AI技术+前端的结合（实现图片识别功能）

随着人工智能技术的不断发展，AI在前端设计页面中的应用变得越来越普遍。比如：在电商平台上，可以利用对象检测技术实现商品的自动识别和分类；人脸识别；车辆检测；图片识别等等......其中一个显著的应用是在图像识别中，AI算法可以检测和标记图像中的对象，增强用户体验，并在网站或应用程序上实现创新功能。

技术原理

在demo中，我们将使用 JavaScript 和 Transformers 库来实现图像对象检测的功能。图像对象检测是计算机视觉领域中的重要任务，它可以识别图像中的不同对象并标注它们的位置。我们将使用一个预训练的对象检测模型，将其集成到网页中，通过上传图片来进行对象检测，并在图片上绘制边界框以标识检测到的对象。

<!--
    * 本demo实现的功能：
    * 实现了图片上传功能，利用Transformer模型进行对象检测，并在图片上标记检测到的对象
-->
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">

<head>
  <meta charset="UTF-8">
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
  <title>图片识别</title>
  <!-- CSS 样式 -->
  <style>
    .container {
      margin: 40px auto;
      width: max(50vw, 400px);
      display: flex;
      flex-direction: column;
      align-items: center;
    }

    .custom-file-upload {
      display: flex;
      align-items: center;
      cursor: pointer;
      gap: 10px;
      border: 2px solid black;
      padding: 8px 16px;
      border-radius: 6px;
    }

    #file-upload {
      display: none;
    }

    #image-container {
      width: 100%;
      margin-top: 20px;
      position: relative;
    }

    #image-container>img {
      width: 100%;
    }

    .bounding-box {
      position: absolute;
      box-sizing: border-box;
    }

    .bounding-box-label {
      position: absolute;
      color: white;
      font-size: 12px;
    }
  </style>
</head>

<body>
  <!-- 页面主体内容 -->
  <main class="container">
    <label for="file-upload" class="custom-file-upload">
      <input type="file" accept="image/*" id="file-upload">
      上传图片
    </label>
    <div id="image-container"></div>
    <p id="status"></p>
  </main>

  <!-- JavaScript 代码 -->
  <script type="module">
    // 导入transformers nlp任务的pipeline和env对象
    import { pipeline, env } from "https://cdn.jsdelivr.net/npm/@xenova/transformers@2.6.0"
    // 是否允许本地模型
    env.allowLocalModels = false;

    // 获取文件上传和图片容器元素
    const fileUpload = document.getElementById('file-upload');
    const imageContainer = document.getElementById('image-container')

    // 监听文件上传事件
    fileUpload.addEventListener('change', function (e) {
      // FileReader 读取上传的图像
      const file = e.target.files[0];
      const reader = new FileReader();
      reader.onload = function (e2) {
        // 显示上传的图像
        const image = document.createElement('img');
        image.src = e2.target.result;
        imageContainer.appendChild(image)
        // 启动AI检测
        detect(image)
      }
      reader.readAsDataURL(file)
    })

    // 获取状态信息元素
    const status = document.getElementById('status');

    // 检测图片的AI任务
    const detect = async (image) => {
      status.textContent = "分析中..."
      const detector = await pipeline("object-detection", "Xenova/detr-resnet-50")
      const output = await detector(image.src, {
        threshold: 0.1, //设置了一个阈值,用于决定何时将检测结果识别为一个对象
        percentage: true //检测结果的置信度会以百分比的形式返回
      })
      // 渲染检测到的框
      output.forEach(renderBox)
    }

    // 渲染检测框函数
    function renderBox({ box, label }) {
      const { xmax, xmin, ymax, ymin } = box
      const boxElement = document.createElement("div");
      boxElement.className = "bounding-box"
      Object.assign(boxElement.style, {
        borderColor: '#123123',
        borderWidth: '1px',
        borderStyle: 'solid',
        left: 100 * xmin + '%',
        top: 100 * ymin + '%',
        width: 100 * (xmax - xmin) + "%",
        height: 100 * (ymax - ymin) + "%"
      })

      const labelElement = document.createElement('span');
      labelElement.textContent = label;
      labelElement.className = "bounding-box-label"
      labelElement.style.backgroundColor = '#000000'

      boxElement.appendChild(labelElement);
      imageContainer.appendChild(boxElement);
    }
  </script>
</body>

</html>