《电子技术应用》
您所在的位置:首页 > MEMS|传感技术 > 业界动态 > 几行JavaScript代码构建计算机视觉程序,这里有6个js框架

几行JavaScript代码构建计算机视觉程序,这里有6个js框架

2019-03-30

如何使用几行 JavaScript 代码轻松构建计算机视觉应用程序?


近年来,计算机视觉一直都是热门话题,造就了无数好的应用程序。得益于专门开发人员的努力,利用计算机视觉创建应用程序不再是难事。事实上,你可以用几行 JavaScript 代码构建很多应用程序。本文介绍了其中的一些。

1. TensorFlow.js

作为最大的机器学习框架之一,TensorFlow 允许使用 TensorFlow.js 创建 Node.js 和前端 JavaScript 应用程序。下面的demo 使用一系列图像来匹配人物姿势。TensorFlow 还拥有一个 playground,用户可以借此得到更好的神经网络可视化,很适合教育目的。

微信图片_20190330190944.jpg

Tensorflow.js 的「移动镜子」演示。

2. Amazon Rekognition

Amazon Rekognition 是一款基于云的强大工具。不过,它也在浏览器中提供 JavaScript SDK(参见:https://aws.amazon.com/cn/sdk-for-browser/)。以下图片展示了使用该工具进行人脸检测的细节。

微信图片_20190330191005.jpg

Amazon Rekognition API 的人脸特征检测。

3. OpenCV.js

作为最古老的计算机视觉框架之一,OpenCV 已经为计算机视觉领域的开发人员提供很长时间的服务了。OpenCV 也有 JavaScript 版本,使开发人员可在网站上进行人脸特征检测。

微信图片_20190330191024.jpg

OpenCV 的人脸检测示例。(图源:https://dzone.com/articles/face-detection-using-html5)

4. tracking.js

如果你只想构建一个快速人脸检测应用程序(如网页版 snapchat filter),那你应该考虑一下 tracking.js。它的设置非常简单,可以实现人脸检测和 JavaScript 的集成。作者还写了关于 tracking.js 框架的指南,参见:https://medium.freecodecamp.org/how-to-drop-leprechaun-hats-into-your-website-with-computer-vision-b0d115a0f1ad。

微信图片_20190330191040.jpg

tracking.js 的人脸检测示例。

5. WebGazer.js

无论你是尝试进行用户体验研究亦或为你的游戏或网站创建新型交互系统,WebGazer.js 都是一个很好的开始。借助摄像头输入,这一功能强大的框架可使应用程序获知用户正在看什么。

微信图片_20190330191054.jpg

WebGazer.js 的视线跟踪示例。

6. three.ar.js

three.ar.js 框架来自 Google,它将 ARCore 的功能扩展至前端 JavaScript。three.ar.js 框架允许将表面检测和目标检测整合进浏览器,是 AR 游戏的完美工具。

微信图片_20190330191107.jpg

three.ar.js demo


原文链接:https://medium.freecodecamp.org/computer-vision-js-frameworks-you-need-to-know-b233996103ce



本站内容除特别声明的原创文章之外,转载内容只为传递更多信息,并不代表本网站赞同其观点。转载的所有的文章、图片、音/视频文件等资料的版权归版权所有权人所有。本站采用的非本站原创文章及图片等内容无法一一联系确认版权者。如涉及作品内容、版权和其它问题,请及时通过电子邮件或电话通知我们,以便迅速采取适当措施,避免给双方造成不必要的经济损失。联系电话:010-82306118;邮箱:aet@chinaaet.com。