针对人脸特征检测, 提供了 68 点人脸特征检测模型,「face-api.js」实现了一个简单的卷积神经网络(CNN),它将返回给定图像的 68 个人脸特征点检测,这 68 个点的作用是为了后续的人脸对齐,为后续人脸识别做准备,这里提供了两个大小的模型供选择:350kb和80kb,大的模型肯定是更准确,小的模型适合对精确度要求不高,...
我还创建了一个app.js文件,在该文件中我们将与库的API进行交互。 <!DOCTYPE html>Emotion Decetion With face-api.jsbody {margin: 0;}canvas {position: absolute;top: 0;left: 0;} 我在根目录中有图像,并且还添加了一些次要样式
本文将为大家介绍「face-api.js」,这是一个建立在「tensorflow.js」内核上的 javascript 模块,它实现了三种卷积神经网络(CNN)架构,用于完成人脸检测、识别和特征点检测任务。 face-api.js:https://github.com/justadudewhohacks/face-api.js TensorFlow.js:https://github.com/tensorflow/tfjs-core 像往常一样,...
首先,从 dist/face-api.js 获得最新的版本(https://github.com/justadudewhohacks/face-api.js/tree/master/dist),或者从 dist/face-api.min.js 获得缩减版,并且导入脚本: 如果你使用 npm 包管理工具,可以输入如下指令: npm i face-api.js 加载模型数据 你可以根据应用程序的要求加载你需要的特定模型。但...
face-api.js:https://github.com/justadudewhohacks/face-api.js TensorFlow.js:https://github.com/tensorflow/tfjs-core 像往常一样,我们将查看一个简单的代码示例,这将使你能立即通过短短几行代码中的程序包开始了解这个 API。让我们开始吧! 我们已经有了「face-recognition.js」,现在又来了另一个同样的程...
FB.api('/me', {fields: 'name,email'}, (response) => { document.getElementById('response').innerHTML = 'Hello ' + response.name; }); } window.fbAsyncInit = () => { //SDK loaded, initialize it FB.init({ appId : 'your-app-id', ...
face-api.js:https://github.com/justadudewhohacks/face-api.js TensorFlow.js:https://github.com/tensorflow/tfjs-core 像往常一样,我们将查看一个简单的代码示例,这将使你能立即通过短短几行代码中的程序包开始了解这个 API。让我们开始吧! 我们已经有了「face-recognition.js」,现在又来了另一个同样的程...
要从JavaScript加载模型，请在app.js文件中添加以下内容：(async () => {await faceapi.nets.ssdMobilenetv1.loadFromUri('/models');})();调用是异步的；因此，我们需要将整个代码包装到异步IIFE中。另外，我们也可以使用诺言，因为我们从中获得了待处理的诺言loadFromUri。如果在节点环境中使用它，则还可以使用...
npm i face-api.js 加载模型数据 你可以根据应用程序的要求加载你需要的特定模型。但是如果要运行一个完整的端到端的示例,我们还需要加载人脸检测、人脸特征点检测和人脸识别模型。相关的模型文件可以在代码仓库中找到,链接如下:https://github.com/justadudewhohacks/face-api.js/tree/master/weights。
1、参考face-api.js https://github.com/justadudewhohacks/face-api.js#face-api.js-for-the-browser