tensorflow.js 如何从 public 路径加载人脸特征点检测模型

系列文章目录

  1. 如何在前端项目中使用opencv.js | opencv.js入门
  2. 如何使用tensorflow.js实现面部特征点检测
  3. tensorflow.js 如何从 public 路径加载人脸特征点检测模型
  4. tensorflow.js 如何使用opencv.js通过面部特征点估算脸部姿态并绘制示意图
  5. tensorflow.js 使用 opencv.js 将人脸特征点网格绘制与姿态估计线绘制结合起来,以获得更高的帧数
  6. 结合 tensorflow.js 、opencv.js 与 Ant Design 创建美观且高性能的人脸动捕组件并发布到InsCode

项目地址(github):https://github.com/couchette/simple-react-face-fandmark-detection
项目地址(gitcode):https://gitcode.com/qq_41456316/simple-react-face-fandmark-detection

文章目录

  • 系列文章目录
  • 一、准备模型
  • 二、使用步骤
    • 1.下载模型并放置到指定位置
    • 3. 修改模型配置信息
    • 修改相关模型配置如下 ![请添加图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/692caf2434f446bdb3c0b36d19de0e22.png)
    • 3. 运行代码
  • 总结


一、准备模型

你需要准备两种模型

  1. 人脸特征点检测模型,可在下面网址下载

https://www.kaggle.com/models/mediapipe/face-landmarks-detection/

  1. 人脸检测模型,可在下面网址下载

https://www.kaggle.com/models/mediapipe/face-detection

二、使用步骤

1.下载模型并放置到指定位置

以文章开头的代码仓库为例,从第一节中的地址下载模型,保存到public文件夹如下
请添加图片描述

3. 修改模型配置信息

修改相关模型配置如下
请添加图片描述

3. 运行代码

安装依赖:npm i -g yarn && yarn
运行:终端输入命令npm start
请添加图片描述

总结

感谢您看到这里,本文介绍了tensorflow.js如何从public加载模型并使用,希望对您有所帮助,如果文章中存在任何问题、疏漏,或者您对文章有任何建议,请在评论区提出。

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