MediaPipe の総合的なデモ#

このガイドでは、OVMS を使用して MediaPipe グラフを実装する方法を説明します。

Mediapipe::ImageFrame を入力として受け入れるグラフの使用例:

デモは、アップストリーム Mediapipe の総合的なデモをベースにしています。

サーバーのデプロイを準備#

リポジトリーのクローンを作成し、メディアパイプの holistic_tracking ディレクトリー移動します。

git clone https://github.com/openvinotoolkit/model_server.git 
cd model_server/demos/mediapipe/iris_tracking 

./prepare_server.sh

このモデルの設定は次のようになります。

ovms
├── config_holistic.json 
├── face_detection_short_range 
│   └── 1
│       └── face_detection_short_range.tflite
├── face_landmark
│   └── 1
│       └── face_landmark.tflite
├── hand_landmark_full
│    └── 1
│        └── hand_landmark_full.tflite
├── hand_recrop
│     └── 1
│         └── hand_recrop.tflite
├── holistic_tracking.pbtxt
├── palm_detection_full
│    └── 1
│        └── palm_detection_full.tflite
├── pose_detection
│    └── 1
│        └── pose_detection.tflite
└── pose_landmark_full 
     └── 1 
         └── pose_landmark_full.tflite

最新モデルのサーバーイメージをプル#

OpenVINO™ モデルサーバーの最新バージョンを Docker Hub から取得します:

docker pull openvino/model_server:latest

OpenVINO™ モデルサーバーの実行#

docker run -d -v $PWD/mediapipe:/mediapipe -v $PWD/ovms:/models -p 9000:9000 openvino/model_server:latest --config_path /models/config_holistic.json --port 9000

総合的な追跡向けにクライアント・アプリケーションを実行 - デフォルトのデモ#

pip install -r requirements.txt 
# download a sample image for analysis 
curl -kL -o girl.jpeg https://cdn.pixabay.com/photo/2019/03/12/20/39/girl-4051811_960_720.jpg 
echo "girl.jpeg" > input_images.txt 
# launch the client 
python mediapipe_holistic_tracking.py --grpc_port 9000 --images_list input_images.txt 
Running demo application.
Start processing: 
        Graph name: holisticTracking 
(640, 960, 3) 
Iteration 0; Processing time: 131.45 ms; speed 7.61 fps 
Results saved to :image_0.jpg

イメージを出力#

output

リアルタイム・ストリーム解析#

リアルタイム・ストリームのアプリケーションを使用したデモについては、real_time_stream_analysis を参照してください。