npm 包 image-recognition 使用教程

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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:

使用 yarn:

使用

在你的项目中导入 image-recognition

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。

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。

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:

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:

使用 MobileNetV1 模型:

使用 MobileNetV2 模型:

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。

标签文件应该是一个纯文本文件,每行一个标签。例如:

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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