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📅  最后修改于: 2023-12-03 14:52:00.247000             🧑  作者: Mango

如何使用 ml5.js - HTML

什么是 ml5.js？

ml5.js 是一款基于 TensorFlow.js 的机器学习 JavaScript 库，可以轻松地为浏览器和 Node.js 开发人员提供机器学习模型。ml5.js 旨在使机器学习可访问并易于操作，即使对于那些没有深入了解机器学习的人来说也很容易上手。

如何在 HTML 中使用 ml5.js？
  1. 首先，在 HTML 文件中引入 ml5.js 库。可以在头部添加以下代码：
<script src="https://unpkg.com/ml5"></script>
  1. 接着，创建一个简单的 HTML 页面，其中包含一个 <canvas> 元素来显示视频流。可以像这样写：
<canvas id="videoCanvas"></canvas>

<script>
  const video = document.getElementById("videoCanvas");

  if (navigator.mediaDevices.getUserMedia) {
    navigator.mediaDevices
      .getUserMedia({ video: true })
      .then(function (stream) {
        video.srcObject = stream;
      })
      .catch(function (error) {
        console.log("Oops! Something went wrong: " + error);
      });
  }
</script>
  1. 现在，我们可以开始使用 ml5.js 中的机器学习模型。这里，我们将使用 ml5.js 中的 PoseNet 模型来检测视频中的人体姿势。为此，我们需要引入 PoseNet 模型的库。可以在头部添加以下代码：
<script src="https://unpkg.com/@tensorflow-models/posenet"></script>
  1. 接下来，在 <script> 标签中添加一段代码来加载 PoseNet 模型，并对视频流进行姿势检测：
<script>
  const poseNet = ml5.poseNet(video, function () {
    console.log("Model loaded!");
  });

  poseNet.on("pose", function (results) {
    console.log(results);
  });
</script>
  1. 最后，将整个 <script> 标签放在 <body> 标签的末尾。
<!DOCTYPE html>
<html>
  <head>
    <meta charset="UTF-8" />
    <title>ml5.js Example</title>
    <script src="https://unpkg.com/ml5"></script>
    <script src="https://unpkg.com/@tensorflow-models/posenet"></script>
  </head>
  <body>
    <canvas id="videoCanvas"></canvas>
    <script>
      const video = document.getElementById("videoCanvas");

      if (navigator.mediaDevices.getUserMedia) {
        navigator.mediaDevices
          .getUserMedia({ video: true })
          .then(function (stream) {
            video.srcObject = stream;
          })
          .catch(function (error) {
            console.log("Oops! Something went wrong: " + error);
          });
      }

      const poseNet = ml5.poseNet(video, function () {
        console.log("Model loaded!");
      });

      poseNet.on("pose", function (results) {
        console.log(results);
      });
    </script>
  </body>
</html>

这样，我们就可以在 HTML 页面中使用 ml5.js，并利用其中的机器学习模型来进行姿势检测等操作了。