uniapp 使用 @paddle-js-models/facedetect实现摄像头人脸检测并生成全部代码

你可以按照以下步骤在uniapp中使用`@paddle-js-models/facedetect`实现摄像头人脸检测并生成全部代码：

1. 首先，确保你已经创建了一个uniapp项目。如果还没有创建，请先创建一个空的uniapp项目。

2. 打开命令行工具，进入你的uniapp项目目录。

3. 在命令行中运行以下命令来安装`@paddle-js-models/facedetect`：

npm install @paddlejs-mobilenet @paddle-js-models/facedetect

4. 在你的uniapp项目中创建一个新的页面，命名为`FaceDetect`。

5. 在`FaceDetect`页面的vue文件中，引入所需的模块和组件：

<template>
  <view>
    <camera :device-position="cameraPosition" @init="onCameraInit" @capture="onCameraCapture"></camera>
    <canvas id="canvas"></canvas>
  </view>
</template>

<script>
import { createPaddlejsModel } from '@paddle-js-models/facedetect';
import { camera } from '@uni/apis';
export default {
  data() {
    return {
      cameraPosition: 'front',
      model: null,
    };
  },
  mounted() {
    this.initModel();
  },
  methods: {
    async initModel() {
      this.model = await createPaddlejsModel();
    },
    async onCameraInit() {
      await camera.startPreview();
    },
    async onCameraCapture({ tempImagePath }) {
      const result = await this.model.detect(tempImagePath);
      this.drawRect(result);
    },
    drawRect(result) {
      const ctx = uni.createCanvasContext('canvas');
      ctx.drawImage(result.tempImagePath, 0, 0, 300, 300);
      ctx.setStrokeStyle('red');
      ctx.setLineWidth(2);
      result.boxes.forEach((box) => {
        ctx.strokeRect(box.x, box.y, box.width, box.height);
      });
      ctx.draw();
    },
  },
};
</script>

<style>
canvas {
  width: 300px;
  height: 300px;
}
</style>

6. 在`pages.json`文件中注册`FaceDetect`页面：

{
  "pages": [
    {
      "path": "pages/FaceDetect/FaceDetect",
      "style": {
        "navigationBarTitleText": "人脸检测"
      }
    }
  ]
}

7. 运行uniapp项目，在手机上或模拟器中打开`FaceDetect`页面，即可进行摄像头人脸检测。

这样，你就可以在uniapp中使用`@paddle-js-models/facedetect`实现摄像头人脸检测并生成全部代码了。记得根据自己的需求进行样式和功能的修改。