Flutter mediapipe_core 鸿蒙化适配指南：端侧 AI 推理与视觉任务实战

3.2 基础配置

import 'package:mediapipe_core/mediapipe_core.dart';

void initHmosAiGraph() async {
  // 1. 创建流图
  final graph = MediapipeGraph(
    graphConfig: 'hand_tracking_mobile_gpu.binarypb',
  );
  
  // 2. 监听输出流
  graph.addPacketCallback('hand_landmarks', (packet) {
    final landmarks = packet.getList<HandLandmark>();
    print('鸿蒙端检测到手势坐标点数量：${landmarks.length}');
  });
  
  // 3. 启动并推送帧
  graph.start();
}

四、典型应用场景

4.1 隔空手势控屏

利用鸿蒙平板的前置摄像头，通过 mediapipe_core 的高精度手势识别，实现无需触碰屏幕即可进行翻页或暂停视频的体验。

4.2 实时的端侧虚拟美妆/滤镜

通过人脸 468 关键点检测，在鸿蒙真机上实现极致贴合的面部特效叠加，赋能鸿蒙直播或短视频应用。

五、OpenHarmony 平台适配挑战

5.1 GPU 硬件加速的权限与驱动

MediaPipe 极其依赖 GPU 的 TFLite 托管执行。在鸿蒙 Next 真机上，确保模型加载路径兼容鸿蒙的沙箱文件系统。如果遇到推理缓慢，建议检查是否正确开启了硬件委派（Delegate）并验证 GPU 驱动的兼容性。

5.2 内存抖动与资源释放

ML 模型加载会瞬间占据大量系统内存。在鸿蒙应用切换 Ability 或销毁页面时，务必调用 graph.close()。如果不清理底层 Native 资源，可能会导致鸿蒙系统由于内存水位过高而强制干掉 App 进程。

六、综合实战演示

import 'package:flutter/material.dart';

class AiScannerView extends StatelessWidget {
  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return Scaffold(
      appBar: AppBar(title: Text('MediaPipe AI 鸿蒙实战')),
      body: Center(
        child: Column(
          children: [
            Icon(Icons.camera_front, size: 70, color: Colors.purpleAccent),
            Text('鸿蒙端侧 AI 推理引擎：已就绪 (GPU 加速模式)'),
            ElevatedButton(
              onPressed: () {
                // 点击开始推理并渲染关键点
                print('启动 MediaPipe 视觉模型...');
              },
              child: Text('开启手势追踪'),
            ),
          ],
        ),
      ),
    );
  }
}

七、总结

mediapipe_core 为鸿蒙应用提供了高性能的视觉计算能力，大幅降低了开发者在移动端集成复杂 ML 模型的技术门槛。随着鸿蒙硬件算力的持续爆发，利用这类顶级的 AI 工具库打造具备'人机自然交互'能力的未来应用，将是每一位鸿蒙开发者展现创造力的绝佳舞台。