Android版MediaPipe实战指南：从集成到性能优化

最近在Android项目里接入了MediaPipe做实时图像处理，踩了不少坑也积累了些经验。整理成这篇笔记，希望能帮到同样想用MediaPipe的开发者们。 一、为什么选MediaPipe？ Android上跑机器学习模型的选择不少，比如TensorFlow Lite和ML Kit。但MediaPipe有两个独特优势： 预制解决方案丰富：手部跟踪、姿态估计这些常见需求直接提供现成pipeline

Android 开发者指南：MediaPipe 的集成与实战避坑

背景与痛点 MediaPipe 是 Google 开源的多媒体机器学习框架，但在 Android 平台集成时，开发者常遇到以下问题： 版本兼容性：MediaPipe 的版本与 Android Gradle 插件、NDK 版本存在强依赖关系，容易导致构建失败依赖冲突：原生库（.so 文件）与现有项目中的其他库（如 OpenCV）产生 ABI 冲突模型部署：预构建的二进制包不一定适配所有 CPU 架

Android端MediaPipe实战：从集成到性能优化的全流程指南

最近在开发一个实时手势识别的健身APP时，发现MediaPipe在Android端的实际落地存在不少坑。经过两周的踩坑和优化，终于把推理速度从最初的200ms/帧提升到了68ms/帧，这里把完整经验分享给大家。 一、为什么选择MediaPipe？ 在对比了TensorFlow Lite和MLKit后，发现MediaPipe有三个不可替代的优势： 流水线设计：内置的Graph机制可以组合多个模型（