使用 JavaScript 进行图像分类

简介

图像分类是计算机视觉领域的一个重要应用之一，它可以将输入的图像分类为预定义的各种类别。常见的图像分类算法有卷积神经网络（CNN）等。本文将介绍如何使用 JavaScript 进行图像分类，以及一些相关的工具和库。

工具和库

TensorFlow.js

TensorFlow.js 是一个基于 TensorFlow 的 JavaScript 库，可用于在浏览器和 Node.js 中训练和部署机器学习模型。它支持多种算法和模型，包括图像分类。TensorFlow.js 的使用方式类似于 TensorFlow，但它提供了更为简单的 API 和更轻量级的模型。以下是使用 TensorFlow.js 进行图像分类的基本步骤：

1. 定义并加载模型
2. 加载图像
3. 对图像进行预处理
4. 进行预测

// 1. 定义并加载模型
const model = await tf.loadGraphModel('model.json');

// 2. 加载图像
const img = document.getElementById('img');
const tensorImg = tf.browser.fromPixels(img);

// 3. 对图像进行预处理
const resizedImg = tf.image.resizeBilinear(tensorImg, [224, 224]).toFloat();
const offset = tf.scalar(127.5);
const normalizedImg = resizedImg.sub(offset).div(offset).expandDims();

// 4. 进行预测
const result = model.predict(normalizedImg);

MobileNet

MobileNet 是一种基于深度卷积神经网络的图像分类模型，其最大的特点是轻量级和高效性能。MobileNet 可以在移动设备和嵌入式设备上运行，因此它尤其适合 IoT 和移动端的图像分类应用。MobileNet 已经被集成到 TensorFlow.js 中，可以直接使用：

// 加载 MobileNet 模型
const model = await tf.loadLayersModel('https://tfhub.dev/google/tfjs-model/imagenet/mobilenet_v2_100_224/classification/2');

ml5.js

ml5.js 是一个高级的机器学习 JavaScript 库，它基于 TensorFlow.js 和 p5.js。ml5.js 主要用于艺术、音乐、社会科学等领域，它支持多种机器学习应用，包括图像分类、对象检测、姿势估计等。ml5.js 的使用比 TensorFlow.js 简单，主要因为 ml5.js 提供了更多实用的 API 和预训练的模型。以下是使用 ml5.js 进行图像分类的基本步骤：

1. 创建分类器对象
2. 加载图像
3. 进行预测

// 1. 创建分类器对象
const classifier = ml5.imageClassifier('MobileNet', modelLoaded);

// 2. 加载图像
const img = document.getElementById('img');
classifier.predict(img, (err, result) => {
  // 3. 进行预测
  console.log(result);
});

示例

以下是一个使用 TensorFlow.js 和 MobileNet 进行图像分类的简单示例：tfjs-image-classification。

总结

通过上述介绍，我们了解了 JavaScript 在图像分类中的应用、以及与之相关的工具和库。JavaScript 的高效性、可移植性和适应 IoT 等嵌入式设备的优势，让我们可以更快地构建和部署图像分类应用。