无须借助服务器！纯前端实现扫福功能，你还没尝试？

在各种优惠活动中，支付宝的扫福活动无疑是广受欢迎的。原本只能在手机客户端上实现的扫福功能，如今只需前端和TF.js的加持，同样能够在浏览器上实现。

一图胜千言，先为各位看官老爷们呈上演示视频。

据了解支付宝客户端的扫五福模型是跑在native引擎中，而我们的五福模型是跑在tensorflowjs（以下简称tfjs）平台上，理论上可以运行在任何端中（包括浏览器）。可以看到，在模型的识别速度上和支付宝客户端的扫五福是差不多的。

现在需要用户在浏览器上扫描福字，并且能够识别出是什么福（例如“爱国福”或者“富强福”等），并且给予相应的反馈。本次的扫福功能不需要其他的环境，只需浏览器端环境即可实现。

使用tfjs的优点：

• 易于使用： tfjs是一个JavaScript库，因此对于前端开发人员来说很容易使用。
• 跨平台： tfjs可以在任何支持JavaScript的平台上运行，包括浏览器、移动设备和服务器。
• 高效： tfjs使用WebAssembly来加速计算，这使其非常高效。
• 开源： tfjs是一个开源库，这意味着它可以免费使用和修改。

如何使用tfjs实现扫福功能？

1. 加载模型

首先，需要加载训练好的扫福模型。可以通过以下方式加载模型：

const model = await tf.loadGraphModel('model.json');

2. 预处理图像

接下来，需要将输入图像预处理成模型能够识别的格式。这通常包括调整图像大小、归一化像素值等。

const input = tf.browser.fromPixels(image);
const resized = tf.image.resizeBilinear(input, [224, 224]);
const normalized = resized.div(tf.scalar(255));

3. 预测

一旦图像被预处理好，就可以使用模型进行预测。

const output = model.predict(normalized);

4. 后处理输出

最后，需要对输出进行后处理，以获得最终的预测结果。这通常包括将输出转换为类标签等。

const label = output.argMax(1).dataSync()[0];

5. 显示结果

最后，就可以将结果显示给用户。

document.getElementById('result').innerHTML = `这是 ${labels[label]}`;

总结

通过使用tfjs，我们可以很容易地实现扫福功能。tfjs是一个易于使用、跨平台、高效且开源的库，非常适合用于构建机器学习应用程序。