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如何使用facemesh.js (tensorflow)让控制台记录特定的关键点,也就是鼻子?

facemesh.js是一个基于TensorFlow.js的机器学习模型,用于实时人脸关键点检测。它可以在浏览器中使用JavaScript进行人脸识别和关键点定位。

要使用facemesh.js来记录特定的关键点,例如鼻子,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 引入facemesh.js库:在HTML文件中引入facemesh.js库,可以通过以下方式引入:
代码语言:txt
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<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@1.8.0/dist/tf.min.js"></script>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow-models/facemesh@0.14.0/dist/facemesh.min.js"></script>
  1. 创建一个canvas元素:在HTML文件中创建一个canvas元素,用于显示视频流和绘制关键点。
代码语言:txt
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<canvas id="canvas"></canvas>
  1. 编写JavaScript代码:在JavaScript文件中编写代码来获取视频流、加载facemesh模型、检测关键点并记录特定的关键点。
代码语言:txt
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// 获取视频流
const video = document.getElementById('video');

// 加载facemesh模型
let model;
async function loadFacemeshModel() {
  model = await facemesh.load();
}

// 检测关键点并记录特定的关键点
async function detectFacialLandmarks() {
  const predictions = await model.estimateFaces(video);
  if (predictions.length > 0) {
    const nose = predictions[0].annotations.noseTip;
    console.log('鼻子关键点坐标:', nose);
  }
}

// 启动摄像头并进行关键点检测
async function startCamera() {
  const stream = await navigator.mediaDevices.getUserMedia({ video: true });
  video.srcObject = stream;
  video.onloadedmetadata = () => {
    video.play();
    detectFacialLandmarks();
  };
}

// 初始化
async function init() {
  await loadFacemeshModel();
  startCamera();
}

init();

在上述代码中,我们首先获取视频流并将其赋值给video元素。然后,通过调用facemesh.load()方法加载facemesh模型。接下来,我们使用model.estimateFaces(video)方法检测视频中的人脸,并获取关键点的坐标。最后,我们通过console.log()将鼻子关键点的坐标打印到控制台。

请注意,以上代码仅为示例,实际使用时可能需要根据具体情况进行适当的调整和错误处理。

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