Serverless快搭AI目标检测系统，自己抽盲盒，宝藏齐到家

2024-02-17 03:02:34

Serverless是云计算发展的新方向，它可以帮助企业和开发者快速构建和部署应用程序，而无需管理底层基础设施。Serverless函数计算是Serverless架构中最核心的组件，它可以帮助开发者快速构建和部署函数代码，而无需担心服务器的管理和维护。

今年天猫双十一，阿里云Serverless支撑业务场景更多，范围更广。越来越多企业和开发者正在尝试使用Serverless，而Serverless开发者工具无疑是加速Serverless快速落地的利器。

本文将介绍如何使用函数计算快速搭建一个基于人工智能的目标检测系统。这个系统可以帮助开发者快速检测图像中的目标，并将其识别出来。

如何使用函数计算快速搭建一个基于人工智能的目标检测系统

创建一个Serverless函数

首先，您需要创建一个Serverless函数。您可以使用阿里云函数计算控制台或命令行工具来创建函数。

安装依赖包

在函数中，您需要安装一些依赖包，以便使用人工智能目标检测库。您可以使用以下命令来安装依赖包：

npm install --save tensorflowjs @tensorflow-models/coco-ssd

加载模型

接下来，您需要加载人工智能目标检测模型。您可以使用以下代码来加载模型：

const mobilenet = tf.loadGraphModel('https://storage.googleapis.com/tfjs-models/weights/ssd_mobilenet_v2/mobilenet_v2_ssd_lite_320_1.0_float/model.json');

预处理图像

在对图像进行目标检测之前，您需要对图像进行预处理。您可以使用以下代码来对图像进行预处理：

const image = tf.browser.fromPixels(document.getElementById('image'));
const resizedImage = tf.image.resizeBilinear(image, [300, 300]);
const normalizedImage = resizedImage.div(255);

进行目标检测

最后，您可以使用人工智能目标检测模型对图像进行目标检测。您可以使用以下代码来进行目标检测：

const predictions = await mobilenet.executeAsync(normalizedImage);

显示检测结果

在检测到目标之后，您可以将检测结果显示在页面上。您可以使用以下代码来显示检测结果：

const canvas = document.getElementById('canvas');
const ctx = canvas.getContext('2d');
for (let i = 0; i < predictions.length; i++) {
  const prediction = predictions[i];
  const box = prediction.bbox;
  ctx.strokeRect(box[0], box[1], box[2], box[3]);
  ctx.fillText(prediction.class, box[0], box[1]);
}