TensorFlow.js识别图片中的数字和字母示例代码

以下是使用TensorFlow.js识别手写数字和字母的示例代码：

// 加载模型
async function loadModel() {
  const model = await tf.loadLayersModel('model.json');
  return model;
}

// 预处理图像
function preprocessImage(image) {
  // 转换为灰度图像 
  const grayImage = tf.image.rgbToGrayscale(image);
  // 调整图像大小为28x28
  const resizedImage = tf.image.resizeBilinear(grayImage, [28, 28]);
  // 将像素值从[0, 255]缩放到[0, 1]
  const normalizedImage = resizedImage.div(255.0);
  // 在第0维增加一个维度（batch size）
  const batchedImage = normalizedImage.expandDims(0);
  return batchedImage;
}

// 预测图像中的数字或字母
async function predict(image) {
  const model = await loadModel();
  const preprocessedImage = preprocessImage(image);
  const prediction = model.predict(preprocessedImage);
  // 获取预测结果
  const result = prediction.argMax(-1).dataSync()[0];
  return result;
}

// 加载图像并进行预测
const image = new Image();
image.onload = async function() {
  const result = await predict(image);
  console.log(result); // 打印预测结果
};
image.src = 'test.png'; // 图像路径

这里的模型是使用TensorFlow训练的，然后将其转换为TensorFlow.js格式。模型可以通过以下代码保存：

const model = ... // 模型
await model.save('localstorage://model');

然后使用`tfjs.converters.saveKerasModel(model, 'model.json')`将其转换为TensorFlow.js格式。