如何用TensorFlow.js实现人体关键点检测

人体关键点检测是计算机视觉领域的一个重要任务，它可以帮助我们识别和定位人体的关键部位，如头部、肩膀、手肘、膝盖等。TensorFlow.js 是一个强大的 JavaScript 库，允许我们在浏览器中直接运行机器学习模型。本文将介绍如何使用 TensorFlow.js 实现人体关键点检测。

1. 准备工作

在开始之前，我们需要确保已经安装了 TensorFlow.js。可以通过以下命令安装：

npm install @tensorflow/tfjs

或者直接在 HTML 文件中引入 TensorFlow.js：

<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs"></script>

2. 加载预训练模型

TensorFlow.js 提供了一些预训练模型，我们可以直接使用这些模型来进行人体关键点检测。一个常用的模型是 PoseNet，它能够检测人体的 17 个关键点。

首先，我们需要加载 PoseNet 模型：

import * as posenet from '@tensorflow-models/posenet';

async function loadModel() {
  const net = await posenet.load({
    architecture: 'MobileNetV1',
    outputStride: 16,
    inputResolution: { width: 640, height: 480 },
    multiplier: 0.75
  });
  return net;
}

在上面的代码中，我们使用 posenet.load() 函数加载了 PoseNet 模型。architecture 参数指定了模型的架构，outputStride 和 inputResolution 参数用于控制模型的输入和输出分辨率，multiplier 参数用于控制模型的计算复杂度。

3. 检测人体关键点

加载模型后，我们可以使用它来检测图像中的人体关键点。假设我们有一个图像元素 img，我们可以使用以下代码来检测关键点：

async function detectPose(net, img) {
  const pose = await net.estimateSinglePose(img, {
    flipHorizontal: false
  });
  return pose;
}

estimateSinglePose() 函数用于检测单个人体的关键点。flipHorizontal 参数用于控制是否水平翻转图像。

4. 可视化关键点

检测到关键点后，我们可以将这些关键点可视化在图像上。以下是一个简单的示例代码：

function drawKeypoints(pose, ctx) {
  pose.keypoints.forEach(keypoint => {
    if (keypoint.score > 0.5) {
      ctx.beginPath();
      ctx.arc(keypoint.position.x, keypoint.position.y, 5, 0, 2 * Math.PI);
      ctx.fillStyle = 'red';
      ctx.fill();
    }
  });
}

async function run() {
  const net = await loadModel();
  const img = document.getElementById('img');
  const canvas = document.getElementById('canvas');
  const ctx = canvas.getContext('2d');

  const pose = await detectPose(net, img);
  ctx.drawImage(img, 0, 0);
  drawKeypoints(pose, ctx);
}

run();

在上面的代码中，我们首先加载了模型，然后检测图像中的人体关键点，最后将这些关键点绘制在画布上。

5. 处理视频流

除了静态图像，我们还可以处理视频流中的人体关键点。以下是一个简单的示例代码：

async function runVideo() {
  const net = await loadModel();
  const video = document.getElementById('video');
  const canvas = document.getElementById('canvas');
  const ctx = canvas.getContext('2d');

  video.width = 640;
  video.height = 480;
  canvas.width = 640;
  canvas.height = 480;

  const stream = await navigator.mediaDevices.getUserMedia({ video: true });
  video.srcObject = stream;

  async function detectFrame() {
    const pose = await net.estimateSinglePose(video, {
      flipHorizontal: false
    });

    ctx.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);
    ctx.drawImage(video, 0, 0);
    drawKeypoints(pose, ctx);

    requestAnimationFrame(detectFrame);
  }

  detectFrame();
}

runVideo();

在上面的代码中，我们首先获取了视频流并将其显示在 video 元素中。然后，我们使用 requestAnimationFrame() 函数不断检测视频帧中的人体关键点，并将其绘制在画布上。

6. 总结

本文介绍了如何使用 TensorFlow.js 实现人体关键点检测。我们首先加载了预训练的 PoseNet 模型，然后使用该模型检测图像和视频中的人体关键点，并将其可视化。TensorFlow.js 提供了强大的工具，使得在浏览器中运行机器学习模型变得非常简单。希望本文能够帮助你入门 TensorFlow.js 并实现自己的人体关键点检测应用。