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電腦端+手機(jī)端+微信端=數(shù)據(jù)同步管理
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者：沫沫 政采云前端團(tuán)隊
轉(zhuǎn)發(fā)鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/fRDpXixnLIy9c0Uh2tMezQ
一直對人工智能有著極大興趣，無奈腦袋再大也無法想象那是一種怎樣的算法實現(xiàn)機(jī)制，因此無論是遇到聲音識別、色彩識別還是人臉檢測的需求，我都說不會、不知道、不了解！
今天給大家介紹的tracking.js庫帶來不同的計算機(jī)視覺算法和技術(shù)，在瀏覽器環(huán)境。通過使用現(xiàn)代的HTML5規(guī)范，我們讓你做實時色彩跟蹤，人臉檢測以及更多，小伙伴們終于可以發(fā)揮自己無限的想象力了。
下面是一些效果圖。
這個游戲 呢 是開啟攝像頭后，根據(jù)玩家頭的轉(zhuǎn)向進(jìn)行控制的，非常有意思。
雖然看上去挺高深的但是使用起來卻很方便。
第1步：創(chuàng)建示例文件
在此步驟中，您將創(chuàng)建下示例文件examples/夾到您解壓的本地驅(qū)動器下的項目。進(jìn)入該目錄，并創(chuàng)建一個名為在你喜歡的編輯器文件。起始文件看起來像這樣：first_tracking.html
<!doctype html><html><head>
<meta charset="utf-8">
<title>tracking.js - first tracking</title>
<script src="../build/tracking-min.js"></script></head><body>
<script>
// Start tracking here...
</script></body></html>
步驟2：選擇需要的功能
現(xiàn)在，你有示例文件創(chuàng)建的，它的時間來選擇你要在行動中看到什么技術(shù)。有此頁面上提供了幾個例子，第一個，的跟蹤，僅僅是一個抽象類的其他跟蹤技術(shù)基礎(chǔ)，不能被實例化。一個很好的選擇下手的是ColorTracker，復(fù)制本部分提供的片段，并貼到您的示例文件，它到底應(yīng)該是這個樣子：first_tracking.html
<!doctype html><html><head>
<meta charset="utf-8">
<title>tracking.js - first tracking</title>
<script src="../build/tracking-min.js"></script></head><body>
<video id="myVideo" width="400" height="300" preload autoplay loop muted></video>
<script>
var colors=new tracking.ColorTracker(['magenta', 'cyan', 'yellow']);
colors.on('track', function(event) {
if (event.data.length===0) { // No colors were detected in this frame.
} else {
event.data.forEach(function(rect) {
console.log(rect.x, rect.y, rect.height, rect.width, rect.color);
});
}
});
tracking.track('#myVideo', colors); </script></body></html>
這個例子會要求你出現(xiàn)在它的前置攝像頭和跟蹤品紅，青色和黃色。看看你的周圍，抓住這些顏色中的一種匹配的任何對象，看你的瀏覽器的控制臺，它應(yīng)該顯示所有找到的對象的坐標(biāo)。
項目的官網(wǎng)是：https://trackingjs.com/docs.html#introduction
或者直接用github搜tracking.
就這么多，enjoy it!!!
天我們來探討人臉檢測。就像我們現(xiàn)在看到的這個界面一樣，通過人臉檢測技術(shù)，可以識別出用戶的眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴和下巴的輪廓，還可以判斷用戶的大致年齡和性別。下面，我們將詳細(xì)介紹如何實現(xiàn)這一功能。
實現(xiàn)人臉檢測的代碼非常簡單。我們需要使用faceAPI點JS庫，具體實現(xiàn)代碼可以參考這個網(wǎng)址：https://github.com/faceapi/faceapi.nts.age。在第一個頁面中，我們需要先加載模型，將各種模型導(dǎo)入到系統(tǒng)中。模型可以從GitHub上下載，并保存在相應(yīng)的目錄中。加載完成后，我們需要執(zhí)行人臉檢測的方法，獲取畫布和視頻的元素，并進(jìn)行判斷。如果視頻不存在，我們需要返回。接下來，我們需要調(diào)取電腦攝像頭，并設(shè)置一個定時器，每100毫秒執(zhí)行一次檢測。同時，我們還需要設(shè)置一個參數(shù)或ido，以采集音頻數(shù)據(jù)。接下來，我們需要使用face API進(jìn)行檢測。在檢測過程中，我們需要設(shè)置一個計時器，每100毫秒重繪一次。最后，我們需要獲取檢測視頻中的關(guān)鍵點，包括輪廓、年齡和面部表情等信息。這將返回一個數(shù)組，其中包含多個點。我們需要清除畫布，因為每100毫秒都會執(zhí)行檢測，并且需要繪制人臉的邊框和表情。點擊邊框或表情，可以獲取更多信息，包括年齡和性別等。
由于攝像頭可以檢測多個用戶，因此檢測結(jié)果將返回一個數(shù)組。我們需要根據(jù)畫布的大小進(jìn)行檢測。接著，我們需要獲取檢測結(jié)果，并根據(jù)畫布大小進(jìn)行檢測。在這一步中，我們需要繪制人臉的邊框和表情。點擊邊框或表情，可以獲取更多信息，包括年齡和性別等。
最后，我們需要將年齡和性別等信息繪制到Facebook上，完成整個人臉檢測功能的實現(xiàn)。整個代碼量并不大，可以輕松實現(xiàn)人臉識別和檢測功能。
通過API，我們可以獲取下巴、鼻子、嘴巴、左眼、右眼、左邊和右邊等關(guān)鍵點。我們可以根據(jù)這些點的位置，對嘴巴、眼睛等部位進(jìn)行處理，例如在戴口罩時進(jìn)行調(diào)整，或者在眼睛上添加特效等。基于這些特征點，可以進(jìn)行一些處理。
大家可以了解一下faceAPIJS，它有很多實用功能。
另外，可以參考FD的運行過程，同時也有相關(guān)示例可供參考。今天的分享就到這里。
*請認(rèn)真填寫需求信息，我們會在24小時內(nèi)與您取得聯(lián)系。
