用TensorFlow.js让B站的弹幕不再遮挡人物

前端

2023-06-03 13:14:54

在 B 站上享受无遮挡弹幕观影体验：TensorFlow.js 助力人体分割

引言

作为一名 B 站爱好者，你是否时常为弹幕遮挡视频人物而苦恼？如今，借助 TensorFlow.js 的强大功能，我们终于可以解决这一难题，享受无遮挡弹幕的观影体验。

了解 TensorFlow.js

TensorFlow.js 是一个开源机器学习库，让你可以在浏览器中训练和运行机器学习模型。它是一款强大的工具，可用于解决图像分类、自然语言处理、语音识别等各种问题。

人体分割模型

人体分割模型是一种计算机视觉模型，可将图像中的人体分割成头部、身体、四肢等不同部分。它可用于动作识别、姿势估计、服装检测等领域。

实现弹幕不遮挡人物效果

引入 TensorFlow.js

在你的 HTML 代码中引入 TensorFlow.js 脚本：

<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@latest/dist/tf.min.js"></script>

加载人体分割模型

加载官方训练好的人体分割模型：

const model = await tf.loadGraphModel('https://storage.googleapis.com/tfjs-models/savedmodels/bodypix/mobilenet_v1_075_float/model.json');

视频播放及图像生成

播放视频并生成每一帧图像：

// 播放视频
const video = document.getElementById('video');
video.play();

// 生成图像
video.addEventListener('play', () => {
  const canvas = document.createElement('canvas');
  canvas.width = video.videoWidth;
  canvas.height = video.videoHeight;
  const ctx = canvas.getContext('2d');

  setInterval(() => {
    ctx.drawImage(video, 0, 0);
    const imageData = ctx.getImageData(0, 0, canvas.width, canvas.height);

    // 利用人体分割模型分割图像
    const segmentation = await model.predict(imageData);

    // 将生成的图像放到弹幕父元素上
    const parentElement = document.getElementById('parent-element');
    parentElement.appendChild(canvas);
  }, 100);
});