ml5.js是什么

ml5.js 它是基于Tensorflow.js的一个非常简便易用的接口，目的是让更广泛的受众更容易使用机器学习。(演示都是根据官网实例demo)
其他知识点索引点这里
描述

BodyPix身体像素

“Bodypix 是一种开源机器学习模型，它允许使用 TensorFlow.js 在浏览器中对人物和身体部位进行分割。在计算机视觉中，图像分割是指将图像中的像素分组到语义区域的技术，通常用于定位对象和边界。BodyPix 模型经过训练可以针对一个人和 24 个身体部位（例如左手、右前小腿或后躯干等部位）执行此操作。换句话说，BodyPix 可以对图像的像素进行分类分为两类：1）代表一个人的像素和2）代表背景的像素。它可以进一步将代表一个人的像素分为二十四个身体部位中的任何一个。”

识别视频中人物 demo

在这里插入图片描述

<html>

<head>
  <meta charset="UTF-8">
  <title>poseNet</title>
  
  <script src="../../../../../p5.min.js"></script>
  <script src="../../../../../ml5.js"></script>
</head>
<body>
  <h1>BodyPix with Image</h1>
  <script src="./sketch.js"></script>
</body>

</html>


let bodypix;
let video;
let segmentation;

const options = {
//   输出步幅

// 分割阈值
  outputStride: 8, // 8, 16, or 32, default is 16
  segmentationThreshold: 0.3, // 0 - 1, defaults to 0.5
};

function preload() {
  // 下载option
  bodypix = ml5.bodyPix(options);
}

function setup() {
  createCanvas(320, 240);
  // 加载视频
  video = createCapture(VIDEO, videoReady);
  video.size(width, height);
  
}

function videoReady() {
  // 从背景中分割一个人。
  bodypix.segment(video, gotResults);
}

function draw() {
  background(0);
  if (segmentation) {
    image(segmentation.backgroundMask, 0, 0, width, height);
  }
}

function gotResults(error, result) {
  if (error) {
    console.log(error);
    return;
  }
  segmentation = result;
  bodypix.segment(video, gotResults);
}

下一篇 积卷神经

# 人工智能 # 深度学习 # 机器学习
Logo
AtomGit 开源协作平台测评赛

瓜分20万奖金 获得内推名额 丰厚实物奖励 易参与易上手

更多推荐

mac 使用brew卸载安装node

mac 使用brew卸载安装node卸载1. 查看当前安装的node版本：node -v2. 卸载node：brew uninstall node@版本号 --force比如安装的是12.18.1，使用brew uninstall node@12 --force。还有另外两种现在不能用的方法：使用brew uninstall node，会报错：Error: No such keg: /usr/lo

avatar 开放原子开发者工作坊

诺，你们要的Python进阶来咯！【函数、类进阶必备】

目录一、Python进阶初体验——内置函数1、数据类型相关2、数值计算相关3、bool 值判断相关4、IO 相关5、元数据相关6、help()函数7、sorted()函数8、range()函数二、给代码安个家——函数进阶1、位置参数2、参数默认值3、关键字参数4、任意参数列表5、多返回值三、让你函数更好用——类进阶1、类属性和类方法（1）类属性的定义（2）类方法的定义2、静态方法3、私有属性、方法

avatar 开放原子开发者工作坊
cover

训练集、验证集、测试集（附：分割方法+交叉验证）

avatar 开放原子开发者工作坊