MLKit是一个能够将谷歌专业的机器学习知识带到应用中的极其简单易用的封装包。无论您是否有机器学习的经验，您都可以在几行代码中实现您想要的功能。甚至，您无需对神经网络或者模型优化有多深入的了解，也能完成您想要做的事情。基于现有的API您可以很轻松的实现文字识别、条码识别、图像标记、人脸检测、对象检测等功能；另一方面，如果您是一位经验丰富的ML开发人员，MLkit甚至提供了便利的API，可帮助您在移动应用中使用自定义的TesorFlowLit模型。
GIF展示因为功能太多，暂时没有录制GIF，请直接下载DemoApp查看体验吧。各Module相关说明app示例App：主要用于提供MLKit各个子库的演示效果mlkit-camera-coreCamera：为各个子库提供相机预览分析的核心库参见CameraX
mlkit-barcode-scaig条码扫描：通过分析图像能够识别条码的内容信息参见barcode-scaig
mlkit-face-detectio人脸检测：通过分析图像能够检测到人脸和分析面部轮廓关键点信息参见face-detectio
mlkit-image-labelig图像标记：通过分析图像能够标记一般对象、场所、动物种类、产品等参见image-labelig
mlkit-object-detectio对象检测：通过分析图像能够检测出图像中的对象的位置信息（一张图最多可以检测五个对象）参见object-detectio
mlkit-pose-detectioPose检测：通过分析图像能够检测人物摆姿势的关键点信息参见pose-detectio
mlkit-pose-detectio-accuratePose检测：通过分析图像能够检测人物摆姿势的关键点信息（精确版，依赖包也更大）参见pose-detectio
mlkit-segmetatio-selfie自拍分割：通过分析图像能够将自拍照的人物特征进行分割参见selfie-segmetatio
mlkit-text-recogitio文字识别：识别图像中的文字信息（需ML模型）参见text-recogitio
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