掌握图像识别，从这里开始：10 分钟入门基于浏览器与 YOLO 的图像识别

2023-09-10 13:59:44

前言

今年我们将见证人工智能的飞速发展，而图像识别将是人工智能中最热门的领域之一。图像识别技术被广泛应用于各个领域，从安全、医学、娱乐到制造业等等。

近些年来，随着计算机视觉和深度学习的发展，图像识别的准确率和速度也得到了大幅提升。如今，一些最先进的图像识别模型甚至可以识别出图像中的微小细节。

然而，图像识别仍然是一项复杂的技术，它需要大量的计算资源和专业知识。不过，这并不意味着我们不能在浏览器中构建一个简单的图像识别应用程序。

图像识别的入门之旅

在本文中，我们将使用 YOLO（You Only Look Once）模型来构建一个简单的图像识别应用程序。YOLO 是一个非常高效的图像识别模型，它可以实时处理图像。此外，YOLO 模型也非常适合在浏览器中使用，因为它是用 JavaScript 编写的。

准备工作

在开始构建图像识别应用程序之前，我们需要先安装一些必要的库。首先，我们需要安装 TensorFlow.js，它是 TensorFlow 的 JavaScript 版本。TensorFlow 是一个流行的机器学习库，它可以用来训练和部署各种机器学习模型。

npm install @tensorflow/tfjs

接下来，我们需要安装 YOLO 模型。YOLO 模型是一个预训练的模型，它可以用来识别图像中的物体。

npm install @tensorflow-models/yolo

最后，我们需要创建一个 HTML 文件和一个 JavaScript 文件。HTML 文件将用来显示图像和识别结果，JavaScript 文件将用来编写代码。

开始构建图像识别应用程序

现在，我们可以开始构建图像识别应用程序了。首先，我们在 HTML 文件中添加一个 <canvas> 元素和一个 <img> 元素。<canvas> 元素将用来显示图像，<img> 元素将用来加载图像。

<canvas id="canvas" width="640" height="480"></canvas>
<img id="image" src="image.jpg" style="display: none;">

接下来，我们在 JavaScript 文件中添加一些代码。首先，我们需要加载 TensorFlow.js 和 YOLO 模型。

const tf = require('@tensorflow/tfjs');
const yolo = require('@tensorflow-models/yolo');

接下来，我们需要创建一个 YOLO 模型并加载模型权重。

const model = await yolo.load();

现在，我们可以将图像加载到 <canvas> 元素中。

const image = document.getElementById('image');
const canvas = document.getElementById('canvas');
const ctx = canvas.getContext('2d');

image.onload = () => {
  ctx.drawImage(image, 0, 0, image.width, image.height);
};

最后，我们可以使用 YOLO 模型对图像进行识别。

const results = await model.predict(canvas);

识别结果是一个数组，其中每个元素都是一个对象。对象包含了识别的物体的名称、置信度和边界框。

for (let i = 0; i < results.length; i++) {
  const object = results[i];
  ctx.beginPath();
  ctx.rect(object.bbox[0], object.bbox[1], object.bbox[2] - object.bbox[0], object.bbox[3] - object.bbox[1]);
  ctx.strokeStyle = 'red';
  ctx.lineWidth = 2;
  ctx.stroke();

  ctx.fillStyle = 'white';
  ctx.font = '16px Arial';
  ctx.fillText(object.class, object.bbox[0], object.bbox[1] - 10);
}