嘿，我之前也碰到过一模一样的问题！这事儿大概率是Apple Silicon设备上MediaPipe的默认后端配置在搞鬼，咱们一步步拆解解决：

问题根源 #

MediaPipe在Apple Silicon芯片（比如M1/M2系列的MacBook Pro）上，默认会优先使用Core ML后端做推理加速，但这个Core ML版本的人脸检测模型，和你在Intel CPU/GPU上用的TensorFlow Lite版本模型，在检测阈值适配、模型细节上存在细微差异，就导致同样的代码在Mac上跑不出检测结果。

解决方法 #

你可以直接强制MediaPipe使用CPU后端，这样就能和Intel CPU机器上的模型逻辑完全一致了，具体改法如下：

修改你的初始化代码，加入base_options来指定CPU作为推理后端：

import mediapipe as mp

# Detect faces
# 新增：配置强制使用CPU后端
base_options = mp.tasks.BaseOptions(delegate=mp.tasks.BaseOptions.Delegate.CPU)

with mp_face_detection.FaceDetection(
    model_selection=1,  # 0 for short-range, 1 for full-range
    min_detection_confidence=0.2,
    base_options=base_options  # 把配置传入
) as face_detection:
    results = face_detection.process(image_rgb)
    
    if not results.detections:
        print(f"No face detected in {image_path}")
        return False

另外还有两个辅助排查点：

• 先升级你的MediaPipe到最新稳定版，旧版本的Apple Silicon适配可能有bug：pip install --upgrade mediapipe
• 确认你的image_rgb确实是RGB格式（MediaPipe要求输入为RGB，如果你用OpenCV读图的话，记得用cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)转换），不过你说其他机器正常，这个概率不大，但可以顺手检查下。

这样改完之后，Mac上的MediaPipe就会和Intel CPU机器用一样的模型逻辑，应该就能正常检测人脸啦！

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Foobar