我使用TensorFlow的PoseNet模型,以便通过视频元素(来自网络摄像头的流)作为input来获得实体识别。 通过这样做,tf-core会在每一帧中生成以下警告: performance warning: READ-usage buffer was read back without waiting on a fence. This caused a graphics pipeline stall. 尽管出现此警告,但似乎一切仍按预期工作。我不太熟悉这里使用的语言,如果有人能解释一下就太好了:)
我正在开发一款flash应用程序,允许用户使用网络摄像头拍摄自己的快照。似乎在某些电脑上(到目前为止主要是macbooks和MBPs ),flash player 10的默认摄像头设置是"DV视频“,而不是"USB视频类视频”,据我所知,这是允许flash进入网络摄像头流所需的设置。如果用户的闪光灯设置没有正确配置,他们只会得到一个黑盒,而不是实时视频流。
对此有什么解决办法吗?我宁愿避免求助于“有麻烦吗?”弹出更改Flash网络摄像头设置的说明,如果可能的话。
我在p5.js网络编辑器中使用ml5的poseNet将一个时髦的头部图像放在使用摄像头的用户脸上。当框架中没有人时,我希望草图绘制一个警告标志(草图文件中的图像'warning1.png‘)。草图已经可以记录‘没有人在框架’当它检测到0姿态,但我如何绘制图像警告1.png在画布上,当它不是写在绘图函数,而是在设置函数?
if (poses.length == 0) {
console.log('no one in the frame')
}
当帧中有多个人时,同样的情况也是如此(我使用的是poseNet的multiPose)。草图检测到框架中的+1人(控制台
我试图在python服务器上运行posenet,并在这一行的camera.js文件中遇到语法错误。
import * as posenet from '@tensorflow-models/posenet';
代码是从GitHub存储库:中克隆的。
我对javascript非常陌生,所以任何帮助都将是非常感谢的。