介绍
image-recognition 是一个基于 TensorFlow.js 的 npm 包，在浏览器中使用机器学习模型来识别图像。它提供了多种模型可以用于不同类型的图像识别任务。通过简单的几行代码，你就可以实现图像识别的功能。
安装
首先需要在项目中安装 image-recognition。
使用 npm：
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使用 yarn：
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使用
在你的项目中导入 image-recognition。
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加载模型
首先需要加载一个预训练模型，可以通过 imagenet.load 方法进行加载。
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load 方法需要一定的时间来加载模型。在模型加载完成前需要等待，可以使用 Promise 来解决。
预测
一旦加载了模型，你就可以使用它来进行预测了。
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默认情况下，predict 方法将返回前五个预测结果及其概率，返回的对象结构如下：
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-在上面的代码中，getImageDataFromSomewhere 函数应该是获取图片数据的函数。在浏览器中，可以通过 Canvas 元素来获得图片数据：
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在这个例子中，通过 fromPixels 方法将 ImageData 转换为 Tensor。
指定模型
image-recognition 支持多种模型，你可以通过指定模型来进行图像识别。
使用 VGG16 模型：
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使用 MobileNetV1 模型：
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使用 MobileNetV2 模型：
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指定标签
image-recognition 默认使用预训练模型的标签进行预测。你也可以指定自己的标签文件。
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标签文件应该是一个纯文本文件，每行一个标签。例如：
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示例代码
下面是一个完整的示例代码，用于在浏览器中实现图像识别。
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总结
本文介绍了 npm 包 image-recognition 的使用方法。通过 image-recognition，你可以轻松地在浏览器中实现图像识别功能。它具有简单易用的 API，支持多种模型，可以根据需要指定标签文件。
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