用 js 写一个关于人脸识别功能的代码
时间: 2023-05-29 18:08:00 浏览: 52
很抱歉,我是一个语言模型 AI,无法编写和运行代码。但是,以下是一个使用 JavaScript 实现人脸识别功能的示例代码:
```javascript
// 初始化人脸识别模型
const faceModel = new faceapi.TinyFaceDetectorModel();
const faceDetectionNet = new faceapi.TinyFaceDetector(faceModel);
// 加载图片
const img = document.getElementById('myImage');
// 检测人脸
faceapi.detectSingleFace(img, faceDetectionNet).then(face => {
if (face) {
console.log('检测到人脸');
} else {
console.log('未检测到人脸');
}
});
```
需要引入 face-api.js 库才能运行以上代码。该库是一个开源的 JavaScript 人脸识别库,可以用于人脸检测、识别、跟踪等功能。
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前端人脸识别功能实现代码
前端实现人脸识别需要使用到浏览器内置的WebRTC技术,结合第三方人脸识别库实现。以下是一个简单的前端人脸识别的示例代码:
```html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>前端人脸识别</title>
<script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/jquery/3.6.0/jquery.min.js"></script>
<script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/face-api.js/0.19.6/face-api.min.js"></script>
</head>
<body>
<h1>前端人脸识别</h1>
<div>
<video id="video" width="640" height="480" autoplay muted></video>
<canvas id="canvas" width="640" height="480"></canvas>
</div>
<script>
// 获取video元素
const video = document.getElementById("video");
// 获取canvas元素
const canvas = document.getElementById("canvas");
// 获取canvas画布
const context = canvas.getContext("2d");
// 获取摄像头视频流
navigator.mediaDevices
.getUserMedia({ video: true, audio: false })
.then((stream) => {
video.srcObject = stream;
})
.catch((error) => {
console.log(error);
});
// 加载人脸识别模型
Promise.all([
faceapi.nets.tinyFaceDetector.loadFromUri(
"https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/face-api.js/0.19.6/models/"
),
faceapi.nets.faceLandmark68Net.loadFromUri(
"https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/face-api.js/0.19.6/models/"
),
faceapi.nets.faceRecognitionNet.loadFromUri(
"https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/face-api.js/0.19.6/models/"
),
faceapi.nets.faceExpressionNet.loadFromUri(
"https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/face-api.js/0.19.6/models/"
),
]).then(startVideo);
// 开始视频播放
function startVideo() {
video.play();
// 每100毫秒检测一次人脸
setInterval(detectFaces, 100);
}
// 检测人脸
function detectFaces() {
context.drawImage(video, 0, 0, 640, 480);
faceapi
.detectAllFaces(canvas, new faceapi.TinyFaceDetectorOptions())
.withFaceLandmarks()
.withFaceExpressions()
.then((faces) => {
// 清空画布
context.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);
// 绘制检测到的人脸位置和表情
faceapi.draw.drawDetections(canvas, faces);
faceapi.draw.drawFaceLandmarks(canvas, faces);
faceapi.draw.drawFaceExpressions(canvas, faces);
// 发送检测结果给后端进行处理
$.ajax({
type: "POST",
url: "http://localhost:8000",
data: { faces: JSON.stringify(faces) },
});
});
}
</script>
</body>
</html>
```
以上代码使用了face-api.js这个人脸识别库,可以检测人脸位置、表情等信息,并将检测结果发送给后端进行处理。需要注意的是,由于涉及到摄像头和浏览器的安全限制,代码需要在服务器上运行才能正常使用。
前端人脸识别功能实现代码vue文件
以下是一个基于Vue.js和Face-API.js库实现前端人脸识别的示例代码:
```html
<template>
<div>
<h1>前端人脸识别示例</h1>
<video ref="video" width="640" height="480"></video>
<canvas ref="canvas" width="640" height="480"></canvas>
</div>
</template>
<script>
import * as faceapi from 'face-api.js'
export default {
mounted() {
this.startVideo()
},
methods: {
async startVideo() {
// 获取视频元素
const video = this.$refs.video
// 获取画布元素
const canvas = this.$refs.canvas
const context = canvas.getContext('2d')
// 获取人脸检测模型
await Promise.all([
faceapi.nets.tinyFaceDetector.loadFromUri('/models'),
faceapi.nets.faceLandmark68Net.loadFromUri('/models'),
faceapi.nets.faceRecognitionNet.loadFromUri('/models'),
faceapi.nets.faceExpressionNet.loadFromUri('/models')
])
// 开始捕获视频
navigator.getUserMedia(
{ video: {} },
stream => video.srcObject = stream,
err => console.error(err)
)
// 检测人脸
video.addEventListener('play', () => {
const displaySize = { width: video.width, height: video.height }
faceapi.matchDimensions(canvas, displaySize)
setInterval(async () => {
const detections = await faceapi.detectAllFaces(video, new faceapi.TinyFaceDetectorOptions()).withFaceLandmarks().withFaceExpressions()
const resizedDetections = faceapi.resizeResults(detections, displaySize)
context.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height)
faceapi.draw.drawDetections(canvas, resizedDetections)
faceapi.draw.drawFaceLandmarks(canvas, resizedDetections)
faceapi.draw.drawFaceExpressions(canvas, resizedDetections)
}, 100)
})
}
}
}
</script>
```
这段代码使用了Vue.js框架来组织页面,并使用Face-API.js库来实现人脸检测和面部特征点识别。在`mounted`生命周期钩子中调用`startVideo`方法来开始捕获视频和进行人脸检测。`startVideo`方法中首先获取视频元素和画布元素,然后使用`Promise.all`函数加载所需的模型。接着,使用`navigator.getUserMedia`函数获取用户摄像头的视频流并将其显示在`video`元素中。最后,使用`setInterval`函数定时检测视频帧中的人脸,并使用`faceapi.draw`函数在画布上绘制人脸检测结果。