视频和直播流人脸检测与特征点提取：Tensorflow.js揭秘

前端

2023-06-13 05:12:58

人脸检测和特征点提取：使用TensorFlow.js提升您的应用程序

浏览互联网

在数字时代，人脸检测和特征点提取已成为众多应用程序不可或缺的功能，包括：

安防监控
社交媒体滤镜
医疗保健
自动驾驶

TensorFlow.js 是一种流行的 JavaScript 库，它使您能够直接在浏览器中运行机器学习模型，而无需复杂的安装过程。这篇文章将深入探讨如何使用 TensorFlow.js 的人脸检测和特征点提取模型构建强大的人脸识别系统。

安装TensorFlow.js

第一步是通过以下命令在您的项目中安装 TensorFlow.js 库：

npm install @tensorflow/tfjs

加载模型

接下来，您需要加载 TensorFlow.js 提供的预训练人脸检测和特征点提取模型。您可以使用以下代码加载它们：

const faceDetectionModel = await tf.loadGraphModel('path/to/face_detection_model');
const faceLandmarkModel = await tf.loadGraphModel('path/to/face_landmarks_detection_model');

准备输入数据

现在，您需要准备视频或直播流的数据。您可以使用 HTML5 的 video 元素或 WebRTC API 来捕获视频或直播流。

检测人脸

一旦您获得了视频或直播流的数据，就可以使用人脸检测模型来检测人脸。您可以使用以下代码来做到这一点：

const input = tf.browser.fromPixels(videoElement);
const faces = await faceDetectionModel.executeAsync(input);

提取特征点

对于检测到的人脸，您可以使用特征点提取模型来提取 68 个面部特征点，包括眼睛、鼻子和嘴巴的位置。您可以使用以下代码来做到这一点：

const faceLandmarks = await faceLandmarkModel.executeAsync(input, faces);

渲染结果

最后，您可以将检测到的人脸和提取的特征点渲染到画布上。您可以使用 HTML5 的 canvas 元素来做到这一点。

示例代码

以下代码展示了如何在您的应用程序中使用 TensorFlow.js 人脸检测和特征点提取模型：

const videoElement = document.getElementById('video');
const canvasElement = document.getElementById('canvas');

const faceDetectionModel = await tf.loadGraphModel('path/to/face_detection_model');
const faceLandmarkModel = await tf.loadGraphModel('path/to/face_landmarks_detection_model');

const startVideoStream = async () => {
  const stream = await navigator.mediaDevices.getUserMedia({ video: true });
  videoElement.srcObject = stream;
};

const drawResults = (faces, landmarks) => {
  const ctx = canvasElement.getContext('2d');
  ctx.clearRect(0, 0, canvasElement.width, canvasElement.height);

  faces.forEach(face => {
    ctx.strokeStyle = 'red';
    ctx.lineWidth = 2;
    ctx.strokeRect(face.x, face.y, face.width, face.height);
  });

  landmarks.forEach(landmark => {
    ctx.fillStyle = 'blue';
    ctx.fillRect(landmark.x, landmark.y, 2, 2);
  });
};

const processVideo = async () => {
  const input = tf.browser.fromPixels(videoElement);
  const faces = await faceDetectionModel.executeAsync(input);
  const landmarks = await faceLandmarkModel.executeAsync(input, faces);

  drawResults(faces, landmarks);

  requestAnimationFrame(processVideo);
};

startVideoStream().then(() => {
  processVideo();
});