JS-фреймворки для работы с компьютерным зрением | OTUS

JS-фреймворки для работы с компьютерным зрением

CV_Deep_1.4-5020-72e4d5.png

В наши дни Computer Vision приобретает всё большую популярность. Это происходит, во многом, благодаря тому, что CV-технологии позволяют создавать много полезных сервисов. В этой статье мы рассмотрим JavaScript-фреймворки, позволяющие работать с компьютерным зрением.

TensorFlow.js

Это крупнейший на сегодняшний день фреймворк машинного обучения, позволяющий создавать frontend- и Node.js-приложения. Давайте посмотрим на демо-версию ниже, где сопоставляется поза человека и коллекция изображений, соответствующих этой позе. Также TensorFlow имеет песочницу, которая даёт возможность улучшать визуализацию искусственных нейросетей.

1_OxCzsFsG0Ih92fAgUgXOkA_1-20219-db9a97.gif

Amazon Rekognition

Мощнейший облачный инструмент. При этом Amazon предоставляет разные SDK для JS в браузерах. На фото ниже вы можете посмотреть возможную степень детализации при распознавании лиц.

0_uXRPu25xSI_86KUw_1-20219-4b3e7c.jpg

OpenCV.js

Этот фреймворк компьютерного зрения уже давно успешно используется. Кстати, присутствует JavaScript-версия, дающая возможность разработчикам реализовать данные функции на web-сайте.

Пример обнаружения лица посредством OpenCV:

0_yO3YblHAL2Lfse4c_1-20219-ff04ba.png

tracking.js

Вы ищете приложение исключительно для быстрого распознавания лиц по аналогии с веб-версией фильтров Snapchat? Обратите внимание на tracking.js. Данный фреймворк даёт возможность интегрировать распознавание лиц на JS с относительно простой настройкой. На его основе, кстати, существует руководство по созданию приложения ко Дню всех святых (приложение позволяет распознавать людей и украшать их головы шляпой лепрекона).

1_kfqTx__agnemI2s0kRd3rw_1-20219-655f67.gif

WebGazer.js

Если проводите испытания качества UX-дизайна либо создаёте новые интерактивные системы для веб-сайта, а также игры, вам поможет WebGazer.js. По сути, этот инструмент позволяет приложениям определять, куда именно смотрит человек. Для этого используются входные данные с камеры.

Пример отслеживания взгляда:

0_oTFAajskNxKCU3JG_2-20219-2839da.jpg

three.ar.js

Очередной фреймворк от Google, расширяющий функциональные возможности ARCore для frontend JS. С его помощью можно интегрировать обнаружение поверхностей и объектов в веб-браузеры, что делает инструмент идеальным для AR-игр.

1_z9Iv2W7CjWXCj2fkY0V6QA_1_2-20219-e6b6b9.gif

Выводы

Рассмотренные в статье фреймворки являются отличным подспорьем для развития компьютерного зрения. Вы можете создавать с их помощью собственные проекты и получать от этого настоящее удовольствие.

Источник

Не пропустите новые полезные статьи!

Спасибо за подписку!

Мы отправили вам письмо для подтверждения вашего email.
С уважением, OTUS!

Автор
0 комментариев
Для комментирования необходимо авторизоваться
Популярное
Сегодня тут пусто