乐享人脸识别便捷：BlazeFace小程序入门指南

2023-10-01 03:53:30

揭开BlazeFace的神秘面纱

BlazeFace是Google官方提供的一款人脸识别模型，采用轻量级神经网络架构，在保证识别精度的同时，极大程度地降低了计算成本。得益于此，BlazeFace在移动端设备和网页端应用中大放异彩，成为众多开发者的不二之选。

轻松入门BlazeFace小程序

准备工作

确保已安装微信开发者工具。
勾选“使用NPM模块”。

导入BlazeFace模型

cd 项目根目录
npm install blazeface

在小程序中使用BlazeFace

const blazeface = require('@tensorflow-models/blazeface');

async function loadModel() {
  const model = await blazeface.load();
  return model;
}

async function detectFaces(model, video) {
  const predictions = await model.estimateFaces(video);
  return predictions;
}

实例演示：小程序人脸识别应用

步骤一：创建项目

在微信开发者工具中创建一个新的项目。

步骤二：添加依赖

在项目根目录下执行以下命令：

cd 项目根目录
npm install blazeface

步骤三：引入BlazeFace

在项目代码中引入BlazeFace库：

const blazeface = require('@tensorflow-models/blazeface');

步骤四：加载模型

在页面加载时加载BlazeFace模型：

async function loadModel() {
  const model = await blazeface.load();
  return model;
}

步骤五：检测人脸

在视频流可用时检测人脸：

async function detectFaces(model, video) {
  const predictions = await model.estimateFaces(video);
  return predictions;
}

步骤六：渲染人脸检测结果

根据检测结果渲染人脸框：

function renderPredictions(predictions, canvas) {
  const ctx = canvas.getContext('2d');
  ctx.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);

  predictions.forEach((prediction) => {
    const [x, y, width, height] = prediction.boundingBox;
    ctx.strokeRect(x, y, width, height);
  });
}