整活~使用webAI做一个网页AR吃豆人小游戏
一个好习惯,先给结论
使用网页端深度学习框架识别人脸,做一个AR吃豆人小游戏。吃豆人会随着人脸在镜头内的移动而移动,吃完全部豆子即为获胜。
在线体验地址:点我预览
代码地址:点我github
本文首发于:blog.gis1024.com/web-ai-ar-p…
技术选型
vite
作为构建工具face-api.js
作为人脸识别工具,这是基于tensorflow.js
的一个网页人脸识别库webrtc-adapter
作为调用摄像的兼容垫片库
下面将把主要实现思路抽出来讲一下。
调用摄像头
在 index.html
中创建 video
标签
<!-- 视频画面 -->
<video id="video"></video>
复制代码
引入 webrtc-adapter
垫片,方便在不同平台上都能调用摄像头,一开始没用这个包,在iPhone上调用摄像头死活失败。
调用后,把摄像头拍摄的流播放到 video
标签上。
需要注意的是,摄像头拍出来的画面是镜像的,你头往左动,画面里的头会往右动,所以我们需要给 video
标签 加上 transform: rotateY(180deg);
样式,让他水平翻转180°。
既然它进行了翻转,后面识别人脸位置的x坐标,也必须要进行计算,取镜像值。
import adapter from "webrtc-adapter";navigator.mediaDevices.getUserMedia({ video: {} }).then(success).catch(error);async function success(stream) {video.srcObject = stream;video.play();
}function error(error) {alert(`访问用户媒体设备失败,请打开摄像头权限${error.name}, ${error.message}`);console.log(`访问用户媒体设备失败${error.name}, ${error.message}`);
}
复制代码
人脸识别
人脸识别使用 face-api.js
,这是基于 tensorflow.js
的一个网页人脸识别库,我们这术语是站在两个巨人的肩膀上了,2333。
face-api.js
(官方地址)可以识别 img
、 canvas
甚至 video
标签,所以我们上面的 video
标签是可以直接用的。
根据官方文档,这个库是支持好几种机器学习模型识别的,模型包有大有小。
我一眼就相中了 tiny Face Detector
这个模型,只有 190KB
大,对于网页来说也太友好了。
但是的但是,我用了第一张静态图片测试就没识别出来,
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