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mediapipe

mediapipe ist ein Open-Source-Projekt aus der Kategorie Entwickler-Tools von google-ai-edge (google-ai-edge/mediapipe auf GitHub). Es hat 37.191 Sterne auf GitHub und 6.183 Forks, wird unter der Lizenz Apache-2.0 veröffentlicht und wurde zuletzt am 8. Oktober 2026 auf GitHub aktualisiert.

Google's cross-platform framework for on-device ML perception: vision, text and audio pipelines

★ 37,2 Tsd. Sterne⑂ 6,2 Tsd. ForksApache-2.0aktualisiert Okt 2026
▦ Visual — das README dieses Projekts enthält keinen einbettbaren Screenshot,
darum hier ein Platzhalter. Die Anleitung unten ist trotzdem vollständig.
// projektdaten

Projektdaten

GitHub-Sterne
37.191
Forks
6.183
Lizenz
Apache-2.0
Zuletzt auf GitHub aktualisiert
8. Oktober 2026
Eintragstyp
Vollständige Installationsanleitung
Offizielle Website
Official site
// so funktioniert es

So funktioniert es

  1. Clarify your goal

    Decide what you want to achieve with mediapipe and check the README on GitHub for requirements before installing.

  2. Get the code

    Clone the repository from GitHub (or take the packaged install route in step 3 if the README offers one).

  3. Install and configure

    Follow the project's documented install commands — the Run section below lists the exact ones — and add any required API keys or models.

  4. Run your first task

    Work through the README's quickstart example end to end, then adapt it to your own project or data.

// funktionen

Warum es so beliebt ist

MediaPipe Tasks

Ready-to-use solutions for vision, text and audio tasks such as object detection, image classification, text classification and audio classification.

Graph-based pipelines

Processing is built from reusable graph nodes called calculators, so complex perception pipelines stay modular and efficient.

Cross-platform

One framework spans Android, iOS, web, desktop and Raspberry Pi-class devices.

On-device inference

Models run locally on the device, keeping latency low and media private — no server round-trip.

Legacy solutions included

The repo also carries the legacy MediaPipe solutions (hands, face mesh, pose and more) alongside the newer Tasks APIs.

Google-maintained

Developed by Google with extensive guides, publications and videos linked from the repository.

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// selbst ausführen

Führe es selbst aus

  1. Clone the repository

    Get the MediaPipe framework source.

    git clone https://github.com/google-ai-edge/mediapipe.git
    cd mediapipe
  2. Install the Python package

    For Python development, install MediaPipe from PyPI as covered in the official setup guides.

    pip install mediapipe
  3. Run a first task

    Follow the developer guide for your task (vision, text or audio) and platform to run a ready-made model.

    # see the task guides at https://ai.google.dev/edge/mediapipe for the exact example code
// anwendungsfälle

Was du damit bauen kannst

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// häufige fragen

Häufige Fragen

Who maintains mediapipe?

mediapipe is maintained by the google-ai-edge organization/account on GitHub, together with open-source contributors, in the public repository google-ai-edge/mediapipe.

Is mediapipe free to use?

Yes — the code is open source under the Apache-2.0 license. You can use, modify and redistribute it under that license's terms.

Does mediapipe need a paid API key?

No API key or paid service is needed — MediaPipe and its downloadable task models run locally on your device or machine.

How does mediapipe compare to cloud vision APIs?

Cloud APIs are easier to start with but charge per call and need connectivity; MediaPipe runs on-device for free with low latency, at the cost of integrating the framework yourself.

How do I get started with mediapipe?

Clone the repository from GitHub, follow the install commands in the Run section (taken from the project's README), and complete the documented quickstart example before adapting it to your own use case.

// weiter entdecken

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