如何在JavaScript中使用Teachable对视频而不是网络摄像头运行姿态估计推理？

在JavaScript中使用Teachable对视频进行姿态估计推理，您可以按照以下步骤进行操作：

首先，确保您已经安装了Node.js，并在项目目录中初始化了一个新的npm包。
使用npm安装必要的依赖项，包括teachable-machine-automl和@tensorflow/tfjs-node。这两个包是使用Teachable进行姿态估计推理所必需的。
使用npm安装必要的依赖项，包括teachable-machine-automl和@tensorflow/tfjs-node。这两个包是使用Teachable进行姿态估计推理所必需的。
创建一个JavaScript文件（例如：pose_estimation.js），并在文件中导入所需的依赖项。
创建一个JavaScript文件（例如：pose_estimation.js），并在文件中导入所需的依赖项。
加载训练好的模型和标签文件。您可以在Teachable网站上训练并导出模型，然后将模型文件（例如：model.json）和标签文件（例如：labels.txt）放置在项目目录中。
加载训练好的模型和标签文件。您可以在Teachable网站上训练并导出模型，然后将模型文件（例如：model.json）和标签文件（例如：labels.txt）放置在项目目录中。
使用teachable-machine-automl提供的方法加载视频文件，并进行姿态估计推理。
使用teachable-machine-automl提供的方法加载视频文件，并进行姿态估计推理。
最后，您可以通过迭代预测结果，访问每个预测的类别标签、概率等信息。
最后，您可以通过迭代预测结果，访问每个预测的类别标签、概率等信息。