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如何用tensorflowJS實(shí)現(xiàn)人體關(guān)鍵點(diǎn)檢測，針對這個(gè)問題，這篇文章詳細(xì)介紹了相對應(yīng)的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個(gè)問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。
最近tensorflowJS更新了一個(gè)預(yù)訓(xùn)練模型，用于實(shí)時(shí)估計(jì)人體的姿勢，返回17個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，如下圖：
此模型稱為PoseNet，可以估計(jì)照片中人體的鼻子、眼睛、耳朵、手臂、腿關(guān)節(jié)等17個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，關(guān)鍵可以達(dá)到實(shí)時(shí)的效果，并且我們可以很方便地在web瀏覽器中體驗(yàn)這項(xiàng)技術(shù)。使用此模型也非常簡單，下面是官方的示例代碼：
<html>
<head>
<script src="https://unpkg.com/@tensorflow/tfjs"></script>
<script src="https://unpkg.com/@tensorflow-models/posenet"></script>
</head>
<body>
<img id='cat' src='/images/cat.jpg '/>
</body>
<script>
var imageScaleFactor = 0.5;
var flipHorizontal = false;
var outputStride = 16;
var maxPoseDetections = 2;
var imageElement = document.getElementById('cat');
posenet.load().then(function(net){
return net.estimateMultiplePoses(imageElement, 0.5, flipHorizontal, outputStride, maxPoseDetections)
}).then(function(poses){
console.log(poses);
})
</script>
</html>關(guān)于如何用tensorflowJS實(shí)現(xiàn)人體關(guān)鍵點(diǎn)檢測問題的解答就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道了解更多相關(guān)知識。
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