分類（Language Detector）

python sample_text_language_detection.py
コマンドライン引数オプション
  • --input_text
    入力テキスト
    デフォルト：分久必合合久必分
  • --model
    使用モデル[0, 1]　※対象モデルの重みがmodelディレクトリ内に無い場合ダウンロードを実行
    デフォルト：0
    • 0:Language Detector

音分類（Audio Classification）

python sample_audio_classification.py
コマンドライン引数オプション
  • --input_audio
    入力音声ファイルのパス
    デフォルト：asset/hyakuninisshu_02.wav
  • --model
    使用モデル[0]　※対象モデルの重みがmodelディレクトリ内に無い場合ダウンロードを実行
    デフォルト：0
    • 0:YamNet
  • --max_results
    結果出力数
    デフォルト：5

Reference

Author

高橋かずひと(https://twitter.com/KzhtTkhs)

License

mediapipe-python-sample is under Apache-2.0 License.

License(Image, Video, Audio)

サンプル実行用に格納している画像などは以下を利用しています。