Mediapipe

Google Mediapipeの概要と活用法

著者: RyuRyuKun

はじめに

MediapipeはGoogleが提供する機械学習ライブラリで、特にコンピュータビジョン分野における手のトラッキングや顔認識といった機能が豊富に揃っています。本記事では、その概要と簡単な使用例について解説します。

Mediapipeとは？

Mediapipeは、リアルタイムでのマルチモーダルなデータ処理を可能にするフレームワークです。特に、以下のような機能が提供されています。

• 手のトラッキング
• 顔認識
• 姿勢推定
• 物体検出

これらの機能を使うことで、AIを利用した高度なインタラクションを簡単に実現することが可能です。

Mediapipeの基本的な使い方

Mediapipeの導入は比較的簡単で、PythonやC++で利用できます。以下はPythonでの基本的な手のトラッキングの実装例です。

import cv2
import mediapipe as mp

mp_hands = mp.solutions.hands
hands = mp_hands.Hands()
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils

cap = cv2.VideoCapture(0)

while cap.isOpened():
    success, image = cap.read()
    if not success:
        break

    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    results = hands.process(image)

    if results.multi_hand_landmarks:
        for hand_landmarks in results.multi_hand_landmarks:
            mp_drawing.draw_landmarks(image, hand_landmarks, mp_hands.HAND_CONNECTIONS)

    cv2.imshow('Mediapipe Hands', cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR))

    if cv2.waitKey(5) & 0xFF == 27:
        break

cap.release()
            

このコードを実行することで、カメラ映像上に手のランドマークをリアルタイムで表示することができます。

まとめ

Mediapipeは、機械学習やコンピュータビジョンを活用したアプリケーションを簡単に構築するための強力なツールです。今後も様々な応用が期待される技術ですので、是非活用してみてください。

© 2024 RyuRyuKunの技術ブログ - All rights reserved.