Как распознать картинку с камеры на JavaScript и найти её в базе?

Распознавание и поиск картинок — это важные задачи в области компьютерного зрения. С помощью языка программирования JavaScript и библиотеки TensorFlow.js можно легко и быстро решить эти задачи. В этой статье мы рассмотрим пошаговую инструкцию по распознаванию картинки, снятой с камеры, и её поиску в базе данных.

Перед началом работы нам понадобятся следующие компоненты:

  1. JavaScript-код, который будет обрабатывать изображение;
  2. TensorFlow.js — библиотека для машинного обучения в JavaScript;
  3. Камера для снятия изображения.

Первым шагом будет подключение библиотеки TensorFlow.js к проекту. Мы можем сделать это, добавив ссылку на библиотеку в раздел <head> нашего HTML-документа. Ссылка будет выглядеть так:

<script src=»https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@0.1/dist/tf.min.js»></script>

После подключения библиотеки, мы можем приступить к написанию JavaScript-кода для обработки изображения с камеры и его распознавания. Для этого нам понадобится использовать методы из библиотеки TensorFlow.js. Сначала нам нужно получить доступ к камере, используя API для работы с мультимедиа в браузере.

Как распознать картинку с камеры на javascript

Для распознавания картинки с камеры на языке JavaScript можно использовать WebRTC API, который позволяет получать доступ к видеопотоку с веб-камеры и обрабатывать его. В этой статье мы покажем пошаговую инструкцию по распознаванию кадров с камеры и поиску соответствующих изображений в базе данных.

1. Подготовка HTML-разметки:

  • Добавьте элемент «video» на страницу, который будет отображать видеопоток с камеры:
  • <video id="videoElement" autoplay playsinline>

  • Добавьте кнопку «Начать запись», которая будет запускать процесс распознавания:
  • <button id="startButton">Начать запись

2. Настройка доступа к камере с помощью WebRTC API:

  • Создайте функцию, которая будет запускать видеопоток с камеры:
  • function startCamera() { navigator.mediaDevices.getUserMedia({ video: true }) .then(stream => { const videoElement = document.getElementById("videoElement"); videoElement.srcObject = stream; ... }) .catch(error => { console.error("Ошибка доступа к камере:", error); }); }

  • Добавьте обработчик события для кнопки «Начать запись», который будет вызывать функцию «startCamera»:
  • const startButton = document.getElementById("startButton"); startButton.addEventListener("click", startCamera);

3. Обработка кадров с камеры:

  • Создайте функцию, которая будет обрабатывать каждый кадр видеопотока:
  • function processFrame() { const videoElement = document.getElementById("videoElement"); const canvas = document.createElement("canvas"); const context = canvas.getContext("2d"); ... }

  • Добавьте обработчик события для события «loadedmetadata» элемента «video», который будет вызывать функцию «processFrame» при загрузке видеопотока:
  • videoElement.addEventListener("loadedmetadata", processFrame);

4. Распознавание и поиск изображений:

  • В функции «processFrame» добавьте код, который будет распознавать кадр:
  • context.drawImage(videoElement, 0, 0, canvas.width, canvas.height); const imageData = context.getImageData(0, 0, canvas.width, canvas.height); ...

  • Используйте распознанный кадр для поиска соответствующих изображений в базе данных или во внешнем апи, например, с помощью AJAX-запроса.

Таким образом, следуя этой пошаговой инструкции, вы сможете распознать картинку с камеры на языке JavaScript и найти соответствующее изображение в базе данных.