假设有摄像头拍摄脸部,用js写一个眼球跟踪程序可以在网页上运行
时间: 2024-02-29 20:54:37 浏览: 15
是的,可以用 JavaScript 写一个眼球跟踪程序,在网页上实现。以下是基本思路:
1. 使用 HTML5 中的 <video> 标签来处理实时视频流,或者使用 getUserMedia API 进行摄像头访问。
2. 在 <canvas> 标签中绘制视频帧。
3. 使用 TensorFlow.js 等机器学习库来训练一个模型,该模型可以识别眼球的位置。
4. 在每个视频帧上,使用模型来预测眼球的位置。
5. 在 <canvas> 标签上绘制一个小圆圈来表示眼球的位置。
6. 使用 requestAnimationFrame() 函数使程序持续运行,以实现实时跟踪。
请注意,在实时跟踪过程中,需要考虑性能和准确性问题。
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```
import cv2
import tensorflow as tf
# 加载训练好的模型
model = tf.keras.models.load_model('face_model.h5')
# 加载OpenCV内置的分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
# 读取摄像头捕获的图像
ret, frame = cap.read()
# 转化为灰度图
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 检测人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
# 遍历每一个人脸
for (x, y, w, h) in faces:
# 提取人脸区域
face = gray[y:y+h, x:x+w]
# 调整大小
face = cv2.resize(face, (48, 48))
# 归一化
face = face / 255.
# 添加一个维度
face = face.reshape(1, 48, 48, 1)
# 预测人脸情绪
emotion = model.predict(face)[0]
# 获取情绪标签
emotion_labels = ['angry', 'disgust', 'fear', 'happy', 'sad', 'surprise', 'neutral']
index = emotion.argmax()
label = emotion_labels[index]
# 在人脸上标记情绪
cv2.putText(frame, label, (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (36,255,12), 2)
# 在人脸周围画一个矩形
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
# 显示图像
cv2.imshow('frame', frame)
# 按下q键退出程序
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 释放摄像头并关闭所有窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
在上述代码中,我们首先加载了一个经过训练的模型,然后使用OpenCV内置的分类器检测人脸。对于每张检测到的人脸,我们提取出来、调整大小、归一化,并添加一个维度以供模型使用。最后,我们使用模型对人脸情绪进行预测,并在图像上标记人脸和情绪。