在网络浏览器中利用 TensorFlow.js 实时估计人体姿势

2023-12-04 21:47:48

[译] 在浏览器里使用 TenserFlow.js 实时估计人体姿态

引言

在当今数据驱动的世界中，计算机视觉技术正以前所未有的方式改变着我们与数字世界互动的方式。其中一项令人着迷的应用是人体姿势估计，它可以让我们通过分析身体运动来理解和响应人类行为。使用 TensorFlow.js，我们可以轻松地在网络浏览器中实施这种强大的技术，从而为网络应用程序开辟一系列令人兴奋的可能性。

使用 TensorFlow.js 进行人体姿势估计

TensorFlow.js 是一个 JavaScript 库，可让您在浏览器中训练和部署机器学习模型。它利用 WebGL 和 WebAssembly 等网络技术，使您可以利用 GPU 的强大功能来处理密集的计算，从而实现快速且高效的推理。

为了进行人体姿势估计，我们将使用由 Google AI 开发的姿势检测模型 MoveNet。此模型经过专门训练，可以快速准确地检测图像或视频流中的人体姿势。

实施步骤

设置项目： 创建一个新的 HTML 文件，并链接必要的 TensorFlow.js 库和 MoveNet 模型。
初始化网络摄像头： 使用 HTML5 getUserMedia API 访问网络摄像头并获取视频流。
处理视频流： 使用 TensorFlow.js 将视频帧转换为张量，并将它们输入到 MoveNet 模型中进行推理。
可视化结果： 根据 MoveNet 模型的输出，在视频流上渲染人体姿势估计结果，通常以骨架的形式呈现。
用户界面： 添加用户界面控件来控制姿势估计过程，例如调整灵敏度或显示不同姿势。

技术指南

// 加载 TensorFlow.js 和 MoveNet 模型
const tf = require('@tensorflow/tfjs');
const movenet = require('@tensorflow-models/movenet');

// 初始化网络摄像头
const video = document.getElementById('video');
const stream = await navigator.mediaDevices.getUserMedia({ video: true });
video.srcObject = stream;

// 处理视频流
const canvas = document.getElementById('canvas');
const ctx = canvas.getContext('2d');
video.addEventListener('play', async () => {
  const model = await movenet.load();
  while (true) {
    const frame = tf.browser.fromPixels(video);
    const pose = await model.estimatePoses(frame);
    frame.dispose();
    drawPose(pose);
  }
});

// 可视化结果
function drawPose(pose) {
  ctx.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);
  ctx.strokeStyle = 'red';
  ctx.lineWidth = 2;
  for (const keypoint of pose[0].keypoints) {
    ctx.beginPath();
    ctx.arc(keypoint.x, keypoint.y, 5, 0, 2 * Math.PI);
    ctx.stroke();
  }
}