高级web网页人脸识别tracking.js

what?你没有看错,强大的JavaScript也可以实现人脸识别功能。小编精心整理了一个人脸识别的JavaScript库(tracking.js),通过这篇文章,你可以了解到如何在网页中实现一个人脸识别功能。
tracking.js

Tracking.js 是一个独立的JavaScript库,用于跟踪从相机实时收到的数据。跟踪的数据既可以是颜色,也可以是人,也就是说我们可以通过检测到某特定颜色,或者检测一个人体/脸的出现与移动,来触发JavaScript 事件。它是非常易于使用的API,具有数个方法和事件(足够使用了)。

还有一个我觉得不错的功能就是,截取摄像头的图像,对于一些网站用这个功能来设置用户头像也是个很炫的功能。
简单实例

引入核心类:

<script src="js/tracking-min.js"></script>

    1

引入颜色模型类:

<script src="tracker/color.js">

    1

实例化类启用电脑的摄像头:

var videoCamera = new tracking.VideoCamera().render();

    1

实例化跟踪通过颜色洋红和显示X,Y和Z位置的检测区域在控制台:

videoCamera.track({
    type: 'color',
    color: 'magenta',
    onFound: function(track) {
      console.log(track.x, track.y, track.z);
    },
    onNotFound: function() {}
});

 

在vue中使用

// 引入trackingjs所需文件
import tracking from '@/assets/js/tracking-min.js'
import '@/assets/js/face-min.js'

const tracker = new window.tracking.ObjectTracker('face');

 

    注:tracking类import之后,使用时需要window.tracking

事件

onFound : 每次检测到目标时就会触发该事件

new tracking.VideoCamera().track({
    onFound: function(track) {
        // do something
    }
});

 

onNotFound : 每次没有检测到目标时就会触发该事件.

new tracking.VideoCamera().track({
    onNotFound: function(track) {
        // do something
    }
});

  

    rect.x, rect.y, rect.width, rect.height这四个参数表示左上角的坐标和框出来人脸的大小。

示例案例
图片人脸识别
效果图

实现思路

通过tracking.js获取图片中人脸的信息,然后根据这些信息绘制相对应的div框即可。
核心代码

<style>
  .rect {
    border: 2px solid #a64ceb;
    left: -1000px;
    position: absolute;
    top: -1000px;
    /* background-color: #a64ceb; */
    border:1px solid #a64ceb;
  }

  #img {
    position: absolute;
    top: 50%;
    left: 50%;
    margin: -173px 0 0 -300px;
  }
  </style>

 

<div class="demo-frame">
    <div class="demo-container">
      <img id="img" src="img/faces.jpg" />
    </div>
  </div>

 

var img = document.getElementById('img');
//实例化tracker对象
var tracker = new tracking.ObjectTracker(['face']);
tracker.setStepSize(1.7);

//tracker对象和标签关联
tracking.track('#img', tracker);

//添加事件
tracker.on('track', function(event) {
    //给每个人脸绘制对应的框
    event.data.forEach(function(rect) {
      window.plot(rect.x, rect.y, rect.width, rect.height+20);
    });
});

window.plot = function(x, y, w, h) {
    var rect = document.createElement('div');
    document.querySelector('.demo-container').appendChild(rect);
    rect.classList.add('rect');
    rect.style.width = w + 'px';
    rect.style.height = h + 'px';
    rect.style.left = (img.offsetLeft + x) + 'px';
    rect.style.top = (img.offsetTop + y) + 'px';
};

 

视频人脸识别
效果图

实现思路

首先在video标签的上面覆盖一个canvas,通过tracking.js获取图片中人脸的坐标信息,然后通过这些坐标信息,在canvas中进行相应的绘制。
核心代码

.demo-container {
    background-color: black;
}

video,
canvas {
    position: absolute;
}

 

<div class="demo-frame">
    <div class="demo-container">
        <video id="video" width="800" height="530" preload autoplay loop muted controls>
            <source src="./img/video.mp4" type="video/mp4">
        </video>
        <canvas id="canvas" width="800" height="500"></canvas>
    </div>
</div>

 

var video = document.getElementById('video');
var canvas = document.getElementById('canvas');
var context = canvas.getContext('2d');
var tracker = new tracking.ObjectTracker('face');
tracker.setInitialScale(4);
tracker.setStepSize(2);
tracker.setEdgesDensity(0.1);

tracking.track('#video', tracker);

tracker.on('track', function (event) {
    context.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);

    event.data.forEach(function (rect) {
        context.strokeStyle = '#a64ceb';
        context.strokeRect(rect.x, rect.y, rect.width, rect.height);
        context.font = '11px Helvetica';
        context.fillStyle = "#fff";
        context.fillText('x: ' + rect.x + 'px', rect.x + rect.width + 5, rect.y + 11);
        context.fillText('y: ' + rect.y + 'px', rect.x + rect.width + 5, rect.y + 22);
    });
});

  

    原码收录在作者的公众号里