给我一个手写数字识别的前端代码

时间: 2024-05-04 21:22:22 浏览: 82
这里是一个基于JavaScript和HTML的手写数字识别前端代码示例: HTML代码 ```html <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>Handwritten Digit Recognition</title> <meta charset="utf-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <link rel="stylesheet" type="text/css" href="style.css"> </head> <body> <div class="container"> <canvas id="canvas" width="280" height="280"></canvas> <div class="buttons"> <button id="clear-button">Clear</button> <button id="predict-button">Predict</button> </div> <div class="result"> <p>Predicted Digit: <span id="prediction"></span></p> </div> </div> <script src="script.js"></script> </body> </html> ``` CSS代码 ```css body { font-family: sans-serif; margin: 0; padding: 0; background-color: #F5F5F5; } .container { display: flex; flex-direction: column; align-items: center; margin-top: 50px; } canvas { border: 1px solid #CCC; background-color: #FFF; margin-bottom: 20px; } .buttons { display: flex; flex-direction: row; margin-bottom: 20px; } button { border: none; background-color: #4CAF50; color: #FFF; font-size: 16px; padding: 10px; margin-right: 10px; cursor: pointer; transition: background-color 0.3s; } button:hover { background-color: #3E8E41; } .result { display: none; } .result p { font-size: 24px; font-weight: bold; } .result span { color: #4CAF50; font-size: 36px; } ``` JavaScript代码 ```javascript const canvas = document.getElementById('canvas') const context = canvas.getContext('2d') const clearButton = document.getElementById('clear-button') const predictButton = document.getElementById('predict-button') const predictionText = document.getElementById('prediction') let isDrawing = false let lastX = 0 let lastY = 0 // Set up canvas context.lineWidth = 20 context.lineJoin = 'round' context.lineCap = 'round' context.strokeStyle = '#000' // Clear canvas clearButton.addEventListener('click', () => { context.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height) predictionText.innerText = '' predictionText.parentNode.parentNode.style.display = 'none' }) // Get mouse position on canvas function getMousePos(canvas, event) { const rect = canvas.getBoundingClientRect() return { x: event.clientX - rect.left, y: event.clientY - rect.top } } // Draw on canvas canvas.addEventListener('mousedown', (event) => { isDrawing = true const mousePos = getMousePos(canvas, event) lastX = mousePos.x lastY = mousePos.y }) canvas.addEventListener('mousemove', (event) => { if (isDrawing) { const mousePos = getMousePos(canvas, event) context.beginPath() context.moveTo(lastX, lastY) context.lineTo(mousePos.x, mousePos.y) context.stroke() lastX = mousePos.x lastY = mousePos.y } }) canvas.addEventListener('mouseup', () => { isDrawing = false }) canvas.addEventListener('mouseleave', () => { isDrawing = false }) // Convert canvas to image data function getImageData() { const imageData = context.getImageData(0, 0, canvas.width, canvas.height) const data = imageData.data for (let i = 0; i < data.length; i += 4) { const brightness = (data[i] + data[i + 1] + data[i + 2]) / 3 data[i] = brightness data[i + 1] = brightness data[i + 2] = brightness } return imageData } // Preprocess image data function preprocess(imageData) { const tensor = tf.browser.fromPixels(imageData, 1) const resized = tf.image.resizeBilinear(tensor, [28, 28]) const casted = resized.cast('float32') const scaled = casted.div(255.0) const expanded = scaled.expandDims() return expanded } // Load model and make prediction predictButton.addEventListener('click', async () => { const imageData = getImageData() const preprocessed = preprocess(imageData) const model = await tf.loadLayersModel('model/model.json') const prediction = model.predict(preprocessed) const result = prediction.dataSync() const maxIndex = result.indexOf(Math.max(...result)) predictionText.innerText = maxIndex.toString() predictionText.parentNode.parentNode.style.display = 'block' }) ``` 这个示例代码使用了TensorFlow.js来加载和使用一个预训练的手写数字识别模型。当用户在画布上手写一个数字后,点击"Predict"按钮就会调用预训练模型进行预测,并把结果显示在页面上。
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