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如何用tensorflowJS實(shí)現(xiàn)人體關(guān)鍵點(diǎn)檢測

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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：

如何用tensorflowJS實(shí)現(xiàn)人體關(guān)鍵點(diǎn)檢測

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>

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