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📜  Tensorflow.js tf.data.webcam()函数(1)

📅  最后修改于: 2023-12-03 15:35:17.185000             🧑  作者: Mango

TensorFlow.js tf.data.webcam()函数

TensorFlow.js是一个用于构建和训练机器学习模型的JavaScript库。其中的tf.data.webcam()函数提供了从网络摄像头捕捉视频流的功能，可以用于实时的图像分类、目标检测等应用场景。

使用方法
1. 引入TensorFlow.js库

在html页面中引入TensorFlow.js库，如下所示：

<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@3.6.0"></script>
2. 创建webcam数据源

使用tf.data.webcam()函数创建一个webcam数据源，如下所示：

const webcam = await tf.data.webcam(document.getElementById('webcam'));

其中，第一个参数为视频显示的DOM元素。

3. 读取图像流

使用webcam.iterator()函数获取一个迭代器，每次调用迭代器的next()方法就可以获取一帧图像数据。

const img = await webcam.iterator().next().value;
4. 处理图像数据

获取图像数据后，可以将其转换为Tensor对象，并对其进行预处理，如下所示：

const tensor = tf.browser.fromPixels(img)
                    .resizeNearestNeighbor([224, 224])
                    .toFloat()
                    .div(tf.scalar(255))
                    .expandDims();
5. 进行预测

将处理后的图像数据输入到模型中进行预测，如下所示：

const predictions = await model.predict(tensor).data();

其中，model是一个已经加载好的模型。

示例代码
<!DOCTYPE html>
<html>

<head>
    <meta charset="utf-8">
    <title>TensorFlow.js webcam demo</title>
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@3.6.0"></script>
</head>

<body>
    <video id="webcam" width="224" height="224" autoplay></video>
    <input type="button" onclick="toggle()">
    <script>
        let webcam = null;
        let isOn = false;
        let intervalId = null;

        async function startWebcam() {
            webcam = await tf.data.webcam(document.getElementById('webcam'));
            intervalId = setInterval(run, 100);
        }

        async function run() {
            if (!isOn) {
                return;
            }

            const img = await webcam.iterator().next().value;
            const tensor = tf.browser.fromPixels(img)
                .resizeNearestNeighbor([224, 224])
                .toFloat()
                .div(tf.scalar(255))
                .expandDims();
            const predictions = await model.predict(tensor).data();

            console.log(predictions);
        }

        function toggle() {
            isOn = !isOn;
            if (isOn) {
                startWebcam();
            } else {
                clearInterval(intervalId);
            }
        }
    </script>
</body>

</html>

在上述示例代码中，点击按钮可以打开或关闭webcam。程序每隔100毫秒从webcam中获取一帧图像数据，并进行预测。其中，模型由开发者自行训练，此处省略模型加载代码。